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公開：2025-04-10

Google CloudがCloud SQL for MySQLのベクトル類似検索機能を一般提供開始、既存データベースへの生成AI機能の統合が容易に

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• Cloud SQL for MySQLでベクトル類似検索が正式提供開始
• 既存のMySQLデータベースに生成AI機能を統合可能に
• kNNとANNの両方の検索に対応し、ACIDをサポート

Google CloudがCloud SQL for MySQLのベクトル類似検索を一般提供開始

Google Cloudは2025年3月21日、マネージドサービスとしてMySQLを提供しているCloud SQL for MySQLにおいて、ベクトル類似検索機能の一般提供を開始したことを発表した。この機能により、専用のベクトルデータベースを使用せずに既存のMySQLデータベースで生成AI機能を統合することが可能になった。^[1]

新機能では、k近傍（kNN）と近似最近傍（ANN）の両方の検索をサポートしており、ScaNNライブラリを活用した検索インデックスを実装している。データベースには従来のリレーショナルデータベースと同様のACIDサポートやベクトルに対する障害復旧機能が実装されており、高い信頼性を確保している。

Manhattan Associatesなどの企業が既にこの機能を活用しており、商品情報の検索結果の改善などに成果を上げている。新機能は既存のテーブルに新しい列を追加し、Vertex AIの事前トレーニング済みテキストエンベディングモデルなどを使用してベクトルエンベディングを読み込むだけで利用可能だ。

Cloud SQL for MySQLのベクトル類似検索機能まとめ

ベクトルエンベディングについて

ベクトルエンベディングとは、データの意味を多次元の数値ベクトルとして表現する技術で、以下のような特徴を持っている。

• テキストや画像などのデータを数値ベクトルに変換し意味を保持
• 類似度の計算や検索が高速に実行可能
• 機械学習モデルでの処理に適した形式に変換

ベクトルエンベディングは生成AIシステムにおいて重要な役割を果たしており、ユーザーの意図に合った最適な回答を生成するために活用されている。Cloud SQL for MySQLでは、Vertex AIの事前トレーニング済みモデルを使用してテキストのベクトルエンベディングを生成し、効率的な類似検索を実現することが可能になっている。

参考サイト

1. ^ Google Cloud. 「Cloud SQL for MySQL 用のベクトル類似検索の一般提供開始 | Google Cloud 公式ブログ」. https://cloud.google.com/blog/ja/products/databases/cloud-sql-for-mysql-vector-storage-and-similarity-search-is-ga/, (参照 25-04-10).
2209
2. Google. https://blog.google/intl/ja-jp/

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