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公開：2025-05-23

Microsoft Azure Cosmos DB for MongoDBにベクトル検索機能DiskANNとFiltered Vector Searchが追加

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

• Azure Cosmos DB for MongoDB (vCore)にDiskANNとFiltered Vector Searchが一般公開された
• 大規模ベクトル検索を可能にするDiskANNと、検索精度を高めるFiltered Vector Searchが利用可能になった
• M30クラスターティア以上の環境で利用可能だ

Azure Cosmos DB for MongoDBへのDiskANNとFiltered Vector Searchの一般公開

Microsoftは2025年5月21日、Azure Cosmos DB for MongoDB (vCore)において、DiskANNとFiltered Vector Searchの一般提供開始を発表した。これにより、開発者は本番環境でベクトル埋め込みを運用データと共に効率的に保存し、クエリを実行できるようになったのだ。

DiskANNは、100万件を超えるドキュメントを持つデータセットに最適なベクトルインデックス技術である。SSDを最大限に活用し、メモリ制限によるパフォーマンス低下を回避することで、大規模データセットからの関連性の高い近傍要素の正確な検索を実現する。Filtered Vector Searchは、MongoDBの標準クエリフィルターとベクトル検索を組み合わせることで、検索結果の精度を向上させる機能だ。

これらの機能は、M30クラスターティア以上のAzure Cosmos DB for MongoDB (vCore)で利用可能だ。これにより、大規模なベクトルデータの処理や、属性に基づいた検索精度の向上を実現できるようになり、AIアプリケーション開発の効率化に貢献するだろう。

Azure Cosmos DB for MongoDB (vCore)におけるベクトル検索機能

ベクトル検索技術の解説

ベクトル検索は、高次元ベクトルデータ間の類似性を効率的に検索する技術だ。様々なAIアプリケーションにおいて、画像認識や自然言語処理などで活用されている。

• 近傍探索アルゴリズム
• ベクトルデータベース
• 次元削減技術

これらの技術は、大規模なベクトルデータセットを効率的に処理し、関連性の高い情報を迅速に取得するために不可欠な要素である。

Azure Cosmos DB for MongoDB (vCore)におけるベクトル検索機能に関する考察

Azure Cosmos DB for MongoDBへのDiskANNとFiltered Vector Searchの追加は、大規模なベクトルデータの処理を必要とするAIアプリケーション開発において大きなメリットをもたらすだろう。高速かつ正確なベクトル検索を実現することで、開発者はより高度なAI機能を容易に実装できるようになるのだ。

しかし、大規模なデータセットを扱う際には、インデックスの構築やメンテナンスにかかるコスト、検索クエリの最適化などが課題となる可能性がある。Microsoftは、これらの課題に対処するためのツールやドキュメントを提供し、ユーザーをサポートしていく必要があるだろう。

今後、より高度なベクトル検索アルゴリズムのサポートや、異なるデータ型との統合などが期待される。また、マルチテナント環境でのパフォーマンス向上や、セキュリティ機能の強化も重要なポイントとなるだろう。

参考サイト

1. ^ Microsoft Dev Blogs. 「DiskANN and Filtered Vector Search are Now Generally Available in Azure Cosmos DB for MongoDB (vCore) - Azure Cosmos DB Blog」. https://devblogs.microsoft.com/cosmosdb/diskann-in-azure-cosmos-db-for-mongodb/, (参照 25-05-23).
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2. Microsoft. https://www.microsoft.com/ja-jp

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