RAGにベクトルDBは本当に必要？仕組みと代替手段から考える最適な構成とは

DXコラム

2025.12.09

近年、生成AIの普及により、RAG（Retrieval Augmented Generation）が注目され、それに伴い「ベクトルデータベース/ベクトルDB」への関心も高まっています。

そのため「RAGを導入するなら、ベクトルDBはセットで使うもの」というイメージを持たれている方も多いかもしれません。しかし実際のところ、RAGを実装する際にベクトルDBは必須ではありません。用途やシステム構成によっては、別のアプローチでも十分に機能し、必ずしも導入が必要とは限らないのです。

この記事では、RAGの基本からはじまり、ベクトルDBの役割、そしてなぜそれが必須ではないのかを丁寧に解説します。実装コストやシステムの規模に応じて、柔軟に構成を見直すヒントになれば幸いです。

RAGとは？仕組みと基本構造を簡単におさらい

RAGの基本概念

RAGとは「Retrieval-Augmented Generation」の略で、検索機能と生成AIを組み合わせたアーキテクチャを指します。文章生成モデルが外部の情報を取り込みながら回答を組み立てる点が特徴です。

たとえば、AIがユーザーからの質問に対して即答するのではなく、関連する情報を事前に検索し、その内容を参考にしながら回答を生成します。これがRAGの基本的な動きです。

この仕組みによって、モデル単体の知識だけでは対応しきれない最新情報や個別の文脈を反映できるようになります。生成AIの能力に、外部の情報を組み合わせて精度を高めることがRAGの大きな強みです。

「検索」と「生成」をつなぐ技術

RAGは、大きく次の二つの工程で成り立っています。それぞれの役割を整理すると、仕組みの全体像が見えやすくなります。

① 検索の工程（Retrieval）
ユーザーの質問に対して、関連しそうな情報を手元のデータから探し出す工程です。テキストデータやドキュメント群の中から、質問の内容に近いものを取り出し、生成AIが参照できる形で用意します。

② 生成の工程（Generation）
検索によって集めた情報をもとに、AIが回答を組み立てる工程です。モデルが持っている一般的な知識に、検索結果として取り出された具体的な情報を組み合わせることで、文脈に沿った自然な回答を生成します。

このように、検索で情報を集め、生成で文章としてまとめるという二つの工程が連携することで、RAGはより精度の高い応答を実現します。

RAGについて詳しくはこちらの記事を参考：
RAGとは？AIの検索精度を高める注目技術をわかりやすく解説

RAGにおけるベクトルDBの役割とは

ベクトルDBの特徴

RAGの検索部分で使われる選択肢のひとつに、ベクトルDBがあります。テキストを数値の並びに変換し、その近さを手がかりに関連する情報を探し出す仕組みです。言い回しが異なっていても、意味が近い内容を見つけやすい点が特徴です。

RAGで利用される理由

ベクトルDBがRAGで用いられる場面が多いのは、主に次の二つの特性が役立つためです。

① 内容の類似度を基準に検索できる
質問文とドキュメントをベクトル化し、距離が近いものを優先して取り出します。単語の一致に依存しないため、関連情報を幅広く拾いやすくなります。

② 大量のテキストを扱っても検索効率が維持されやすい
文書数が増えても、あらかじめ作成したベクトルを利用することで、高速に検索できます。

ベクトルデータベースについて詳しくはこちらの記事を参考：
ベクトルデータベースとは？初心者にもわかりやすく解説

ベクトルDBが「必須ではない」理由

小規模データでは単純な検索でも代替可能

RAGでは、生成AIが参照する情報を適切に取り出すことが重要です。扱うデータが限られた範囲に収まる場面では、シンプルな検索手法で同じ役割を果たせる場合があります。

データ量が数十から数百件程度であれば、全文検索やキーワード検索でも必要な内容に到達できる状況です。この規模でベクトルDBを導入すると構成が複雑化し、運用面で負担が生じる可能性もあるため、選択には注意が必要でしょう。実際、FAQボットや社内ナレッジ検索では、SQLiteやElasticsearchなど一般的な仕組みが採用される例が多く見られます。こうしたケースでは、ベクトルDBを使わなくても安定して検索や情報参照が可能です。小規模データではシンプルな構成でも十分対応できる点がポイントです。

インメモリ検索やローカルファイルでも対応可能な場合

インメモリ検索とは、JSONやCSVなどのデータをアプリケーションのメモリ上に読み込み、クエリに応じて即座に比較・抽出する方法です。検索の高速性やシステムの手軽さを重視する場合に有効で、データ量が数百件〜数千件程度であれば、RAGの検索工程を十分支えることができます。

さらに、最近の生成AIは質問と文書の関係性を捉える能力が高くなっており、必ずしも高度な意味検索を用いる必要があるとは限りません。あらかじめ情報を整えたうえで入力できれば、ローカルファイルを基盤とした構成でも十分な応答品質を得られるケースが見られます。

実装コストとシステム要件のバランス

ベクトルデータベースを導入する際には、いくつかの準備が必要になります。主な工程を整理すると次のとおりです。

① ドキュメントをベクトルに変換するための埋め込み生成
② ベクトルデータベースの選定やインストール、環境に応じた調整
③ データ更新に合わせたインデックス再構築の仕組みづくり
④ 既存システムとの接続や連携処理の設定

これらの作業には一定のリソースや技術が求められ、チームの体制によっては大きな負担になることがあります。特に、まずは小規模に試したい段階やプロトタイプを短期間で確認したい場合には、導入そのものが障壁になることも考えられます。

そのため、プロジェクトの規模や目的を踏まえたうえで、ベクトルDBが現時点で本当に必要なのかを判断する視点が欠かせません。

ベクトルDBを使わないRAG構成の具体例

インメモリ検索で実現するRAGのパターン

RAGの検索と生成という仕組みは、インメモリ検索を組み合わせた構成でも成立します。アプリケーション側でドキュメントを読み込み、全文一致や部分一致によるスコアを用いて関連度を判断する方法です。こうした処理によって、質問に対して適切な文書を抽出することができます。

この構成は外部サービスへの依存がなく、システムを簡潔に維持しやすい点が特徴です。データ量が適切な範囲であれば応答速度も安定し、生成AIに渡す情報としても問題なく機能します。

FAQや社内マニュアルのように短い文章が中心のケースでは、意味検索よりもキーワード検索のほうが目的の情報に到達しやすい場合があります。こうした用途では、インメモリ検索が適した選択肢になることが多いです。

シンプルな全文検索を併用した事例

全文検索エンジンを組み合わせたRAGの実装は、実務の現場でも多く採用されています。代表的なものとして、ElasticsearchやMeilisearchなど、自然文を対象に高速な検索処理を行えるミドルウェアが挙げられます。

これらのエンジンは文書をインデックス化し、キーワードとの関連性をもとに結果を返す仕組みです。意味検索ではなくても、関連度の高い情報を抽出できるケースは多く、RAGの検索工程を構成する手段として有効です。たとえば、次のような流れが考えられます。

① Elasticsearchで質問に関連する文書を複数件抽出する
② 抽出結果をプロンプトの形式に整え、生成AIに入力する
③ 生成された回答をユーザーに提示する

このように、ベクトルデータベースを前提としない構成でも検索と生成を組み合わせた仕組みは十分成立します。特に、RAGの検証段階や小規模なプロジェクトであれば、まず全文検索を軸に組み立てる方法が現実的です。必要になった段階でベクトル検索へ移行するという進め方も取りやすい構成です。

RAGに最適な構成を選ぶために意識したいポイント

目的とデータの特性を踏まえて進め方を整理する視点

RAGを導入する際に重要になるのは、「何を実現したいか」を明確にしておくことです。

たとえば、社内ヘルプデスクの自動化を想定する場合、扱うデータは社内文書が中心となり、更新頻度も大きく変わらない傾向があります。このような場面では、全文検索と生成AIを組み合わせた構成でも十分に対応できるでしょう。

一方で、外部ニュースを継続的に取り込み、常に最新の情報に沿った回答が求められる用途では、扱うデータ量や更新の速さが構成の方向性に影響します。増え続ける情報に対応できる検索技術が必要になることは珍しくありません。

求める品質や運用のしやすさによって、適した手法は大きく変わります。それぞれの状況に応じて、どの進め方が現実的といえるのかを判断する姿勢が欠かせません。

技術選定で押さえておきたいチェック項目

RAGの構成を考える際には、いくつかの観点を整理しておくことで、ベクトルDBの必要性を判断しやすくなります。

① 対象データの量と更新頻度
数百件程度で収まるのか、数万件以上に広がるのか。更新の早さやリアルタイム性が求められるかどうかによって、必要となる仕組みが変わってきます。

② データの種類と構造
FAQのように形式が整った内容なのか、ニュースや論文のような非構造テキストなのかによって、向いている検索方法が異なります。

③ 求められる検索精度
意味ベースの検索が不可欠なのか、キーワード一致でも対応できるのかを確認しておくことが欠かせません。

④ 応答のスピード感
ユーザーがどれくらいの待ち時間を許容できるかによって、構成の方向性が変わる場合があります。

⑤ 運用チームのスキルセット
ベクトルDBの導入や管理に対応できる体制なのか、あるいはシンプルな構成のほうが適している状況なのかを整理しておく必要があります。

⑥ 将来的な拡張への考え方
初期は軽い構成で進め、あとから高機能な検索へ移行する予定があるのかどうかも確認しておくと判断しやすくなります。

これらの観点を順に見ていくことで、必要な要素が整理され、過度に複雑な構成に寄りすぎないRAGの姿が描きやすくなるでしょう。

今後の展望：RAGと検索技術のこれから

RAGを取り巻く状況は、今後も変化すると考えられます。たとえば、生成AIの理解力が高まれば、検索に求められる負担が軽くなる場面が増えていくでしょう。また、扱うデータが多様化し、更新の速さが求められる状況が続く場合には、検索技術の役割が引き続き重要になる場面も考えられます。

こうした変化に向き合う上で、特定の技術に依存しすぎない姿勢が求められます。構成が複雑であることが価値を生むわけではなく、運用しやすく目的に沿った形で整えられていることが、長期的な安定につながると考えられます。また、状況に応じて必要な要素を選び取る姿勢が、無理のないRAGの構築に寄与するでしょう。

まとめ：効率的なRAG運用へつなげる視点

RAGは、検索と生成を組み合わせて活用の幅を広げる仕組みです。その中でベクトルベース/ベクトルDBは、文脈を捉えた検索を実現できる点で大きな強みを持つ技術といえます。扱うデータ量が限られる場面では、全文検索やインメモリ検索といった軽い構成が有効に働くケースもありますが、用途に応じて選択肢を広く持てること自体がRAGの良さでもあります。

情報が多様化し続けるこれからの環境では、ベクトルDBの価値が高まる場面がさらに増えていくと考えられます。また、更新が続く領域や、幅広い文脈を扱う業務では、検索の基盤として力を発揮しやすくなります。

目的やデータの特徴に合わせて、どの技術をどの段階で取り入れるかを丁寧に判断していくことで、RAGの活用範囲をより広げることができるはずです。

（文＝広報室　佐々木）