【2026年最新】Vector Database比較ガイド：Pinecone vs Chroma vs FAISS

はじめに

RAGシステムを構築する際、必ず迷うのが「データをどこに保存するか」です。従来のSQLデータベースやNoSQLではなく、AI時代には「ベクトルデータベース (Vector DB)」という新しい種類のデータストアが必要になります。

本記事では、主要なVector DBの特徴を比較し、あなたのプロジェクトに最適な一つを選ぶ手助けをします。

Concept

テキストや画像を「数値の配列（ベクトル）」として保存し、「意味が近いもの」を高速に検索できるデータベースです。

「バナナ」と検索した時に、キーワードが一致していなくても「黄色い果物」という概念的な近さから「レモン」や「リンゴ」を見つけ出すことができます。これがAI検索の核心技術です。

特徴: AWSなどのクラウド上で完全に管理されたSaaS型DBです。
メリット: サーバー構築やスケーリングの手間がゼロ。大規模データでも爆速。
デメリット: 有料（無料枠はあるが制限あり）。データを外部クラウドに預ける必要がある。

本番環境で、運用コストを下げたいスタートアップ企業などに最適です。

特徴: オープンソースで、Dockerなどで自社サーバーに構築できます。Chromaは特にPythonとの親和性が高く、ローカル開発で人気です。
メリット: データが手元にあるためセキュア。無料で使い始められる。
デメリット: インフラ管理は自分で行う必要がある。

社内規定データなど、外部に出せない機密情報を扱うRAGシステムに最適です。

Meta（旧Facebook）が開発したライブラリで、厳密にはDBではありませんが、インメモリで超高速な検索を提供します。
用途: 一時的なデータ分析や、アプリ起動時にデータをロードして使い切るような小規模・ステートレスな用途に向いています。

状況別のおすすめは以下の通りです。

次回は、テキストをベクトルに変換するための「Embeddingsモデル」の選び方、特に日本語対応モデルについて深掘り解説します。