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市場調査レポート
商品コード
1702318
AIイノベーションに力を：ベクター・テクノロジーの役割Empowering AI Innovation: The Role of Vector Technologies |
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| AIイノベーションに力を：ベクター・テクノロジーの役割 |
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出版日: 2025年04月09日
発行: IDC
ページ情報: 英文 18 Pages
納期: 即納可能
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- 概要
- 目次
このIDC Market Perspectiveでは、セマンティック検索、レコメンデーションシステム、不正検知などのアプリケーションを実現することで、ベクトルデータベースがAIをどのように変革するかについて論じています。本資料では、大規模なAIワークロード向けに構築されたネイティブベクトルデータベースと、従来のプラットフォームを拡張してハイブリッドなユースケースをサポートする統合ベクトルデータベースという2つの主要なアプローチについて解説します。企業はスケーラビリティ、コスト効率、パフォーマンスを向上させるための知見を得ることができ、テクノロジーサプライヤーは成長するAI市場向けに製品を最適化する機会を見出すことができます。「ベクトルデータベースは、ジェネレーティブAI、セマンティック検索、パーソナライズされたレコメンデーションなどの革新的なアプリケーションのために高次元データを活用する力を組織に与えることで、AIの展望を再定義しています。AIの導入が加速する中、ネイティブベクトルデータベースと統合ベクトルデータベースのどちらを選択するかは、純粋な技術的要因よりも、むしろ特定の組織のニーズによって決まるでしょう。どちらのアプローチも、AI主導のイノベーションの次の波を推進する上で、重要かつ補完的な役割を果たすことになるでしょう。」と、IDCデータ管理担当調査ディレクター、デビン・プラット氏は述べました。
エグゼクティブスナップショット
新たな市場の発展と動向
- イントロダクション
- ベクトル埋め込みとベクトルストアの理解
- ベクトル埋め込み
- ベクトル化プロセス
- ベクトルストア
- AIにおけるベクトルデータベースの応用
- 主な用途
- ネイティブベクトルデータベースと統合ベクトルデータベース
- ネイティブベクトルデータベース
- ネイティブベクトルデータベースの主な機能
- ネイティブベクトルデータベースの例
- Pinecone
- Milvus
- Weaviate
- Google Vertex AI Vector Search
- 統合ベクトルデータベース
- 統合ベクトルデータベースの主な特徴
- 統合ベクトルデータベースの例
- PostgreSQL+pgvector
- Azure SQL Database
- IBM watsonx.data
- ネイティブベクトルデータベースと統合ベクトルデータベースの比較
- 類似点
- 違い
IDCの視点
- ネイティブベクトルデータベースと統合ベクトルデータベース
- ネイティブベクトルデータベース
- 統合ベクトルデータベース
- ハイブリッドアプローチ
- 将来の見通し
- テクノロジーサプライヤーへの推奨事項
- パフォーマンス最適化の強化
- 推奨事項
- マルチモーダルデータサポートの強化
- 推奨事項
- スケーラビリティとパフォーマンスの最適化を優先する
- 推奨事項
- シームレスな統合と互換性に焦点を当てる
- 推奨事項
- パフォーマンス最適化の強化
参考資料
- 関連調査
- 要約
This IDC Market Perspective discusses how vector databases are transforming AI by enabling applications like semantic search, recommendation systems, and fraud detection. This document explores two key approaches: native vector databases, purpose-built for large-scale AI workloads, and integrated vector databases, which extend traditional platforms to support hybrid use cases. Organizations will gain insights into enhancing scalability, cost efficiency, and performance, while technology suppliers can uncover opportunities to optimize offerings for the growing AI market. Whether you're driving innovation or seeking competitive advantages, this document is essential for understanding the future of AI-driven data management."Vector databases are redefining the AI landscape by empowering organizations to harness high-dimensional data for transformative applications like generative AI, semantic search, and personalized recommendations," says Devin Pratt, research director, Data Management, IDC. "As AI adoption accelerates, the decision between native vector databases and integrated vector databases will depend on specific organizational needs rather than purely technological factors. Both approaches are set to play vital and complementary roles in driving the next wave of AI-driven innovation."
Executive Snapshot
New Market Developments and Dynamics
- Introduction
- Understanding Vector Embeddings and Vector Stores
- Vector Embeddings
- Vectorization Process
- Vector Stores
- Applications of Vector Databases in AI
- Key Applications
- Native Vector Databases and Integrated Vector Databases
- Native Vector Databases
- Key Features of Native Vector Databases
- Examples of Native Vector Databases
- Pinecone
- Milvus
- Weaviate
- Google Vertex AI Vector Search
- Integrated Vector Databases
- Key Features of Integrated Vector Databases
- Examples of Integrated Vector Databases
- PostgreSQL + pgvector
- Azure SQL Database
- IBM watsonx.data
- Comparison Between Native and Integrated Vector Databases
- Similarities
- Differences
IDC's Point of View
- Native Versus Integrated Vector Databases
- Native Vector Databases
- Integrated Vector Databases
- Hybrid Approaches
- Future Outlook
- Recommendations for Technology Suppliers
- Enhance Performance Optimization
- Recommendations
- Enhance Multimodal Data Support
- Recommendations
- Prioritize Scalability and Performance Optimization
- Recommendations
- Focus on Seamless Integration and Compatibility
- Recommendations
- Enhance Performance Optimization
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- Synopsis
