概要
AWSは2026年8月5日、Amazon DynamoDBにネイティブなベクトル検索機能を追加し、一般提供を開始したと発表した。この機能により、開発者は運用データと同じテーブルにベクトル埋め込みを保存し、別のベクトルデータベースへ複製することなく類似性検索を実行できるようになる。AWSによれば、シングルディジット・ミリ秒のレイテンシで99%以上のリコールを実現しつつ、数兆個規模のベクトルにも対応できる設計だという。RAG(検索拡張生成)やレコメンデーションエンジン、セマンティック検索、エージェントの記憶管理、異常検出など、大規模AIアプリケーションの構築を簡素化することを狙った機能だ。
技術的な詳細
ベクトルは最大4,096次元まで対応し、Number型要素で構成されるリスト型データとして既存のテーブルスキーマを変更せずに追加できる。類似度計算にはコサイン距離(テキスト埋め込みの意味的類似性比較向け)、ユークリッド距離(クラスタリングなど大きさが意味を持つ場合)、ドット積(推奨システムなど方向と大きさの両方が重要な場合)の3種類の距離関数が用意されている。
ベクトルインデックスの作成時には、対象のベクトル属性、次元数、距離関数に加え、大規模データセットを水平スケーリングするためのパーティションキー、クエリ時に結果を絞り込むためのインラインフィルタ属性を指定できる。ただしフィルタ条件は現時点では完全一致のみに対応しており、BETWEENやBEGINS_WITHといった範囲条件は使用できない。
利用方法とユースケース
典型的なワークフローとしては、Amazon Bedrock Titan Text EmbeddingsやCohereなどでベクトル埋め込みを生成し、通常のPutItem呼び出しで新しい属性としてアイテムに追加、DynamoDBコンソールでベクトルインデックスを作成した上で、新設のSearchVectors APIを使ってクエリベクトルと取得件数(最大100件)、任意のフィルタ条件を指定して類似度順にランク付けされた結果を取得する、という流れになる。
サーバーレスであることも特徴で、プロビジョニングやパッチ適用、バージョン管理、メンテナンスウィンドウは不要。既存のDynamoDBと同じペイ・パー・リクエストの料金モデルで利用でき、ベクトルインデックスにストレージ容量の上限はない。従来、ベクトル検索のために別途専用のベクトルデータベースを併用する場合に発生していたデータ移動コスト、同期パイプラインの保守、追加のライセンス費用といった課題を解消できる点をAWSは強調している。
提供状況
この機能は全ての商用AWSリージョンおよびAWS GovCloud(US)リージョンで利用可能。AWSはAI開発ツールとの統合を支援するMCPサーバーやプラグインも提供しており、詳細はAmazon DynamoDB Developer Guideで確認できる。