2026-06-08

Azure AI Searchにおけるベクトル検索: HNSW対DiskANN

AI搭載アプリケーションの爆発的な普及により、新たな課題が生まれました。インフラコストを膨らませることなく、数十億のベクトル埋め込みを効率的に検索するにはどうすればよいのでしょうか。本エピソードでは、「10億ベクトル問題」を取り上げ、Azure AI Searchで利用可能な2つの代表的なベクトル検索アルゴリズム、HNSW（Hierarchical Navigable Small World）とDiskANNを比較します。HNSWは、高速なメモリ内性能と高い再現率により業界標準となっていますが、データセットが大きくなるにつれて多くのRAMを必要とします。Microsoft Researchが開発したDiskANNは、SSDストレージを活用することでメモリ要件を大幅に削減しつつ、大規模環境で優れた検索精度を維持するという異なるアプローチを取ります。各アルゴリズムの仕組み、それぞれが得意とする場面、そして検索拡張生成（RAG）やセマンティック…の設計においてアーキテクトが考慮すべきトレードオフを解説します。

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HNSW vs DiskANN for Vector Search in Azure AI Search (English)