Vector DB。航空業界の非構造化インテリジェンスを解き放つ。

図: HNSW ANN 検索グラフ – ベクトルはレイヤーに編成され、最近傍クエリを高速化します (Devmy の Redis Vector Sets の説明より引用)。

リレーショナル テーブルでの完全一致検索とは異なり、ベクトル検索では意味を捉えることができます。つまり、クエリでは、キーワードの完全一致だけでなく、意味的に類似したアイテムが検索されます。航空データ (マニュアルや修理ログなど) の場合、これは技術者が表現が異なっていても関連コンテンツを取得できることを意味します。ベクトル距離 (コサイン、ドット積、ユークリッド) は類似性を定量化します。埋め込みを正規化すると、コサイン類似度とドット積は同等のランキングを生成します。実際には、ベクトルを正規化し、コサイン類似度を関連性メトリックとして使用するのが一般的です。主なトレードオフには、リコールとレイテンシがあります。インデックスが大きく、検索パラメータが高いほどリコールは向上しますが、レイテンシが増加します。ベクトル DB は、速度と精度のバランスをとるために調整可能なインデックス (HNSW、IVF、フラット スキャン) を提供します。

埋め込みモデル

最新の埋め込みモデルは、テキスト（またはその他のデータ）をベクトルに変換します。主要なモデルには、OpenAI の text-embedding-3-large、Cohere の embedded-multilingual-v3、Google の Gemini/BGE モデル、Meta の E5 および GTE ファミリー、多くの HuggingFace モデル（例: Sentence-BERT バリアント）などがあります。これらのモデルは、次元数、データ カバレッジ、推論コストが異なります。たとえば、OpenAI の text-embedding-3-large は 3072 次元のベクトルを生成しますが、これは以前の Ada-002 (1536D) よりも大幅に大きいです。Cohere の v3 モデルは通常、1024D (英語または多言語) 以下 (例: 384D「ライト」バージョン) を出力します。Meta の E5-large と GTE-large も 1024D の埋め込みを生成しますが、その基本または「小さい」バリアントは 768D または 384D を生成します。 GoogleのVertex-AI埋め込みには、768次元のテキストモデルと3072次元の「gemini-embedding-001」大規模モデルが含まれています。一般的に、次元数が多いほどセマンティック忠実度は向上しますが、より多くのストレージと計算量が必要になります。あるベンチマークでは、e5-base（768次元）はada-002（1536次元）よりも2倍以上高速にデータセットをインデックスしました。

埋め込みモデルは、トレーニング データと多言語性によっても異なります。OpenAI と Cohere の埋め込み API はプロプライエタリ (関連するコストと使用制限あり) ですが、Meta の E5/GTE と多くの HuggingFace モデルはオープンソース (Apache ライセンス) です。E5 および GTE モデルは 50 以上の言語をサポートしており、Cohere の multilingual-v3 モデルも同様です。この多言語対応は、国際的な航空文書にとって貴重です。ドメイン適応は、専門的な語彙 (ATA 章言語、部品命名法など) にとって重要です。これらのモデルは、すぐに使用できる状態で、Web テキストと一般的なコーパスでトレーニングされているため、航空専門用語を完全にはキャプチャできない可能性があります。チームは、メンテナンス ログまたはマニュアルで微調整するか、アダプターを使用することを検討する必要があります。実際には、エンタープライズ システムは強力な一般的な埋め込み (OpenAI や E5 など) から始めて、ドメイン固有のテキストで微調整することがよくあります。

パフォーマンスの観点から見ると、モデルのレイテンシは異なります。小規模なモデル（例：E5-base-768）は推論が高速ですが、大規模な独自モデル（OpenAIの3072D）は低速で、一度に1つのリクエストしか許可しない場合があります。オンプレミスのハードウェアが限られている場合は、より小規模なモデルや量子化されたモデルを使用できます。ライセンスは重要です。OpenAIとCohereはリクエストごとに課金され、使用ポリシーがありますが、E5 / GTEやGoogleのBGE（クォータ付きでVertexAI経由でオープン）などのオープンモデルはAPIコストを回避します。要約すると、どのベクトルDBでもこれらのモデルから埋め込みを取り込むことができますが、アーキテクトは航空データのモデルを選択する際に、埋め込みの次元、コスト、多言語サポート、およびドメイン適合性を比較検討する必要があります。

ベクターデータベースの種類

軽量ライブラリから本格的なプラットフォームまで、さまざまなベクター データベース システムが存在します。

これらのシステムはそれぞれベクトルとフィルターの扱い方が異なりますが、いずれもL2、内積（ドット）、コサイン距離（多くの場合、正規化されたベクトルを保存することで）をサポートしています。Weaviateのフォーラムでは、Weaviateは最大65535次元のベクトルを保存できると述べられており、これは一般的な埋め込みサイズをはるかに上回っており、現代のエンジンの柔軟性を示しています。まとめ：

航空業界におけるユースケース

セマンティック検索：航空機整備には、膨大なマニュアル、整備速報、規制文書が関わってきます。ベクター検索システムを利用することで、エンジニアは自然言語（あるいは音声）によるクエリを入力し、意味的に関連性の高い文章や文書を検索できます。例えば、「エンジンオイル漏れ」というキーワード検索の代わりに、埋め込み検索を使えば、文脈的に類似する「油圧液漏れ」に関する速報文を見つけることができます。Infosys/AWSが実証したように、各技術文書をベクターとして保存することで、LLMベースのエージェントはリポジトリから最も関連性の高い文書を検索し、整備に関するクエリに回答できます。

あいまい部品マッチング：航空機部品には、ベンダーごとに異なる難解な識別子（NSNまたは部品番号）と説明的な名称が付けられていることがよくあります。部品説明、あるいは部品番号（テキストとして扱われる）のベクトル埋め込みにより、ルールベースのマッチングでは見逃される、ほぼ重複した部品が見つかる可能性があります。他の分野では、単語埋め込みを用いて名称を意味的にあいまい一致させる手法が用いられてきました。同様に、部品記述子の埋め込みにより、スペルやコードが異なっていても、サプライヤーカタログ間で部品を最も近い説明と一致させることができます。これにより、複数のソースからの在庫を統合することが可能になります。

ログの分類とクラスタリング：修理ログや障害ログは通常、自由形式のテキストです。埋め込みモデルはログエントリをベクトルに変換し、これらのベクトルをクラスタリングすることで、類似の障害パターンを自動的にグループ化できます。例えば、「HELP」フレームワークは、ストリーミングシステムログを埋め込みに基づいてクラスタリングし、繰り返し発生するログテンプレートを検出します。航空業界では、同様のクラスタリングによって、一般的な故障モードを特定したり、事前定義されたラベルを使用せずに予定外のメンテナンスエントリを分類したりすることで、頻繁な問題に関する分析が可能になります（例：「異常振動」インシデントをまとめてクラスタリングする）。この教師なしセマンティックグループ化は、傾向分析やワークロード予測に役立ちます。

会話型検索（RAG）：埋め込みは、ドキュメント上でチャットボットを動かす検索拡張生成（RAG）システムの基盤となっています。PDFチャットボットの例は、マニュアルからテキストを抽出し、チャンク化し、各チャンクを埋め込み、ベクトルストア（FAISSなど）に保存するというアーキテクチャを示しています。実行時に、各ユーザークエリが埋め込まれ、ベクトルインデックスを介して上位k個の関連チャンクを取得するために使用されます。これらのチャンクは、LLMが質問に答えるためのコンテキストを形成します。航空業界では、RAGパイプラインにより、技術者は航空機のデジタルツインと「チャット」することができます。例えば、「ピトー管ヒートスイッチの交換手順は？」と質問すると、OEMマニュアルから正確な回答を得ることができます。

予測的故障インデックス作成：過去のメンテナンス記録には、故障とその修正内容が記録されています。故障の説明をベクトルとしてインデックス付けすることで、新しいインシデントの説明を過去の類似事例と照合することができます。予測メンテナンスの研究では、トランスフォーマー埋め込み（コサイン類似度またはピアソン類似度を使用）を用いて故障テキストの意味的類似性を計算することで、関連する故障を効果的にグループ化できることが分かっています。実際には、整備士が新しい故障の説明を記録すると、システムは埋め込み類似度の高い過去のインシデントを検索し、考えられる根本原因やチェック項目を提案することで、埋め込み空間における近接性に基づいて効果的に「予測」することができます。

実用的な設計上の考慮事項

埋め込み次元: 高次元の埋め込みはより多くのニュアンスを捉えますが、ストレージと計算のコストが高くなります。一般的な選択肢は 768、1024、1536、または 3072 次元です。たとえば、OpenAI の大規模モデルは 1536～3072 次元を使用しますが、Meta の基本 E5/GTE は 768 または 1024 を使用します。パイロット実験では、同じコーパスのインデックス作成に、768D よりも 1536D の埋め込みで 2.4 倍の時間がかかりました。したがって、スループットとレイテンシが重要な場合 (例: 数百クエリ/秒のデバイス内フィルタリング)、768D または 1024D で十分な場合があります。最大の再現率が目標であり (ハードウェアが許す場合)、より大きな次元でも許容されます。航空業界では、1024D (バランス) から始めて、ドメイン データの検索タスクで小さいモデルと大きいモデルをテストする場合があります。

距離メトリクス：コサイン（または正規化されたドット積）と生のユークリッドのどちらを選択するかは、埋め込み方法によって異なります。最近のテキスト埋め込みのほとんどは、コサイン類似度によって比較されます。たとえば、Tekgöz らは、コサイン/ピアソンメトリクスが障害の説明に対して最良の類似度を与えることを発見しました。Redis などは、明示的に「COSINE」を指定することをサポートしています（バックグラウンドでベクトルを正規化します）。一方、多くのシステムでは、事前に正規化されたベクトルに対して内積を使用します。実際には、埋め込みが正規化されている場合、コサインと内積は同等です。ユークリッド距離はテキストではあまり一般的ではありませんが、ベクトルが球面上にある場合は概念的に同様です。推奨事項：テキストベースの埋め込みにはコサインを使用します。

メタデータとハイブリッド構造化: 絞り込み検索を行うには、構造化メタデータ (航空機モデル、ATA チャプター、日付、部品番号など) と一緒にベクター埋め込みを保存することが重要です。すべての最新のベクター ストアでは、各ベクターにメタデータを添付できます。たとえば、Redis Vector Sets を使用すると、同じクエリ (例: WHERE aircraft_model = 'A320' AND ATA = '21') で JSON 属性でフィルタリングできます。Qdrant は、メタデータでベクターの結果を絞り込むための強力なブールフィルタリングを提供します。スキーマを設計するときは、メタデータ フィールド (例: model、ata、date、part_no) を定義し、通常どおりインデックスを作成し、テキスト フィールドをベクターとしてマークします。ハイブリッド クエリでは、システムは最初にメタデータ フィルターを適用し (またはスコア ペナルティを介して組み合わせ)、次にサブセットのみで最近傍を検索して精度を向上させます。DB フィルタリングを活用するには、重要なフィルター (例: 航空機の機体番号や時間範囲) がインデックス付きのスカラー フィールドにあることを確認してください。

レイテンシとスループットのチューニング: ANN インデックス パラメータは、ターゲット レイテンシに合わせてチューニングする必要があります。HNSW の場合、efSearch パラメータを上げるとリコールは高くなりますが、クエリ時間は直線的に増加します。実用的なアプローチは、ホールドアウト セットでリコールとレイテンシをベンチマークすることです。速度を上げるために低い ef から始めて、リコールが横ばいになるまで増やします。Weaviate は、必要な結果数に合わせて ef をスケーリングする「動的 ef」もサポートしています。バッチ ワークロードの場合、FLAT インデックス (正確) を使用して精度を最大化できますが、リアルタイムの数十ミリ秒のクエリの場合は、チューニングされたパラメータを使用した HNSW または IVF の方が適しています。量子化 (8 ビット、積量子化) も別の手段です。たとえば、Redis の Q8 設定と BIN 設定を比較すると、メモリが大幅に削減され、検索が高速化されますが、精度がわずかに低下します。

インデックス更新：データが頻繁に変更される場合（新しいログエントリや手動更新など）、動的インデックスをサポートするシステムを選択してください。Redis の HNSW 実装では、インデックスを再構築することなく、オンザフライで挿入と削除が可能です。Weaviate は HNSW を非同期的に更新できます（書き込みによって読み取りがブロックされないため）。FAISS などの他のシステムは通常、再インデックスを必要とするため、ほぼ静的なコーパスに使用してください。新しいマニュアルが届いた場合や日次ログを追加する必要がある場合は、再インデックスを計画してください。多くの航空システムでは、マニュアルの変更は遅いですが、日次ログ/ディスパッチエントリは届くため、ハイブリッドアプローチ（新しいベクトルを 1 日だけ「ホット」インデックスに書き込み、夜間にマージする）が機能します。

まとめ

ベクターデータベースと埋め込みモデルを組み合わせることで、航空データに関する豊富なセマンティックインテリジェンスを実現できます。高品質な埋め込み（例：768～3072Dモデル）は、マニュアル、ログ、部品の説明を検索可能なベクターに変換します。一方、専用のベクターストア（Redis、Pinecone、Weaviate、Qdrant、Vespa、FAISS、Milvus）は、大規模なANNインデックスとフィルタリングを提供します。上の表は主要な機能を比較したものです。RedisとQdrantはフィルタリングによる低レイテンシに優れ、PineconeとMilvusは大規模に強みを発揮します。WeaviateとVespaはハイブリッド（グラフ+ベクター）クエリをサポートし、FAISSはカスタムパイプラインに究極のパフォーマンスを提供します。埋め込みの選択（モデル、次元、正規化）とインデックスチューニング（HNSWパラメータ、量子化）は、再現率と速度のバランスを取る必要があります。これらのテクノロジーを組み合わせることで、航空 ML チームは、構造化されていないログやマニュアルを実用的な洞察に変換する高度なツール (セマンティック検索 UI、メンテナンス チャットボット、予測分析) を構築できます。