AI資格ドリル
資格を選ぶ↓

生成AIパスポート 用語解説

ベクトルデータベースとは

テキストなどを数値ベクトルに変換して蓄積し、意味の近い情報を検索できるデータベース。

まず押さえる結論

ベクトルデータベースは、生成AIパスポートの「第3章 現在の生成AI(ジェネレーティブAI)の動向」で確認しておきたい用語です。定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。

情報源と編集区分

公式範囲を確認し、具体例・誤答例・判断手順は当サイトが編集。 一次情報確認日: 2026-08-31。

公式シラバス(PDF)(公式)

試験での問われ方

01

定義の言い換え

用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。

02

似た概念との比較

同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。

03

具体例からの判断

問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。

誤答しやすいポイント

×RAGとファインチューニングの混同。RAGは外部知識(ベクトルデータベース)を検索して文脈に加える手法で、モデルの再学習はしない。ファインチューニングは追加学習。

×ディープフェイクと偽情報(ディスインフォメーション)の区別。前者は人物の映像・音声を本物のように偽造する技術、後者は意図的に作られ拡散される偽情報そのもの。

×生成物の種類の取り違え。Soraは動画、Image Generationは画像、音声生成AIは音声。名前ではなく生成する対象で見分ける。

関連する確認問題

第3章 現在の生成AI(ジェネレーティブAI)の動向 / RAG(Retrieval Augmented Generation、検索拡張生成)

旅行予約で検索、候補比較、予約操作まで複数の道具を順に使う仕組みを判断したい。AIエージェントの説明はどれか。

この事例では「目標達成に向けて計画しツールを実行するか」を確認すると、AIエージェントとは、検索対象の文書をあらかじめ扱いやすい小さな単位に分割したものであるに絞れる。正解は「AIエージェントとは、検索対象の文書をあらかじめ扱いやすい小さな単位に分割したものである」(誤り)である。AIエージェントは、目標達成のために手順を自ら計画し、外部のツールやサービスも使いながら自律的にタスクを実行するAIであり、設問の説明はチャンクの定義をAIエージェントに誤って当てはめている。RAG・チャンク・ベクトルデータベースの説明はいずれも正しい。AIエージェントとチャンクは、いずれもRAG・AIエージェントの文脈で登場する用語だが、自律的にタスクを実行する主体か文書の分割単位かという点で全く異なる概念である。

第3章 現在の生成AI(ジェネレーティブAI)の動向 / RAG(Retrieval Augmented Generation、検索拡張生成)

問い合わせ内容を読み、必要なら顧客DB検索とチケット登録を自律的に行う仕組みは何か。説明を照合せよ。

この事例では「言語モデルが計画と外部操作を組み合わせるか」を確認すると、AIエージェントとは、検索対象の文書をあらかじめ扱いやすい小さな単位に分割したものであるに絞れる。正解は「AIエージェントとは、検索対象の文書をあらかじめ扱いやすい小さな単位に分割したものである」(誤り)である。AIエージェントは、目標達成のために手順を自ら計画し、外部のツールやサービスも使いながら自律的にタスクを実行するAIであり、設問の説明はチャンクの定義をAIエージェントに誤って当てはめている。RAG・チャンク・ベクトルデータベースの説明はいずれも正しい。AIエージェントとチャンクは、いずれもRAG・AIエージェントの文脈で登場する用語だが、自律的にタスクを実行する主体か文書の分割単位かという点で全く異なる概念である。

第3章 現在の生成AI(ジェネレーティブAI)の動向 / RAG(Retrieval Augmented Generation、検索拡張生成)

検索対象文書を小さな単位へ分ける作業と、目標に応じてツールを選ぶ主体を区別する。正しい説明はどれか。

この事例では「チャンクとAIエージェントを役割で分けるか」を確認すると、AIエージェントとは、検索対象の文書をあらかじめ扱いやすい小さな単位に分割したものであるに絞れる。正解は「AIエージェントとは、検索対象の文書をあらかじめ扱いやすい小さな単位に分割したものである」(誤り)である。AIエージェントは、目標達成のために手順を自ら計画し、外部のツールやサービスも使いながら自律的にタスクを実行するAIであり、設問の説明はチャンクの定義をAIエージェントに誤って当てはめている。RAG・チャンク・ベクトルデータベースの説明はいずれも正しい。AIエージェントとチャンクは、いずれもRAG・AIエージェントの文脈で登場する用語だが、自律的にタスクを実行する主体か文書の分割単位かという点で全く異なる概念である。

同じ章で確認したい用語

到達チェック

  • ベクトルデータベースを一文で説明できる
  • 同じ章の似た用語と違いを説明できる
  • 問題文の具体例から、ベクトルデータベースに関係する論点を拾える
  • 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる

執筆: ミナト編集部(運営者情報を見る)