pgvector・Pinecone・Weaviate: 2026年の選び方

多くのエンジニアは、すべての観点を同時にランク付けする比較記事を読んでベクトルDBを選びます。より有用な枠組みは移行パスです。最初に何を選び、何が来たら移行のトリガーとするか、です。

答えはほぼ常に「まず pgvector」です。pgvector は既存のデータベース内で動く Postgres 拡張です。新規インフラなし。新しい運用負荷なし。追加費用なし。既存のバックアップ、モニタリング、アクセス制御がそのまま効きます。1,000万ベクトル未満 — シードからシリーズAまでのユースケースの大半を覆う規模 — であれば、専用ベクトルストアと比べても性能は競争力があります。

pgvector は PostgreSQL にベクトル格納と HNSW インデックスのサポートを追加します。既存データと同じテーブルのカラムにベクトルを保存します。クエリはベクトル距離演算子付きの SQL です。スタック全体 — ベクトル、メタデータ、リレーショナルデータ — がひとつのDB、ひとつの接続、ひとつのバックアップ、ひとつのモニタリング設定に収まります。

100万ベクトルでの性能: pgvector は HNSW + 95パーセント再現率で約640QPS。専用ベクトルストアは同じ再現率で1,600QPS以上を出します。100万ベクトルではこの差はほぼ問題になりません。クエリレイテンシは低く、スループットがボトルネックになることもまずありません。5,000万ベクトルになると、その差は大きくなります。

Pinecone はフルマネージドのサーバーレスベクトルDBです。インデックスを作り、ベクトルを投入し、クエリするだけ。設定や保守すべきインフラはありません。数億ベクトルまで運用変更なしに透過的にスケールします。SLAとサポートは3つの選択肢で最も強固です。

Weaviate はハイブリッド検索 — BM25 とベクトル類似度を Reciprocal Rank Fusion で融合する方式 — をネイティブで提供します。ベクトルインデックスとは別に BM25 インデックスを並べる必要がありません。ハイブリッド検索を必要とする本番RAGシステム(その多くがそうです)にとって、これは大きな運用上の優位性です。

100万ベクトルでは、3者の品質差は小さく、デフォルト設定で全て95パーセント再現率に到達します。運用モデルの好みとハイブリッド検索の要件で選んでください。5,000万ベクトルでは、pgvector は綿密なチューニングが必要となり、移行が必要になることもあります。Pinecone と Weaviate は変更なしでさばけます。