2025年、AIアプリケーションに最適なWeaviateの代替品5選

現代的なAIアプリケーションを構築しているとしましょう。チーム向けのスマートなQ&Aボットであれ、顧客向けの本格的なセマンティック検索エンジンであれ、かなり早い段階で大きな決断に迫られます。それは「どのベクトルデータベースを使用するか」という問題です。この選択は、プロジェクト全体の根幹をなすものです。

Weaviateは人気のオープンソースオプションであり、それには正当な理由があります。パワフルで柔軟性が高いのです。しかし、正直なところ、あるチームにとって完璧なものが、別のチームにとっては頭痛の種になることもあります。多くの人々がWeaviateの代替品を探しているのは、管理がもっと簡単で、コストが予測しやすく、あるいは大規模にスケールアップしたときにより良いパフォーマンスを発揮するものを必要としているからです。

まさにそれが、私が2025年向けの主要な代替品を掘り下げてみることにした理由です。これは、あなたにとって本当に最適なものを見つけるための、率直な比較です。そして、最後までお付き合いください。最後には、より大きな問いを投げかけたいと思います。そもそもあなたに必要なのは生のベクトルデータベースなのでしょうか？それとも、完全なプラットフォームの方が、はるかに早く目的地にたどり着けるのではないでしょうか？

ベクトルデータベースを理解する

比較に入る前に、簡単におさらいしましょう。現代のAIの多くを支える魔法は、「ベクトル埋め込み」と呼ばれるものです。少し専門的に聞こえますが、これはテキストの塊や画像のようなデータを、その意味を捉えた数字のリスト（ベクトル）に変換する方法にすぎません。

ベクトルデータベースとは、これら何百万、あるいは何十億ものベクトルを電光石火の速さで保存、管理、検索するために設計された特殊なデータベースです。

ここに重要な違いがあります。従来のデータベースは完全一致のキーワードを検索します。一方、ベクトルデータベースは「意味的な類似性」、つまり概念がどれだけ密接に関連しているかに基づいて物事を見つけ出します。例えば、「赤いレザージャケット」で検索した場合、通常のデータベースはその通りの言葉が含まれるテキストしか見つけられません。ベクトルデータベースは賢いので、「緋色のバイカーコート」も、意味がほぼ同じであることを理解して検索結果に含めることができるのです。

なぜWeaviateの代替品を探すのか？

Weaviateは堅実なテクノロジーです。オープンソースで、機能も豊富、素晴らしいコミュニティもあります。しかし、万能なソリューションではありません。私が見てきた中で、チームが他の選択肢を探し始める一般的な理由は次のとおりです。

• 管理が面倒になることがある。 Weaviateをセルフホストすることに決めた場合、多くの裏方作業にサインアップすることになります。オープンソースのデータベースを管理、スケーリング、維持するには、かなりのエンジニアリング時間と深い専門知識が必要です。それ自体が一個のプロジェクトになってしまいます。

• 価格がジェットコースターのようになりがち。 マネージドサービスは便利ですが、使用量ベースの価格設定は予測が困難です。アプリの人気が出るにつれて請求額が急増する可能性があるため、予算を組むのが難しくなります。また、Weaviateの14日間の無料サンドボックスでは、じっくりと試すには時間が足りません。

• 大規模な環境でのパフォーマンスには多くの調整が必要。 大規模な本番環境でWeaviateをスムーズに実行するのは、必ずしもプラグアンドプレイとはいかないことに気づくチームもあります。大量のデータを扱う場合、適切に動作させるには多くの技術的な微調整が必要になることがあります。

• 単に違うものが必要なだけかもしれない。 時には理由はそれほど単純です。完全に手間のかからないマネージドソリューション（Pineconeのような）が欲しいかもしれませんし、あなたのユニークな状況に合わせた特定のパフォーマンストレードオフを持つデータベース（MilvusやQdrantのような）が必要な場合もあります。

私たちの選定基準

この比較を実際に役立つものにするために、実際の製品を現場で構築する際に重要となるいくつかの重要な点に焦点を当てました。

• パフォーマンスとスケーラビリティ: 大量のデータと検索クエリを投入したときに、実際にどの程度耐えられるか？

• 使いやすさ: フルマネージドサービスか、それともホスティングは自己責任か？開発者がどれくらいの速さで何かを機能させられるか？

• コストと価格モデル: 価格設定は分かりやすいか？購入前に試せる、きちんとした無料プランがあるか？

• 主な機能とエコシステム: その特別な機能は何か？優れたフィルタリングや独自のインデックス作成オプションがあるか？他のツールとの連携はスムーズか？

Weaviate代替品の比較表

トップ代替品が一目でどのように比較されるかを示す、簡単な早見表です。

機能	Weaviate	Pinecone	Milvus	Qdrant	Chroma
タイプ	オープンソース	マネージドサービス	オープンソース	オープンソース	オープンソース
最適な用途	柔軟なハイブリッド検索	使いやすさ、本番アプリ	大規模、高性能	高度なフィルタリング、信頼性	プロトタイピング、LLMアプリ
デプロイメント	セルフホスト、マネージド	マネージドクラウド	セルフホスト、マネージド	セルフホスト、マネージド	セルフホスト、マネージド
価格モデル	使用量ベース (マネージド)	使用量ベース	オープンソース	オープンソース	使用量ベース (クラウド)
主な機能	グラフベースのデータモデル	フルマネージド、シンプルなAPI	水平スケーリング	豊富なフィルタリング、Rustベース	開発者中心、ローカルファースト

2025年、AIアプリケーション向けWeaviate代替品トップ5

このリストは、速度とシンプルさを追求して構築されたフルマネージドサービスから、完全な制御を可能にする強力なオープンソースツールまで、多岐にわたります。

1. Pinecone

Pineconeの使命は、開発者の作業を楽にすることです。データベースの専門家にならなくても優れたパフォーマンスを提供できるように構築された、フルマネージドのベクトルデータベースです。AIアプリケーションを迅速に構築してリリースすることが目標であれば、Pineconeは通常、最初に検討される選択肢です。

長所:

• クリーンでシンプルなAPIにより、セットアップと使用が非常に簡単。

• フルマネージドなので、サーバーやインフラについて一切考える必要がない。

• 大規模な運用時でも、一貫して低い検索レイテンシを実現。

短所:

• クローズドソースのプロプライエタリサービスなので、自社サーバーでホストすることはできない。

• アプリケーションが巨大であったり、多くのトラフィックがある場合、使用量ベースの価格設定は高価になる可能性がある。

価格設定:

Pineconeには無料プランがあり、最初のインデックスを作成して使用感を確かめることができます。そこからは、使用するリソース（ポッドと呼ばれる）に基づいた従量課金モデルになります。

最適な用途: インフラ管理の手間をかけずに、本番環境に対応したベクトルデータベースを求めているチーム。

2. Milvus

Milvusは、非常に巨大なデータセットのために構築されたオープンソースの強力なツールです。そのアーキテクチャはスケールアウトするように設計されており、ストレージと計算を分離することで、何十億ものベクトルを難なく処理できます。その生のパフォーマンスと、異なるインデックスタイプで検索を微調整できる柔軟性で知られています。

長所:

• 驚異的なパフォーマンスとスケーラビリティを誇り、非常に大規模なデータセット向けの定番となっている。

• 複数のインデックスタイプと距離メトリクスをサポートしており、検索を微調整するための柔軟性が非常に高い。

• 強力なオープンソースコミュニティがあり、さらにZillizからマネージド版も提供されている。

短所:

• 特に分散セットアップで実行する場合、セットアップ、設定、維持がかなり複雑になることがある。

• Pineconeのようなマネージドオプションと比較して、学習曲線が急である。

価格設定:

Milvusのオープンソース版は無料です。マネージドサービスであるZilliz Cloudには、いくつかのオプションがあります:

• Free: 月額$0、最大5GBのストレージと250万コンピュートユニットまで。

• Serverless: 月額$0.30/GBから、従量課金のコンピュート。

• Dedicated: 月額$99から、専用クラスター向け。30日間の無料トライアルあり。

最適な用途: 巨大なスケールを扱い、きめ細かな制御が必須である高性能アプリケーション。

3. Qdrant

Qdrantは、高速でメモリセーフなことで有名なRustで書かれたオープンソースのベクトルデータベースです。その際立った特徴は高度なフィルタリングです。Qdrantでは、ベクトルとともに追加のメタデータ（「ペイロード」と呼ばれる）を保存し、検索後ではなく検索中にフィルターを適用できます。これは、多くの実世界のアプリケーションにとって非常に大きな利点です。

長所:

• 非常に強力なペイロードベースのフィルタリングにより、複雑なクエリを高速かつ効率的に実行できる。

• Rustで構築されていることが、その速度と全体的な信頼性に貢献している。

• 自分でデプロイするか、マネージドクラウドサービスを利用することができる。

短所:

• 比較的新しいため、コミュニティやエコシステムはまだMilvusほど大きくない。

• より高度なスケーリング機能の一部はまだ成熟段階にある。

価格設定:

オープンソース版は無料です。Qdrant Cloudでは以下を提供しています:

• Managed Cloud: 1GBのクラスターを含む無料プランがあり、永久に無料です。有料プランは使用量ベースです。

• Hybrid Cloud: 1時間あたり$0.014からで、自社のインフラを彼らのコントロールプレーンに接続できます。

• Private Cloud: すべてをオンプレミスで実行したい場合、カスタム価格設定となります。

最適な用途: eコマースサイトや推薦エンジンのように、ベクトル検索と複雑なビジネスロジックを組み合わせる必要があるアプリ。

4. Chroma

Chromaは、LLMアプリケーションを構築する開発者向けに特別に作られた、オープンソースの埋め込みデータベースです。シンプルで親しみやすいようにゼロから設計されています。数分でノートPC上で実行できるため、プロトタイピングや新しいアイデアを迅速に試すための素晴らしいツールとなります。

長所:

• 特にPython開発者にとって、非常に簡単に始められる。

• 多くのLLMアプリで一般的なRAG（Retrieval-Augmented Generation）ワークフロー向けに構築されている。

• インメモリ、ローカルディスク上、またはクライアントサーバーアプリとして実行できる。

短所:

• PineconeやMilvusと比較して、大規模で高可用性の本番環境での使用実績はまだ少ない。

• きめ細かなチューニングや複雑なフィルタリングのような高度な機能はあまり提供されていない。

価格設定:

オープンソース版は無料です。Chroma Cloudは使用量ベースです:

• Starter: 基本料金月額$0、プラス使用料。最初に$5の無料クレジットが付与される。

• Team: 基本料金月額$250、プラス使用料。これには$100のクレジットが含まれる。

最適な用途: LLM搭載アプリをできるだけ迅速に構築し、イテレーションを行う必要がある開発者や小規模チーム。

5. Elasticsearch

Elasticsearchは、その伝説的なテキスト検索でご存知の方も多いでしょう。しかし最近、そのツールベルトに強力なベクトル検索機能が追加されました。チームがすでにロギングやサイト検索などでElastic Stackを使用している場合、ベクトル検索を追加することは自然な次のステップのように感じられ、スタックに新しいデータベースを追加する手間を省けます。

長所:

• キーワード検索、ベクトル検索、分析を一つのシステムに統合している。

• 巨大なエコシステムとコミュニティに支えられた、成熟し実績のあるプラットフォームである。

• 会社がすでにElastic Stackを使用している場合に最適な選択肢。

短所:

• ベクトル検索だけが必要な場合、Milvusのような専用ツールほどパフォーマンスは高くないかもしれない。

• 管理が大変なことがあり、多くのリソースを必要とすることで知られている。

価格設定:

Elasticsearchの価格設定は複雑なことで有名です。主に3つのパスがあります:

• Self-Managed: オープンソース版は無料で、追加機能には有料ライセンスがある。

• Hosted (Elastic Cloud): プロビジョニングしたハードウェアリソースに対して支払う。

• Serverless: 取り込み、ストレージ、クエリにわたって使用した分だけ支払う。

最適な用途: ハイブリッド検索ソリューション（キーワード検索とセマンティック検索の組み合わせ）を必要とし、すでにElasticsearchに投資しているチーム。

この動画では、ここで議論したWeaviateの代替品を含む、さまざまなベクトルデータベースの役立つ比較が提供されています。

ベクトルデータベースを超えて：なぜそれはパズルの一片に過ぎないのか

さて、ベクトルデータベースを選ぶことは確かな第一歩です。しかし正直なところ、それはまだ作っていない車の素晴らしいエンジンを買うようなものです。パワーは手に入れましたが、シャーシやホイールなど、実際に車を動かすための他のすべてがまだ欠けています。現実には、本番環境対応のAIアプリにとって、データベースはほんの一つのコンポーネントに過ぎません。

ある業界ブログが言うように、「生のベクトルDBでのDIYはコストがかかり複雑です」。

ここでは、あなたがまだ自分で解決しなければならない他の事柄の一部を紹介します。

• データ取り込みと同期: Zendesk、Confluence、Slackなど、ソースから知識を取り込むためのパイプラインを構築・維持し、それらを常に最新の状態に保つ必要があります。

• ワークフローとロジックエンジン: AIがどのように振る舞うかを決定するコードを書かなければなりません。いつ答えるべきか？何ができるか（チケットにタグを付けるなど）？人々とどのように話すべきか？

• テストとシミュレーション: 実際の顧客に公開する前に、AIが実世界のデータでどのように機能するかを確認するための安全な方法が必要です。

• レポートと分析: AIが何をしているかを追跡し、どこでつまずいているかを確認し、その知識のギャップを見つけるためのダッシュボードを構築する必要があります。

このワークフローは、完全なAIアプリケーションを構築するために必要な複数のコンポーネントを示しており、生のWeaviate代替品から始めると複雑になることがあります。

これはいわゆる「ビルドかバイか」問題です。すべてをゼロから構築すれば完全なコントロールが得られますが、それには専任のエンジニアリングチームと、本来は実際の製品改善に費やせるはずの数ヶ月の作業が必要です。

eesel AI: 単なるデータベースを超えたオールインワンプラットフォーム

ここで、まったく異なるアプローチを検討するかもしれません。eesel AIは単なる別のベクトルデータベースではありません。それは、AIサポートのワークフロー全体を処理する、完全なエンドツーエンドのプラットフォームであり、その内部は最高レベルの技術で支えられています。

eesel AIのようなプラットフォームを使えば、そうした基礎的な面倒な作業の多くを回避し、重要なことに直接取り組むことができます。

• 数ヶ月ではなく数分で本番稼働: 複雑なデータパイプラインの構築は忘れてください。eesel AIを使えば、Zendesk、Intercom、Google Docsのようなツールにワンクリックで統合できます。単にデータベースを設定するよりも短い時間で、完全に機能するAIエージェントを立ち上げ、実行できます。

• 完全にカスタマイズ可能なワークフローエンジン: ビジネスロジックのためにカスタムコードを書く必要はありません。シンプルなダッシュボードを使って、AIにどのチケットを処理すべきか、どのようなアクションを取ることができるか、どのような口調であるべきかを正確に指示できます。

• 自信を持ってテスト: 私たちのシミュレーションモードは、AIが過去何千ものサポートチケットに対してどのように機能するかを正確に示します。顧客向けに有効にする前に、ROIの明確で正確な全体像を把握できます。機能するかどうかを推測する必要はありません。あなたは知ることになるのです。

esel AIプラットフォームでは、本番稼働前に過去のデータでAIのパフォーマンスをテスト・シミュレーションできます。これはWeaviateの代替品を選ぶだけでは終わらない重要なステップです。

eesel AIは、インフラ管理よりも、チケット数を削減することや顧客満足度を向上させることといったビジネスの成果に、より焦点を当てているチームのためのものです。

適切なツールの選択

Weaviateの代替品市場は素晴らしい技術で溢れています。Pineconeは驚くほどの使いやすさを提供し、Milvusは生のパワーとスケールを提供します。

しかし、データベースを選ぶことは最初のステップに過ぎません。本当に問うべき質問は、「私たちはAIインフラを構築するビジネスをしているのか、それともAIを使って結果を出すビジネスをしているのか？」ということです。

もしあなたの目標が、完全にカスタムされたベクトル検索システムをゼロから構築することであれば、このリストにあるデータベースは素晴らしい構成要素です。しかし、もしあなたの目標が顧客サポートを自動化し、信頼できるAIエージェントをできるだけ早く立ち上げることであるなら、プラットフォームがそこへ至る最速の方法です。

複雑さをスキップする準備はできましたか？ eesel AIでAIサポートエージェントを数分でセットアップし、完全なプラットフォームができることをご覧ください。