Amazon S3 Vectors
ベクトルの大規模な保存とクエリをネイティブにサポートする、コスト最適化 AI 対応ストレージ。合計コストを最大 90% 削減します
S3 Vectors とは
Amazon S3 Vectors は、ベクトルの保存とクエリをネイティブサポートする初のクラウドオブジェクトストアです。AI エージェント、AI 推論、Amazon S3 に保存されたコンテンツのセマンティック検索向けに、専用のコスト最適化ベクトルストレージを提供します。S3 Vectors はベクトルのアップロード、保存、クエリのコストを最大 90% 削減することで、コスト効率の高い方法で大規模なベクトルデータセットを作成して使用できるようにします。これによって、AI エージェントのメモリやコンテキストを向上させ、S3 データに対するセマンティック検索の結果を改善できます。Amazon S3 と同じ伸縮性、拡張性、耐久性を提供するように設計された S3 Vectors では、最大数十億のベクトルを保存し、1 秒未満のクエリパフォーマンスでデータを検索できます。このサービスは、大量の情報を整理して検索できるように、ベクトルインデックスを大規模に構築および維持する必要があるアプリケーションに最適です。
AI 対応ストレージを使用してより迅速に構築
S3 Vectors を使用すると、インフラストラクチャをプロビジョニングすることなく、ベクトルを保存、アクセス、クエリするための専用 API セットから恩恵を享受できます。S3 Vectors は、Amazon Bedrock ナレッジベースとネイティブに統合され (Amazon SageMaker Unified Studio 内を含む)、検索拡張生成 (RAG) のコストを削減します。Amazon OpenSearch Service との統合を通じて、大規模なベクトルデータセットを S3 に保存してほぼリアルタイムでアクセスできるように階層化された戦略を採用できると同時に、OpenSearch で極めて厳しいパフォーマンス要件を満たす必要があるベクトルデータを簡単にアクティブ化できます。
データポイント
90%
ベクトルの保存、アップロード、クエリにかかるコストの削減率2B
インデックスごとに保存およびクエリされるベクトルの最大数100 ミリ秒
ウォームクエリの最も小さいレイテンシーのパフォーマンス10,000
バケットあたりのインデックス数 (最大 20 兆個のベクトル)利点
1 秒未満のクエリパフォーマンスを維持しながら、ベクトルのアップロード、保存、クエリのコストを最大 90% 削減します。高コストのストレージオプションから脱却し、使用した分についての料金のみを支払うことで、数百万から数十億のベクトルの保存にかかるコストを大幅に変革します。インフラストラクチャ管理なしで大量のベクトルを効率的にスケールして、プロビジョニングなしで、進化するワークロードに対応するベクトルインデックスを使用してデータを整理します。ベクトルドリブンの AI ユースケース向けに設計された S3 Vectors は、パフォーマンスと効率性の実用的なバランスを提供します。
きめ細かなベクトル埋め込みを生成し、画像、動画、音声、テキストなどの非構造化データからより深い理解を得ることができます。ベクトル検索アプリケーション向けに伸縮自在にスケールし、セマンティック類似性に基づいて粒度を改善します。ニュースコンテンツの分析、スポーツハイライトのインデックス作成、医療画像やゲノムデータの使用など、S3 Vectors は、一貫したクエリパフォーマンスと柔軟なスケーリングにより、大量のワークロードをサポートします。
インメモリベクトルデータベースのような高スループットパフォーマンスを必要としない、大規模で長期的なベクトルデータには、S3 Vectors をご利用ください。Amazon OpenSearch Service は、リアルタイムアプリケーションに必要とされる、高 QPS (クエリ/秒) かつ低レイテンシーのベクトル検索を提供しますが、S3 Vectors は、長期保存と低頻度データアクセス向けに最適化されたクエリパフォーマンスを備えた、コスト最適化データ基盤を提供することによって、このベクトル検索を補完します。また、強力な一貫性の保証を備えたストレージアーキテクチャからの恩恵も享受できるため、後続のクエリには、新しく追加されたデータが常に含まれます。
最適化されたコストパフォーマンスで、ベクトル検索のために Amazon OpenSearch Service との組み込み接続を活用し、コストを削減しながら RAG アプリケーションを強化するために Amazon Bedrock ナレッジベースを活用できます。Amazon SageMaker Unified Studio 内で Amazon Bedrock にアクセスし、既存のプロジェクトプロファイルを使用して推論ドリブンのアプリケーションを構築することで、スケーラブルかつ共有可能な統合 AI 開発環境を構築し、チームコラボレーションを強化できます。
ユースケース
セマンティックな意味と類似性に基づいて検索結果を絞り込む
大規模なベクトルデータセット全体でセマンティック検索と類似性検索を実行メディア組織は、数百万時間分の動画のインデックスを作成し、ハイライト映像のために関連シーンを瞬時に表示できます。一方、医療機関は、医用画像を表す数十億のベクトル埋め込みを保存することで、類似症例を特定し、診断を迅速化できます。S3 Vectors を使用すると、規模に妥協することなく、非構造化データのセマンティックな価値を低コストで引き出すことができます。
Amazon Bedrock との統合で RAG コストを削減
S3 Vectors と Amazon Bedrock ナレッジベースを組み合わせることで、検索拡張生成 (RAG) のコストを削減できます。RAG アプリケーションを使用することによって、所有データセットを、コンテキスト認識機能を備えたインテリジェントなナレッジストアに変換できます。S3 Vectors のスケーラブルなベクトルデータ、および Amazon Bedrock の高性能な基盤モデルと高度なナレッジベースに、コンソール、API、SDK を通じて、または Amazon SageMaker Unified Studio 内から直接アクセスできるため、生成 AI アプリケーションを迅速に構築およびカスタマイズできます。
拡張された永続的なメモリを備えた、よりスマートな AI エージェントを構築
より多くのコンテキストを保持し、よりリッチなデータで推論して、手頃な料金の大規模ベクトルストレージから永続的なメモリを構築することで、AI エージェントをよりインテリジェントにできます。ペタバイト規模のベクトルデータにわたるあらゆるインタラクション、ドキュメント、インサイトを低コストで保存することで、エージェントが有益なコンテキストを忘れてしまうことを防ぐことができます。継続的な学習、履歴コンテキスト、再トレーニング、ファインチューニングをサポートし、エージェントのインテリジェンスをさらに深めます。エージェントのメモリであれ、大規模な AI データセット全体の類似性検索であれ、S3 Vectors は、ベクトルの保存と取得のための、費用対効果の高いデータ基盤を提供します。
あらゆる規模の開発に対応する AI 対応ストレージ
あらゆる量のベクトルデータを保存し、迅速にアクセスすることで、AI プロジェクトを迅速に開始できます。インフラストラクチャのセットアップは不要で、S3 Vectors を使用することで、データを活用して AI 開発をすぐに開始できます。また、高度な AI アプリケーションに必要な厳しいストレージ要件にも対応できるよう構築されています。パーソナライゼーションエンジンや自然言語処理システムを構築している場合でも、大規模なコードベースを操作している場合でも、S3 Vectors は、ニーズに合わせてスケールするコスト最適化 AI 対応ストレージを提供し、プロトタイプから本番まで、あらゆるステップで AI イノベーションを加速します。
Amazon OpenSearch Service を利用してベクトル検索の料金とパフォーマンスを最適化
S3 Vectors のスケーラブルなベクトルストレージの、業界をリードする経済性と、高スループットかつ低レイテンシーのベクトル検索を実現する Amazon OpenSearch Service の高性能な検索機能を組み合わせることで、コストとパフォーマンスのバランスを実現します。S3 Vectors と Amazon OpenSearch Service を組み合わせて使用すると、クエリの頻度が低いベクトルのストレージコストを削減できます。また、需要が高まったときに、または検索機能を強化する目的でそれらのベクトルを OpenSearch に迅速に移動できます。この戦略的な統合により、パフォーマンス要件に基づいてベクトルワークロードを最適なサービスに割り当てることができ、コスト最適化と優れたクエリ応答性の両方を実現できます。
お客様
March Networks
Delta Group 傘下の March Networks は、世界最大級の銀行や小売業者のいくつかと連携し、セキュアなクラウドベースのインテリジェント動画ソリューションを提供しています。リアルタイムのビジネスインサイトを通じて、セキュリティ、運用効率、収益性の向上を実現しています。
「Amazon S3 Vectors は、大規模な動画および写真インテリジェンスにおいて明確なメリットをもたらします。コスト最適化アーキテクチャにより、当社は、数十億のベクトル埋め込みを経済的に保存できるだけでなく、Amazon Bedrock および S3 とのシームレスな統合により、生成 AI と動画のワークフローを効率化できます。当社は、S3 の圧倒的なスケールとイレブンナインの耐久性を活用することで、増え続ける動画データとベクトル埋め込みを管理するために必要な安定性を実現しています。高スループットかつ低レイテンシーのセマンティック検索により、動画アーカイブ全体にわたって 1 秒未満のインサイトを得ることができます。S3 Vectors は、写真および動画の大規模な分析に不可欠である、スケーラブルでコスト効率の高いストレージレイヤーを提供してくれます」
March Networks、Chief Product Officer、Jeff Corrall 氏
Qlik
Qlik は、AI を活用したデータ分析と統合の分野における世界的なソフトウェア企業であり、組織がリアルタイムのデータアクセスとインサイトを通じて、より迅速に、かつ、より十分な情報に基づいた意思決定を行えるようにしています。同社のエンドツーエンドプラットフォームは、AI、オートメーション、統制されたデータワークフローを組み合わせて、生データを実用的なインテリジェンスに変換します。
「当社は、OpenSearch を基盤とした S3 ベクトルエンジンを活用して、多数のリソースインデックスによってサポートされる数億のベクトルデータを取り込みました。これにより、データエンジニア、分析の利用者、AI エージェントのために、当社の分析およびデータ統合製品のすべてのエンティティを対象とした完全なセマンティック検索機能が可能になるでしょう」
Qlik、Chief Architect、Martin Andersson 氏
MIXI
株式会社 MIXI は、モバイルゲーム、スポーツエンゲージメント、コミュニティプラットフォームを通じて、数百万のユーザーにリーチし、ソーシャルコミュニケーションとデジタルエンターテイメントエクスペリエンスを大規模に提供しています。深い顧客理解とデータドリブンなイノベーションを組み合わせることで、MIXI は人々をつなぎ、日常生活を豊かにするインタラクティブなサービスを構築しています。
「当社は、Amazon S3 Vectors を導入することで、2,700 万を超えるユーザーを抱える FamilyAlbum 写真共有コミュニティを支えるためにスケールする、メタデータ対応の柔軟なセマンティック検索機能を構築できるようになりました。フルマネージドインフラストラクチャにより、セルフマネージド検索システムと比較して、運用が大幅に簡素化され、チームは AI を活用した新機能の提供に注力できます。100 個のインデックスにわたって約 4 億個のベクトルのインデックスを作成する計画があり、S3 Vectors は、セマンティック検索の拡張に必要なパフォーマンスとコスト効率を提供してくれます。これにより、あらゆるユーザーのための、パーソナライズされた写真プリントのレコメンデーションなど、将来のエクスペリエンスを強化できます」
株式会社 MIXI、ML Engineer、木内貴浩 氏
Backlight
Backlight は、機能不全のメディアワークフローを、AI を利用したシンプルな製品に置き換えるグローバルメディアテクノロジー企業です。 Backlight は、統合ソリューションスイートを通じて、クリエイティブチームと制作チームがインパクトのある魅力的なストーリーの制作に注力できるようサポートします。
「当社には、1,000 時間以上の動画ライブラリを持つ数百のお客様がおり、中には数十万時間に及ぶものもあります。これらのお客様は、自社が所有および運営する無料の広告付きストリーミングテレビ (FAST) やアプリケーションのオーディエンスにコンテンツを配信する際に、インテリジェントな意思決定を行う必要があります。Amazon S3 Vectors は、インテリジェントなメディアワークフローをスケールするための基盤を提供してくれるため、当社のお客様は、最大規模のライブラリ全体にわたって検索可能なデータでメディアをエンリッチ化できます」
Backlight、Backlight、Zype、GM、Ed Laczynski 氏
Twilio
Twilio は、企業がコミュニケーションとデータを活用して、カスタマージャーニーのあらゆるステップにインテリジェンスとセキュリティを追加できるようにします。今日の先駆的な企業は、顧客との直接的でパーソナライズされた関係を構築するために Twilio を信頼しています。
「S3 Vectors は、当社が既に信頼しているストレージ内に直接、アクセス可能なベクトルインターフェイスを組み込むことで、S3 のスケールとセマンティック検索のインテリジェンスをワンクリックで実現できるようにしてくれます。このシンプルさにより、Twilio チームは、新しいインフラストラクチャやチューニングに頭を悩ませることなく、強力な検索拡張生成やパーソナライズされたレコメンデーションを、当社のカスタマーエンゲージメントプラットフォームに組み込むことができます。デベロッパーが、日々のデータを、よりスマートで信頼できるカスタマーエクスペリエンスに変換するのに、S3 Vectors がどのように役立つのかを楽しみにしています」
Twilio、VP of Traffic Intelligence、Head of AI, ML, and Data、Zachary Hanif 氏
TwelveLabs
TwelveLabs は、高度な動画理解テクノロジーを専門とするマルチモーダル AI のパイオニアです。同社の動画基盤モデルは、組織が、画面に映っているものだけでなく、その背後にあるリッチなコンテキストと意味を理解することで、人間のような精度で、動画コンテンツを検索、要約、分析することを可能にします。
「動画には世界で最も価値がありながら十分に活用されていない情報の一部が含まれていますが、その活用はこれまで、時間のかかる手動ワークフローに妨げられていました。当社の基盤モデルにより、当社のお客様は、ペタバイト規模の動画を、検索可能で実用的な知識に変換できます。Amazon S3 Vectors などのスケーラブルなインフラストラクチャを活用することで、エンタープライズ規模でセマンティック検索と動画分析を実現して、チームが創造性を発揮し、意思決定を下して、影響力をもたらすことに注力できるようにします」
TwelveLabs、共同創業者兼 CEO、Jae Lee 氏
Spice AI
Spice AI は、ポータブルでオープンソースのデータおよび AI コンピューティングエンジンを使用して、
企業が高速、正確、スケーラブルな AI アプリケーションとエージェントを構築するのをサポートします。さまざまなソースからのデータと検索を統合し、
クラウド、エッジ、オンプレミスシステム全体のワークロードをサポートすることで、
AI 開発を簡素化します。
「AI アプリケーションとエージェントが、増大し続けるデータ量へのアクセスを必要とする中で、業界ではオブジェクトストレージへの依存度が高まっています。Amazon S3 Vectors は非常に魅力的です。なぜなら、セマンティック検索と取得のためのシンプルなソリューションで、S3 のスケール、料金、伸縮性、耐久性の恩恵を享受できるようになったからです。当社は S3 チームと連携し、S3 Vectors を Spice.ai オープンソースデータおよび AI コンピューティングエンジンに統合しました。これにより、エンタープライズデータソース全体にわたるベクトル埋め込みを効率的に管理およびクエリするためのシンプルな SQL インターフェイスが提供されます」
Spice AI、創業者兼 CEO、Luke Kim 氏
xCures
xCures は、集約され、構造化および正規化された医療記録から臨床情報を抽出する、AI 支援ヘルスケアデータプラットフォームを運営しています。
「S3 Vectors は、ベクトル管理のために、Amazon OpenSearch Service に対する費用対効果の高い機能を提供してくれます。これは、個々のワークロードに必要なパフォーマンス要件を維持しながら、効率的にスケールするのに役立ちます。当社はこれにより、医療記録内の重要な臨床コンテンツをより適切に特定し、質の高い構造化データを大規模に抽出するのをサポートできます」
xCures、VP of Product Management、Zach Kaufman 氏
BMW
BMW Group は、高級車とオートバイの、世界をリードするプロバイダーであり、BMW、MINI、Rolls-Royce、BMW Motorrad の各ブランドを擁しています。
「Cloud Data Hub は BMW Group の中心的なデータプラットフォームであり、Apache Iceberg を使用して S3 に保存されている BMW の厳選された広範なデータセットを管理しています。組織全体で AI ベースのデータユーザビリティを高めるため、BMW の構造化 Iceberg データに、今では半構造化列データも加えて統合するハイブリッド検索ソリューションが開発されています。S3 Vectors は、コストとパフォーマンスの最適なバランス、既存の S3 Iceberg アーキテクチャならびに ID およびアクセス管理フレームワークとの互換性を理由に選ばれました」
BMW、Cloud Data Hub、Head of Product Management、Ruben Simon 氏
Precisely
Precisely は、ソフトウェア、データ、データ戦略サービスにおいて、数十年にわたる深い専門知識を備えた、データ完全性の分野の信頼できるパートナーです。同社のポートフォリオは、顧客データの統合、データ品質の改善、データ使用の管理、位置データのジオコーディングと分析、補完的なデータセットによるエンリッチ化をサポートし、自信をもってビジネス上の意思決定を下すのに役立ちます。
「当社は、Amazon S3 Vectors の可能性を探求し、AI を活用したデータ検出およびメタデータキュレーション機能にコストパフォーマンスの柔軟性をもたらすことに高揚感を覚えています」
Precisely、Chief Technology Officer、Tendu Yogurtcu 氏
Nomad Media
Nomad Media は、AWS 上に構築された、クラウドネイティブのコンテンツおよびアセット管理、コンテンツ配信、およびライブストリーミングプラットフォームを提供しています。このプラットフォームは、クラウドベースのアセット管理と、AWS メディアサービスおよび AI/生成 AI の力をシームレスに統合して生み出された、使いやすい単一の統合システムです。
「当社は、Amazon S3 Vectors のおかげで、お客様の増え続けるコンテンツライブラリに対応するメディア検索機能を、数十億件のレコードに効率的かつコスト効率よくスケールすることができました」
Nomad Media、共同創業者兼 CEO、Adam Miller 氏
Natera
Natera は、非侵襲性の無細胞 DNA テクノロジーを用いた遺伝子検査に強みを持っており、オンコロジー、女性の健康、臓器の健康に重点を置いています。医師やクリニックは、Natera の検査を利用して治療計画を策定し、精密医療を患者に提供しています。
「当社は、S3 Vectors と Amazon Bedrock を使用してベクトルインデックスを作成し、ラボ機器のエンジニアリングドキュメントのユースケース向けにベクトルを取り込んでいます。この統合により、当社のラボ機器のサービスエンジニアは、複雑な機器マニュアル全体にわたって情報を迅速に見つけて結びつけることができるため、メンテナンスとトラブルシューティングの速度と精度が大幅に向上します。その結果、Natera は、ラボ業務全体で問題解決の迅速化と機器のアップタイムの改善を実現しています」
Natera、Sr.Principal Software Engineer, Ariel Jirau 氏
Squiz
グローバルデジタルエクスペリエンスプラットフォームプロバイダーである Squiz は、Amazon S3 Vectors を活用して会話型検索ツールを強化し、ユーザーが期待するようになった、自然言語によるインタラクションを通じて、より魅力的なウェブサイトエクスペリエンスを、組織が提供できるようにしています。
「当社は S3 Vectors を利用することで、取り込みパイプラインを革新することができました。カスタムメイドかつ常時オンのインフラストラクチャからスケーラブルなサーバーレスモデルに移行することで、会話型データの処理速度は 50% 向上し、コストを削減できました。クライアントあたり 25,000 から数百万のベクトルにシームレスにスケールできるようになり、エンジニアリングチームは、インフラストラクチャ管理ではなく、RAG のイノベーションに注力できるようになりました」
Squiz、CTO、Greg Sherwood 氏
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