2026年のデータベース市場、ベクトル検索・機械学習・LLM統合の3つの方向に分岐 — 企業の選択肢が急増

Aito.aiが2026年のAIデータベース市場を分析し、Vector Database（ベクトル検索機能を持つDB）、ML-in-DB（機械学習を内部に組み込んだDB）、LLM-Augmented Database（大規模言語モデルと連携するDB）、Predictive Database（予測機能付きDB）の4つのカテゴリに市場が分かれることを指摘した。

従来のSQL検索だけでは対応できない用途が増えたため、企業は用途ごとに異なるデータベースを選ぶ必要が生じた。例えば、生成AIアプリを作るチームはベクトルDB、営業データの売上予測が必要な部署はPredictive DBという具合に。

データ分析の仕事をしているビジネスマンやスタートアップの技術者にとって、単一のDBツールで全て解決できる時代が終わり、目的に応じて最適なツールを組み合わせる判断スキルが必須になる。また、複数ツールの導入・運用コストが増加する可能性がある。