高次元ベクター空間における革新的な演算処理技術を研究し、分散ベクトルデータベースと超高速類似性検索アルゴリズムの開発により、次世代AIインフラの基盤を構築します。
ベクターシステム研究は、Node Vector Labの名称の由来となる核心的研究領域です。現代のAIシステム、特に大規模言語モデルや推薦システムは、データをベクター（数値の配列）として表現し、ベクター空間での類似性を計算することで動作します。この基礎技術の性能が、AIシステム全体のキャパシティを決定します。
私たちは、従来のベクター演算の限界を突破するため、ハードウェアアーキテクチャとアルゴリズムの両面から革新的なアプローチを研究しています。特に、数十億規模のベクターを持つデータセットに対して、ミリ秒単位で高精度な類似性検索を実現する技術の開発に注力しています。
本研究の成果は、医療診断AI、金融リスク分析、自然言語処理、コンピュータビジョンなど多岐にわたる応用分野で実用化されており、社会的インパクトの大きな技術革新を継続して生み出しています。
Node Vector Labが独自開発した、ベクターシステムの核となる4つの技術です。
Hierarchical Navigable Small World（HNSW）グラフアルゴリズムを独自拡張した近似最近傍探索アルゴリズム。従来のHNSWと比較して検索速度を2.8倍向上させながら、精度（Recall@10）を99.7%に維持します。動的なデータ挿入・削除にも対応した完全オンラインアルゴリズムとして、リアルタイム応用に最適化されています。
数百億規模のベクターを分散管理するための高可用性ベクトルデータベースシステム。Raft合意アルゴリズムに基づく一貫性モデルを採用し、水平スケールアウト時もデータ整合性を完全保証します。マルチモーダルベクター（テキスト・画像・音声）の統合管理と横断検索を実現するスキーマ設計が特長です。
ベクター演算に特化したFPGA・ASICアクセラレータの設計研究。汎用GPUとは異なり、内積計算・コサイン類似度・ユークリッド距離の各演算に特化した回路アーキテクチャにより、エネルギー効率を10倍以上向上させます。データセンター向け高密度実装と、エッジデバイス向け低消費電力版の両方を開発中です。
ベクターデータの適応的量子化により、メモリ使用量を大幅に削減しながら検索精度を維持する技術。ベクターの分布特性を動的に解析し、最適なビット幅とスケールファクターをリアルタイムで決定します。Scalar・Product・残差量子化を組み合わせたハイブリッドアプローチにより、最大16倍の圧縮率を達成しています。
Node Vector Labが独自に開発した「層状ベクターフィールド」技術は、高次元空間の情報を意味的に異なる複数の層に分解し、各層を階層的に探索することで、従来不可能だった超高速・超高精度の検索を実現します。
この技術は、単純な類似性検索を超えて、「意味的近さ」「文脈的関連性」「時系列的近接性」など多様な次元での関連性を同時に考慮した複合的な検索を可能にします。次世代の検索エンジンや推薦システムの基盤技術として、商用化を進めています。
技術提携のお問い合わせ →ベクターシステム技術は、多様な産業・領域での革新的な応用が進んでいます。
LLMの知識検索（RAG）において、VectorStore技術が意味的関連性の高い文書を瞬時に検索。GPT系モデルの回答精度向上に貢献しています。
医療画像・電子カルテデータのベクター表現による類似症例検索。希少疾患の早期発見や治療法の最適化に実用展開が進んでいます。
取引パターンのベクター化による異常検知システム。数百万件/秒の取引をリアルタイムで監視し、0.1ms以内に不正取引を検出します。
ユーザー行動ベクターと商品・コンテンツベクターのマッチングにより、高精度なリアルタイム推薦を実現。コンバージョン率を平均35%向上させています。
センサーデータのベクター変換による障害物認識と行動計画。エッジデバイス上での低遅延推論を実現し、自動運転システムの安全性向上に貢献。
| 最大ベクター次元数 | 65,536 次元（標準: 1,536次元） |
|---|---|
| 検索レイテンシ | < 5ms（10億ベクター、p99、ANN） |
| スループット | 500,000 クエリ/秒（クラスター構成時） |
| リコール精度（Recall@10） | 99.7%（NVL-HNSWアルゴリズム使用時） |
| 最大データセット規模 | 100億 ベクター（分散クラスター構成） |
| 圧縮率（AdaptiveQuant） | 最大 16×（精度劣化 < 0.3%） |
| 対応距離メトリクス | コサイン類似度、内積、ユークリッド距離、マンハッタン距離、ハミング距離 |
| インデックス構築速度 | 100万 ベクター/分（GPU加速時） |
| API対応形式 | REST、gRPC、Python SDK、JavaScript SDK、Go SDK |
| デプロイ方式 | オンプレミス、Kubernetes、マネージドクラウド（AWS/GCP/Azure） |