ベクトル検索の本は理論や実装など扱う範囲が幅広く、どれを選べばよいか迷いますよね。
検索結果の評価やHNSWの探索・調整、圧縮手法など、本によって学べる内容が異なります。
今回は、ベクトル検索のアルゴリズムや実装を扱う6冊を紹介します。
おすすめ商品の早見表
| 商品名 | 主な内容 | ページ数 | 参考価格（2026-11-02時点） |
|---|---|---|---|
 ベクトルデータベース ―実践で学ぶセマンティック検索の基礎 | 基礎理論、Python・SQLite/PostgreSQLによる実装、LLM連携RAGアプリ構築 | 304ページ | 4,840円（Amazon） |
 ベクトル検索実践入門 | データ準備、検索結果の評価、高度化・高速化、画像のベクトル化と検索 | 376ページ | 3,450円（Amazon） |
 VectorDB完全入門: Pythonで学ぶEmbedding・ベクトル検索・AI検索システム | タイトル記載：Python、Embedding、ベクトル検索、AI検索システム | — | 980円（Amazon） |
| Foundations of Vector Retrieval | 検索アルゴリズム各章、定理と証明、量子化・スケッチ法 | XX, 185ページ | 電子版 €94.15／ソフトカバー €82.38（割引適用、ドイツVAT込み） |
| Vector Search Inside Out | HNSWのパラメーターと再現率・レイテンシ・メモリへの影響、フィルター・削除・更新、距離尺度 | — | 最低価格 $19／推奨価格 $29（Leanpub） |
| Vector Search from First Principles: SIMD, Quantization, and Billion-Scale Retrieval | ベクトルと類似度指標、HNSW、量子化、SIMD、高速化、永続化、複数ノードへのスケーリング | 138ページ | 最低価格 $19／推奨価格 $29（Leanpub） |
ベクトルデータベース ―実践で学ぶセマンティック検索の基礎
非構造化データを活用したAIアプリの開発に取り組むエンジニアには、『ベクトルデータベース ―実践で学ぶセマンティック検索の基礎』がおすすめです。基礎理論から実践的なアプリケーション構築まで扱い、PythonやSQLite／PostgreSQLを使った実装手法、LLMと連携したRAGアプリケーションの構築も取り上げています。
ベクトル検索実践入門
検索エンジンでベクトル検索を実装・評価したいエンジニアや研究者には、『ベクトル検索実践入門』がおすすめです。データの準備から検索結果の評価までを順に扱い、後半では各ステップの高度化・高速化も解説しています。付録では画像のベクトル化と検索も取り上げます。
電子版はPDF形式で、購入には会員登録とログインが必要です。
VectorDB完全入門: Pythonで学ぶEmbedding・ベクトル検索・AI検索システム
PythonやEmbeddingを使ったベクトル検索・AI検索システムについて学びたい人には、『VectorDB完全入門: Pythonで学ぶEmbedding・ベクトル検索・AI検索システム』がおすすめです。
Foundations of Vector Retrieval
ベクトル検索の理論的な基礎を学びたい、理論計算機科学・データベース・情報システム分野の研究者や大学院生には、『Foundations of Vector Retrieval』がおすすめです。各章でbranch-and-boundやグラフ、クラスタリングなどの検索アルゴリズムを扱い、関連する定理と証明も掲載しています。量子化とスケッチ法によるベクトル圧縮も学べます。
Vector Search Inside Out
HNSWの仕組みを実データで学びたい人には、『Vector Search Inside Out』がおすすめです。グラフ探索やインデックス構築に加え、M・efConstruction・efが再現率、レイテンシ、メモリに与える影響を扱います。基本的なPythonの知識と、Embeddingについてのおおまかな理解が必要です。
フィルターやデータの削除・更新、距離尺度の選び方も取り上げているので、ベクトル検索の運用面まで学びたい場合にも内容がつながります。
Vector Search from First Principles: SIMD, Quantization, and Billion-Scale Retrieval
ベクトル検索の仕組みをコードで実装しながら学びたい人には、『Vector Search from First Principles: SIMD, Quantization, and Billion-Scale Retrieval』がおすすめです。ベクトルや類似度指標の基礎から、HNSWインデックス、量子化、SIMDによる高速化、複数ノードへのスケーリングまで扱います。ベクトルデータベースの事前知識は必要ありませんが、コードを書けることと線形代数の基本的な理解が前提です。
学びたい内容に合わせた選び方
- 非構造化データを使ったAIアプリ開発に取り組むエンジニア
- 検索サービスや検索機能の実装・評価を学びたい人
- PythonやEmbeddingを使ったベクトル検索・AI検索システムの入門書を探す人
- ベクトル検索の理論的基礎を学びたい理論計算機科学・データベース・情報システム分野の研究者や大学院生
- 基本的なPythonとEmbeddingの知識があり、HNSWを実データで学びたい人
- コードを書けて、線形代数の基本を理解している人
版によってISBNが異なります
『Foundations of Vector Retrieval』はソフトカバー版のISBNが978-3-031-55181-9、電子書籍版が978-3-031-55182-6です。希望する版に対応したISBNを目印にすれば、紙の本と電子書籍を取り違えずに選べます。
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