本記事は ChatGPT o3 と筆者の編集で作成しました。
Amazon OpenSearch Service
概要
- Amazon OpenSearch Service（旧称 Amazon Elasticsearch Service）は、オープンソース検索エンジン OpenSearch／Elasticsearch OSS を AWS 上でフルマネージド提供するサービス。全文検索、ログ分析、アプリ監視、オブザーバビリティ、生成 AI 向け検索基盤など幅広いユースケースをサポート。
特徴
- フルマネージド運用：ノードのプロビジョニング、ソフトウェア更新、障害復旧、スケーリングを AWS が自動化。
- 高い拡張性と可用性：ペタバイト級データ、マルチ AZ クラスタ、クロスリージョンレプリケーション、自動スナップショット。
- 多層ストレージ：Hot → Warm → UltraWarm → Cold → Snapshot と階層化し、性能とコストを最適化。
- セキュリティ：IAM/Federated 認証、VPC エンドポイント、暗号化 (転送・保存)、フィールド・ドキュメント・インデックスレベルアクセス制御。
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ベクトル検索 (k‑NN) 対応
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knn_vector型により数千次元までのベクトルを格納し、コサイン類似度や L2 距離で近傍検索。 - エンジン：HNSW（高速グラフ）、Faiss IVFFlat/Hierarchical Navigable Small World、Lucene ベース ANN などを選択可能。
- フィルタ付き ANN にも対応し、メタデータ条件で絞り込みながらベクトル近傍を検索可能。
- OpenSearch Serverless Vector Search Collection を使えば、キャパシティ管理なしでオンデマンドにスケール。
- ベクトル埋め込みは Amazon Bedrock Titan Embeddings などで生成し、RAG (Retrieval‑Augmented Generation) のデータストアとして利用できる。
- 1,000 億件・5,000 次元級でもミリ秒オーダー検索を実現した社内検証事例が公開されている。
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- 機械学習統合：OpenSearch ML フレームワークで異常検知・分類モデルを簡単にデプロイ。
- 可観測性：OpenSearch Dashboards、CloudWatch Logs/Metric、AWS Distro for OpenTelemetry と連携。
メリット
- 運用負荷ゼロに近いベクトルデータベースを迅速に構築でき、全文検索とベクトル検索を 同一 API でハイブリッド実行可能。
- 生成 AI/RAG アーキテクチャを AWS ネイティブサービスだけで完結できるため、権限制御やネットワーク設計がシンプル。
- ストレージ階層とサーバーレス課金により、長期間保持が必要なログ・ドキュメントを低コストで管理可能。
デメリット
- インスタンス選定やシャード設計を誤るとコストが高騰しやすい。試行時は Auto‑Tune とスケールテストが不可欠。
- 高次元ベクトルはメモリ消費が大きく、Hot ノード容量が先にボトルネックとなることがある。
- ソフトウエアバージョンは AWS がサポートする範囲に限定され、最新 OpenSearch 機能を即時利用できない場合がある。
類似サービスとの比較
| 項目 | Amazon OpenSearch Service | OpenSearch Serverless | 自己管理 OpenSearch | Elastic Cloud |
|---|---|---|---|---|
| 管理者作業 | ほぼ不要 | 完全不要 | 全て自己責任 | 低 |
| ベクトル検索 | k‑NN / ANN | k‑NN / ANN | k‑NN / ANN | ES Vector DB |
| 課金形態 | インスタンス+ストレージ | 容量ユニット従量課金 | EC2/EBS | リソースベース |
| RAG 連携 | Bedrock/Knowledge Bases | Bedrock 直接統合 | カスタム構築 | LangChain 等 |
利用する際の選定理由
- AWS 上でセキュアに 全文 + ベクトル + 構造化 データを横断検索したい。
- 生成 AI チャットボットや FAQ 検索を Bedrock + OpenSearch で短期間に構築したい。
- ログ分析・APM と AI 検索を 1 つの統合プラットフォームで運用したい。
活用事例
- コネヒト：生理・妊活コミュニティ検索に Titan Embeddings → OpenSearch k‑NN を採用し、キーワード誤表記のヒット率を大幅改善。
- Atlassian：Jira/Confluence 検索基盤を OpenSearch Service に移行。毎日 3,500 万検索をベクトル＋テキストで処理。
- Pinterest：画像レコメンドにベクトル検索を利用し、ユーザーエンゲージメントを向上。
難しい用語解説
| 用語 | 説明 |
|---|---|
| k‑NN (k‑Nearest Neighbors) | ベクトル空間で最も近い k 個の点を探索するアルゴリズム。 |
| HNSW | 高速な近似最近傍探索を行うグラフベース手法。高精度と高速性を両立。 |
| Faiss | Meta が OSS 公開したベクトル類似検索ライブラリ。IVF, HNSW など多数実装。 |
| RAG (Retrieval‑Augmented Generation) | 検索で取得した外部知識を生成 AI に与えて回答精度を向上させる手法。 |
| Vector Search Collection | OpenSearch Serverless のコレクション種別。キャパシティ管理が不要でスケーラブルなベクトル DB を提供。 |
参考URL
https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/what-is.html
https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/knn.html
https://docs.aws.amazon.com/opensearch-service/latest/developerguide/serverless-vector-search.html
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/genai-case-study-connehito/
https://docs.opensearch.org/docs/latest/vector-search/vector-search-techniques/approximate-knn/
https://aws.amazon.com/awstv/watch/b1fe8892ed2/