SQLCon Europe 2026：ベクトル検索を中心とした主な発表
2026年9月のバルセロナで開催されたSQLConでは、DiskANNベクトルインデックスの一般提供（GA） が大きな発表だった。
特に重要なのは、SQL Server系のデータベースが、従来のリレーショナルデータ処理に加えて、AI向けの意味検索を本格的に扱えるようになったこと。
1. ベクトル検索の主な進化
DiskANNのGA
Azure SQL Database、SQL database in Fabric、対象のAzure SQL Managed Instanceで一般提供。SQL Server 2025では引き続きプレビュー。
INSERT / UPDATE / DELETEに対応
初期プレビューではインデックス作成後のテーブルが読み取り専用になる制約があったが、解消された。データ変更に合わせてインデックスも更新される。
Iterative Filtering
ベクトル検索中に条件による絞り込みを行い、検索精度と効率を改善。
クエリオプティマイザーとの統合
正確なKNN検索と近似検索（DiskANN）の選択を最適化。
量子化とインデックス構築の改善
インデックス構築時間の短縮、検索品質の向上。大規模データで特に効果が期待できる。
Azure SQL Dev Corner
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2. 製品別の対応状況
| 製品 | ベクトルインデックス |
|---|---|
| Azure SQL Database | GA |
| SQL database in Fabric | GA |
| Azure SQL Managed Instance（Always-up-to-date） | GA |
| Azure SQL Managed Instance（SQL Server 2025更新ポリシー） | プレビュー |
| SQL Server 2025 | プレビュー |
SQL Server 2025では、引き続き PREVIEW_FEATURES の有効化が必要になる。
Microsoft Learn
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3. SQLのベクトル検索で何ができるか
RAGアプリケーションの構成例
C# / .NET アプリケーション
ユーザーからの自然言語の質問
Embeddingモデル
質問をベクトル化
Azure SQL Database
通常のSQL検索
WHERE / JOIN
ベクトル検索
DiskANN
業務データと意味検索を組み合わせる
LLMが検索結果を参照して回答
これまではAzure AI Searchなどの検索基盤を別途用意する構成が一般的だったが、SQLの中だけでベクトル検索を実装できる選択肢が強化された。
ただし、Azure AI Searchの全文検索、ハイブリッド検索、文書取り込みなどの機能をすべて置き換えるという意味ではない。
4. ベクトル検索以外の重要な発表
| 発表 | 内容 |
|---|---|
| Database Hub | Fabricでデータベースの状態や性能を横断管理。パブリックプレビュー |
| Database Agents | AIエージェントによる性能分析や改善提案 |
| GitHub Copilot Agent Mode in SSMS | 一般提供。実行計画の分析、DDL作成、依存関係調査など |
| SQL Projects / Schema Compare | SSMSで一般提供 |
| Data API builder | Vector / JSON対応を拡張し、REST・GraphQL・MCPとの連携を強化 |
| Hyperscale Serverless | 自動一時停止・再開のプレビュー |
| SQL Server on Azure Local | オンプレミス・ハイブリッド環境の選択肢を拡張 |
Microsoft
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5. 技術的に注目したい点
今回のDiskANNのGAは、単にベクトル検索が高速になったという話ではない。
通常の業務データベースにベクトル検索を組み込み、データの更新・トランザクション・権限管理と一緒に扱えるようになった という点が重要。
C#/.NETから利用する場合、既存のSQLアクセス技術を活用でき、Microsoft Agent Frameworkを使ったエージェントの検索ツールとしても利用できる。
一方、SQL Server 2025とAzure SQL DatabaseでGA状況が異なるため、勉強会ではこの違いを強調する価値がある。