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title: S3 Vectorsのじゃない使い方
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author: [raiha](https://convert.docswell.com/user/raiha)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: JAWS-UG 茨城 #12 春の推しAWSサービスLTまつり！ 2026/3/11
published: March 11, 26
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# Page. 1

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/L71YMLQKJG.jpg)

S3 Vectorsの&quot;じゃない&quot;使い方
2026/3/11
JAWS-UG 茨城 #12 春の推しAWSサービスLTまつり！
raiha(Ryo Aihara) / @raiha_tec


# Page. 2

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/G7WG3VMPE2.jpg)

aws sts get-caller-identity
仕事
セキュリティ
SOCやログ分析基盤を作ってます
趣味
(最近やってないけど)自作スピーカー / 自作キーボード
AIエージェントを使ったWebアプリの個人開発
LT
たぶん10か月ぶりぐらい
Slidev初めて使いました
好きなAWSサービス
ECS
CDK
𝕏: @raiha_tec


# Page. 3

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/4JZLV4Q6E3.jpg)

S3 Vectorsとは
AWSのフルマネージドなベクトルストア
2025年7月プレビュー → 2025年12月GA
ベクトルデータの保存・クエリに特化した専用API
サーバーレス：インフラのプロビジョニング不要
S3と同等の耐久性（11 9）・可用性(SLA99.9%)
1秒未満のクエリレスポンス
最大20億ベクトル/インデックス、最大4,096次元


# Page. 4

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YE6W536LEV.jpg)

S3 Vectorsの構成
3つの主要コンポーネント
Vector Bucket - ベクトル専用の新しいバケットタイプ
🪣 Vector Bucket
ベクトル専用バケット
🗂️ Vector Index
インデックスA
Vector Index - ベクトルデータを整理・類似度検索する
🗂️ Vector Index
インデックスB
単位
Vector - 埋め込みベクトル＋メタデータ（タグ、カテゴリ
等）
📍 Vector + Metadata
📍 Vector + Metadata
📍 Vector + Metadata
AI Agent Ready なベクトルストアの最新事情 - S3 Vectors と OpenSearch の使いどころ
👈オススメです（ギリギリGA前の動画です）


# Page. 5

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GE5MYL6ME4.jpg)

S3 Vectorsのメタデータ
ベクトルに付与できる2種類のメタデータ
Filterable
Non-filterable
クエリ時のフィルタリング
⭕ 可能
❌ 不可
サイズ上限
2 KB
40 KB(Filterableとの合計)
用途
カテゴリ、日付等
原文テキスト等
Filterable
🔍 クエリ
類似検索 + フィルタ
📋 category: ransomware
severity: 9
🪣 S3 Vectors
Non-filterable
📄 原文テキスト
そのまま返却


# Page. 6

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9729GLMRJR.jpg)

メタデータフィルタリング
クエリ時にベクトル検索とフィルタ評価を同時に実行
result = s3vectors.query_vectors(
vectorBucketName=&quot;security-news&quot;,
indexName=&quot;articles&quot;,
queryVector={&quot;float32&quot;: embedding},
topK=5,
filter={
&quot;$and&quot;: [
{&quot;category&quot;: {&quot;$eq&quot;: &quot;ransomware&quot;}},
{&quot;severity&quot;: {&quot;$gte&quot;: 7}},
{&quot;date&quot;: {&quot;$gte&quot;: &quot;2026&quot;}}
]
}
)
引数
説明
`vectorBucketName`
検索対象のVector Bucket
`indexName`
検索対象のVector Index
`queryVector`
検索クエリのベクトル
`topK`
返却する類似ベクトル数
`filter`
Filterableメタデータの絞り込み条件
フィルタは後処理ではなく検索と並行して評価
演算子: `$eq` , `$ne` , `$gt` , `$gte` , `$lt` , `$lte` , `$in` , `$nin` , `$exists` , `$and` ,
`$or`


# Page. 7

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/DJY4VQX57M.jpg)

よくある使い方：RAG
S3 Vectors を使った自前RAGの構成例
類似ドキュメント
📄 ドキュメント
Embedding + PutVectors
🤖 LLM
回答
質問
🪣 S3 Vectors
👤 ユーザー
質問をEmbedding
+ QueryVectors
前処理: ドキュメントをチャンク分割 → Embeddingモデルでベクトル化 → `PutVectors` で保存
ランタイム: 質問をベクトル化 → `QueryVectors` で類似ドキュメント検索 → LLMにコンテキストとして渡し回答生成
S3 VectorsのAPIだけで安価なRAGが組める
S3 Vectorsの王道はRAG。今日は RAGじゃない使い方 を紹介します！


# Page. 8

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/V7NYMK14E8.jpg)

&quot;じゃない&quot;使い方① グラフっぽい可視化
S3 Vectorsの類似度スコアを関係値として活用する
0.88
0.92
📰 記事D
インシデント対応
📰 記事B
身代金要求の手口
0.76
📰 記事E
暗号化手法
📰 記事A
ランサムウェア攻撃
0.81
0.85
📰 記事F
脆弱性情報
📰 記事C
マルウェア解析
0.79
📰 記事G
ゼロデイ攻撃
記事をベクトル化 → QueryVectorsで上位N件＋スコア取得 → 類似度をエッジの重みとしてグラフ構築


# Page. 9

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/YJ9PNV5473.jpg)

demo
Threat Lens — AI-Powered Threat Intelligence Platform | AWS AIdeas Competition
https://youtu.be/JiHf-P8qn1M


# Page. 10

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/GJ8DKPYVJD.jpg)

&quot;じゃない&quot;使い方② タグの自動生成
生成AIのタグ付けの「ブレ」を S3 Vectors で抑制する
課題: 生成AIでタグを作ると表記がブレる
記事
生成AIのタグ
記事A
`ランサムウェア` , `サイバー攻撃`
記事B
`ランサムウエア` , `サイバーアタック`
記事C
`身代金型ウイルス` , `cyber attack`
→ 同じ概念なのにタグが統一されない！
（タグを事前に決めておく方法もあるかもしれないが、放置していても問題なく扱えるようにしたい…）


# Page. 11

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/LJLMZ14RER.jpg)

タグ統一の仕組み
🤖 生成AI
新タグ候補
🔢 Embedding
ベクトル化
1. 生成AIが自由にタグを生成
類似度 &gt; 0.9 ✅
既存タグを採用
類似度 &lt; 0.9 🆕
新タグとして登録
🪣 S3 Vectors
QueryVectors
{
2. タグをベクトル化してS3 Vectorsにクエリ
3. 類似度が高い → 既存タグを採用
4. 類似タグがない → 新タグとして登録
※既存のタグと新規のタグのどっちを使えばいいのかという考
慮は必要かも…
}
&quot;level&quot;: &quot;INFO&quot;,
&quot;message&quot;: &quot;Tag normalization completed&quot;,
&quot;timestamp&quot;: &quot;2026-03-10T07:31:14.438159Z&quot;,
&quot;logger&quot;: &quot;AIAnalysisHandler&quot;,
&quot;context&quot;: {
&quot;article_id&quot;: &quot;web_20260310073059_6e8bd3d6&quot;,
&quot;new_tags&quot;: [
&quot;Data Sovereignty&quot;
],
&quot;matched_tags&quot;: {
&quot;Cybersecurity&quot;: &quot;Cybersecurity&quot;,
&quot;Funding&quot;: &quot;Funding&quot;
}
}


# Page. 12

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/47MYVWKP7W.jpg)

コスト：S3 Vectorsは安い
1000万ベクトル（1024次元）の場合の月額コスト例（S3料金ページ 料金の例1 より）
項目
単価
コスト/月
ストレージ（59GB）
$0.06/GB
$3.54
PUT（月16.7%更新）
$0.20/GB
$1.97
クエリ（100万回）
$2.5/百万回 + データ処理
$5.87
合計
メリット: サーバーレス！ 安い！💸
デメリット: レスポンスは遅い😣
$11.38


# Page. 13

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/P7R92YXYE9.jpg)

アプリでのコスト（2週間分）
※現在アプリで取り込んでいる量が少ない。かつ、データを保持し続ける必要性はあるので、もっとコストはかかるはず。


# Page. 14

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/PJXQDG647X.jpg)

宣伝
今回紹介した内容使ったアプリを 10000 AIdeas
Competition に応募しています！
Threat Lens - AI-Powered Threat Intelligence
for IT Teams
セミファイナル突破の条件が記事の「いいね」の数です！
是非お願いします！🙏😭
https://builder.aws.com/content/39Zwk1hzeRS3kB9phS3GjJOQb1F/aideasthreat-lens-ai-powered-threat-intelligence-for-it-teams


# Page. 15

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/3JK9X41PJD.jpg)

まとめ
S3 Vectors = ベクトルネイティブなサーバーレスストレージ
安くベクトルストアを使いたいなら有力な選択肢
レイテンシが許容できるユースケースに最適
RAGだけでなく 類似度スコア を活用した応用が可能
グラフっぽい可視化: 記事間の関連性をスコアで表現
タグの自動生成: 生成AIのブレをベクトル類似度で抑制
「いいね」頼む🙏😭


