近年では、顔認証やテキスト検索、深層学習など多くの分野でベクトルに対するk近傍探索が使われている。しかし、k近傍探索は扱うデータの数や次元数が大きいと計算コストが大きくなってしまうため、代わりに近似k近傍探索が用いられることが多い。本研究では、近似k近傍探索の手法の1つである直積量子化に着目する。同時に大量のクエリが届いた際に高速な探索を行うことを目的として、直積量子化のメモリコストの低さとGPUの並列処理性能の高さを利用し、実装法を提案する。