投稿者 global-ai-media 
DatabricksがAIワークロード向けにPostgreSQLデータベース「Lakebase」を発表しました。これは単なる機能追加ではなく、分析用データ基盤とアプリケーション開発の境界線を取り払う戦略的な動きです。生成AIやエージェント開発が本格化する中、日本企業が直面する「開発と分析の断絶」を解消する可能性と、採用にあたっての留意点を解説します。
分析基盤とアプリ開発の接近：なぜDatabricksがPostgreSQLなのか
データレイクハウス分野を牽引してきたDatabricksが、AIワークロード向けのPostgreSQLデータベース「Lakebase」を発表しました。これまで大規模データ処理やSparkを中心とした分析基盤としての色が強かった同社が、アプリケーション開発のデファクトスタンダードであるPostgreSQLを統合したことは、AI開発のトレンド変化を象徴しています。
生成AI（GenAI）や大規模言語モデル（LLM）の活用が進むにつれ、AIは単に「分析して終わり」のものではなく、チャットボットや自律型エージェントとしてアプリケーションに組み込まれる「運用される存在」へと変化しています。これに伴い、従来のデータレイクが得意とする静的な大量データ処理だけでなく、アプリケーションの状態管理や高速なトランザクション処理、ベクトル検索といった機能が求められるようになりました。多くのエンジニアにとって馴染み深いSQLとPostgreSQLのエコシステムをデータレイク上で直接利用できることは、開発の敷居を大きく下げる要因となります。
「コンパウンドAIシステム」への対応と運用の効率化
昨今のAIトレンドにおいて重要なキーワードが「コンパウンドAIシステム（複合AIシステム）」です。これは、単一の巨大なモデルに頼るのではなく、検索システム（RAG）、計算ツール、データベースなどを組み合わせて、より信頼性の高い回答を生成するアーキテクチャを指します。
このアーキテクチャでは、AIエージェントが過去の対話履歴を記憶したり、リアルタイムの在庫情報を参照したりする必要があります。Lakebaseのようなソリューションは、こうした「記憶（ステート）」と「知識（データ）」を、分析基盤と同じプラットフォーム上で管理することを可能にします。これにより、データを分析用DWHからアプリ用DBへETL（抽出・変換・書き出し）ツールを使って移動させる手間やタイムラグが解消され、MLOps（機械学習基盤の運用）の複雑性を低減できる可能性があります。
日本企業の組織課題と「サイロ化」の解消
日本企業のAI活用において、しばしばボトルネックとなるのが組織の壁です。「情報システム部門」が管理する基幹システム（多くはRDBMS）と、「DX推進部門」が管理する分析基盤（データレイク）が分断されているケースが少なくありません。アプリエンジニアはPostgreSQLを好み、データサイエンティストはPython/PandasやSparkを好むという技術スタックの違いも、連携を阻む要因となっていました。
Databricks上でPostgreSQLが動作するということは、アプリエンジニアが使い慣れたツールやORM（Object-Relational Mapping）を使って、データレイク上のAI資産にアクセスできることを意味します。これは、日本企業特有の「部門間のサイロ化」を技術面からつなぎ合わせ、内製化開発を加速させるきっかけになり得ます。
ガバナンスとリスク管理の観点
一方で、統合が進むことによるリスク管理も重要です。AIが参照するデータと、アプリケーションが生成するデータが同一基盤に存在することは便利ですが、アクセス権限の管理（RBAC）や、個人情報保護法などのコンプライアンス対応はより厳格に行う必要があります。
特に「Lakebase」のような新しい構成を採用する場合、既存のセキュリティポリシーがそのまま適用できるか、あるいは新たなガイドラインが必要かを精査する必要があります。ベンダーロックインのリスクも考慮しつつ、標準技術であるPostgreSQL互換である利点をどう活かすかが鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の「Lakebase」の発表から読み取るべき、日本企業の実務への示唆は以下の通りです。
- アーキテクチャの簡素化：AIエージェントやRAGシステムの構築において、過度に複雑な技術スタック（分析基盤＋専用ベクトルDB＋アプリ用DBなど）を組む前に、管理コストを抑えられる統合型のアプローチを検討すべきです。
- 人材の流動性向上：PostgreSQLという標準技術がインターフェースになることで、従来のWebアプリケーションエンジニアをAI開発プロジェクトに巻き込みやすくなります。人材不足に悩む日本企業にとって、これは大きなメリットです。
- ガバナンスの再設計：データが「分析用」から「運用用」へとシームレスに流れるようになるため、データの利用目的外使用やプライバシー侵害が起きないよう、AIガバナンス体制をシステム選定段階から関与させる必要があります。