AI時代のデータ管理／運用を変革する、“次世代型データベース基盤”の実力

　AIや生成AIの活用が広がる中、企業には構造化データと非構造化データを含む膨大なデータを効率的に管理／活用することが求められている。しかし現場では、データのサイロ化やレガシーシステムの残存によって業務データとAIモデルが分断され、リアルタイム処理や自動化が進まない状況が生じている。さらに、分析や前処理に時間がかかり、迅速な意思決定を妨げているケースも少なくない。

　このような課題の解消策として注目されているのが、AI基盤として進化したデータベースマネジメントシステム（DBMS）の技術を活用できるデータベース基盤である。構造化データとベクトルデータを一元的に扱え、「SQLのウィンドウ関数による特徴量生成」「JSON型を用いた半構造化データの取り扱い」など、前処理を含む多様な処理をデータベース内で完結できる点が強みとなる。

　本資料では、AI時代に求められるデータ管理の在り方と、その実現を支える次世代型データベース基盤の特徴について詳しく解説している。データ統合の遅れやデータベース管理の複雑化に課題を抱える企業にとって、今後の取り組みを検討する上で有用な内容となっている。