はっきりさせておきましょう。AI モデルはもう難しい部分ではありません。
大規模で輝かしい大規模言語モデル（LLM）が、その名声を一身に浴びています。しかし、多くの組織がまだ理解していない真実があります。LLMの知能は、入力されたデータによって決まるのです。そして、 エンタープライズAIにおいては、そのハードルは日常的なコンシューマー利用よりもはるかに高いのです。
アプリが適切なコンテキストに瞬時にアクセスできない場合、高価なAIは負担になってしまいます。ハルシネーション、誤った判断、時代遅れの応答？これらはすべて、AI時代以前の要件を超えて成熟していないインフラストラクチャという、同じ病気の症状です。
リアルタイムエンタープライズAIの未来は、大規模なモデルだけでなく、よりスマートなインフラストラクチャにかかっています。そして、それは最も重要な主役であるデータベースから始まります。
判断力
Agentic AIはあらゆる場所に存在し、その真の価値は単に出力を生成することではなく、出力を生成する際に適切な情報を選択することにあります。この新しいスタックでは、データベースは単にデータを保存するだけでなく、以下のことを積極的に行います。
- 今重要なものをフィルタリングする
- 動的コンテキストを組み立てる
- 関連性に基づいて結果をランク付けする
- 結果をリアルタイムで AI モデルにルーティングする
それは単なるインフラではなく、判断力です。そして、リアルタイムAIが求めるのは、まさに判断力です。
誰も語らないリアルタイムAIの問題
モデルはあなたのビジネスを理解していません。前回の顧客との通話から何が変わったのか、どのデータが最新か（あるいは古いか）、CFOとサポート担当者にとって何が重要かなど、モデルは理解できません。
その仕事はインフラストラクチャに委ねられますが、ほとんどのエンタープライズ スタックは次のようになります。
- ベクトルデータベース
- SQLデータベース
- ドキュメント/JSONストア
- オーケストレーション層
このパッチワークシステムは当初はうまく機能するかもしれませんが、拡張性はありません。顧客対応のコパイロットや社内エージェント、そしてリアルタイムのエンタープライズAIには到底対応できません。
AIネイティブデータベースの実際の様子
エンタープライズレベルのスピードとスケールで動作するAIアプリを構築するには、データベースをエージェントに接続し、意味のある結果を提供する必要があります。つまり、
- ハイブリッド検索。構造化、非構造化、ベクトル — すべてが1か所に。AIは答えがどこにあるのかを気にせず、今すぐにそれを必要とします。
- リアルタイムの取り込みクエリ。ストリーミングデータと1秒未満のクエリをサポートします。昨日のスナップショットでは今日のプロンプトには対応できません。
- ベクトル検索を内蔵。セマンティック検索はエンジンに内蔵されており、後付けではありません。少ない配線で、より多くの結果を得ることができます。
- コンテキストに基づいたランキングとルーティング。モデルと瞬間に合わせてキュレーションされた結果。すべ ての関連データが同じように作成されるわけではないからです。
- 統一されたアーキテクチャ。単一のエンジン。グルーコードやフランケンシュタインスタックは不要です。継ぎ目が少ないほど、拡張性は高まります。
RAGはインフラストラクチャにとって重要です
検索拡張生成（RAG）は単なる機能ではなく、基盤となるアーキテクチャです。そして、RAGは、インフラストラクチャが適切なコンテキストを高速、一貫性、そして正確に提供できる場合にのみ機能します。
つまり、データベースはAIアプリケーションエクスペリエンスの中核を担うということです。バックグラウンドではなく、意思決定ループの中核を担うのです。もしデータ取得が遅かったり、ノイズが多かったり、不完全だったりすれば、AIも同様に問題を抱えることになります。
SingleStore が AI アーキテクチャに適合する場所
SingleStoreでは、企業がエンタープライズAIパフォーマンスを実現するために必要だと認識しているAIネイティブなインフラストラクチャの構築に長年取り組んできました。AIブームがベクトル検索の導入を後押しするのを待つことなく、私たちは以下のことを実現しました。
- リアルタイムの取り込みとクエリ
- トランザクション、分析、ベクトルのための1つのエンジン
- 低レイテンシのハイブリッド検索（SQL + セマンティック）
- RAGおよびAIエージェントの組み込みサポート
- 本番レベルのスケールと同時実行性
それは後付けではありません。土台なのです。
データベース: AIスタックの重心
従来のアプリケーションでは、データベースはユーティリティとして捉えられていました。AIネイティブアプリでは、データベースは意思決定エンジンであり、モデルと混乱の間に立つ重要な役割を担います。
AIによるコパイロットの高速化、幻覚の低減、そして真のビジネスインパクトを実現したいですか？それなら、まずはインフラストラクチャの見直しから始めましょう。最もスマートなアプリは、データを保存するだけでなく、データを選択するシステム上に構築されます。SingleStoreは、リアルタイムのエンタープライズAIのためのデータベースです。
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