Table of Contents
現在注目されている技術動向
大規模言語モデル（LLM）の活用拡大
近年、大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）が各業界で大きな注目を集めています。LLMは膨大なテキストデータから学習したAIモデルで、人間のように文章を理解・生成できる能力を持ちます。企業はこの技術を自然言語インタフェースによるデータ分析や自動レポート生成、コード生成などに応用し始めていますidsc.miami.edumedium.com。例えば、ユーザがビジネス上の質問をチャット形式で投げかけると、自動的に適切なデータクエリに変換し分析を実行、結果を可視化して提示するといった**“対話型BI”の実現が視野に入っていますmedium.commedium.com。また、LLMはデータクレンジングやスクリプト記述の自動化など、データエンジニアリング作業の効率化にも活用されており、将来的にはデータ統合やメタデータの自動付与といった領域への貢献も期待されていますmedium.comarxiv.org。もっとも、機密性の高い企業内データに対する適用や、モデルの計算コスト・精度の課題も指摘されており、現実の大規模データにLLMを適用する上ではデータセキュリティや内部知識の組み込みなど解決すべき課題も残っていますarxiv.orgarxiv.org。それでもなお、LLMは「あらゆる業種の業務効率と意思決定を変革しうる画期的技術」**と評価されており、その企業導入は今後ますます拡大していくと見られますidsc.miami.edu。
ベクトルデータベースの台頭
ベクトルデータベース（Vector DB）にも熱い視線が注がれています。ベクトルDBは、文章や画像などを高次元ベクトル表現（埋め込みベクトル）に変換して格納・検索できる特殊なデータベースですtdwi.org。特に生成AIの文脈で、テキストの意味的な類似検索（セマンティック検索）や、ユーザ問い合わせに関連する文書の高速検索（RAG: Retrieval-Augmented Generationの基盤）に不可欠なインフラとして脚光を浴びていますtdwi.orgtdwi.org。従来、類似検索はグラフDBや全文検索エンジンで代用されてきましたが、ベクトルDBはベクトル化データの大規模処理に最適化されており、極めて高速な近傍検索を実現しますtdwi.org。このためレコメンドエンジンやチャットボット、画像検索などAI活用サービスの裏側でベクトルDBを採用するケースが急増しています。実際、2023年には複数のベクトルDBスタートアップが巨額の資金調達を果たし、市場の盛り上がりを反映しました。またTDWIの調査では「生成AIの普及ペースに応じて、データ専門家はベクトルDBの概念と手法に迅速に習熟する必要がある」と指摘されておりtdwi.org、今後ベクトルDB運用のノウハウがエンジニアの新たな必須スキルとなりつつありますtdwi.org。
サーバーレスETLとデータパイプライン自動化
サーバーレスETL（Extract, Transform, Loadのサーバーレス実装）は、現代のデータパイプライン構築におけるキートレンドです。かつてはバッチ処理中心の専用ETLサーバー上でデータ変換を行っていましたが、現在ではクラウド上のサーバーレス基盤（AWS LambdaやGoogle Cloud Functions、Azure Functionsなど）を利用してイベント駆動型にデータ処理を行う手法が広がっています。サーバーレスアーキテクチャを使えば、開発者はインフラ管理を意識せず関数（Function）単位で処理をデプロイでき、自動スケーリングや高可用性もクラウド側で担保されますjournalofbigdata.springeropen.comjournalofbigdata.springeropen.com。これにより需要に応じたリソース割当（オンデマンド実行）や従量課金が可能となり、ピーク時以外のコストを大幅に削減できますjournalofbigdata.springeropen.comcastordoc.com。実際、データパイプライン領域でもサーバーレスの採用が急増しており、2024年には「サーバーレスコンピューティングモデルがコスト効率とスケーラビリティの観点でデータ負荷の高いワークロードに広く用いられるようになる」と予測されていますcastordoc.com。例えばAWS Glue（サーバーレスのETLサービス）やAzure SynapseのサーバーレスSQLプールなどが登場し、コードによるパイプライン記述と自動オーケストレーション（IaC的な手法）も普及しています。また、ステートレス関数の組み合わせによるイベント駆動型処理はリアルタイムデータ処理（後述）との親和性も高く、モダンなデータ基盤の構築手法として定着しつつあります。ただし、関数のコールドスタート遅延や分散トレーシングの難しさ、ベンダーロックインといった課題も指摘されており、設計・運用面でのベストプラクティス策定が進められていますdataengineeracademy.comdataengineeracademy.com。
リアルタイムストリーム処理の普及
リアルタイムデータ処理のニーズは年々高まっており、ストリーミング分析基盤への投資が拡大しています。膨大なイベントデータやIoTセンサーデータ、クリックストリームなどを即座に収集・解析して意思決定に反映することが、金融の不正検知やEコマースの動的プライシングなど多くのビジネスで競争力の源泉となっているためですmontecarlodata.com。業界分析によれば「即時インサイトへの需要が転換点に達し、従来のバッチレポートではビジネス要件を満たせなくなっている」とされ、リアルタイム分析はもはや例外ではなく新たな標準になりつつありますmontecarlodata.com。技術面でも、Apache KafkaやApache Flink、またそれらをマネージド提供するクラウドサービス（Amazon KinesisやGoogle Pub/Subなど）の成熟により、大規模ストリーム処理が以前より容易になりました。最近ではストリーミングデータ専用のデータベース（時系列DBやApache Druidのような分析DB）や、ストリームとバッチを統合するLakehouseアーキテクチャ（後述）の登場で、リアルタイムと履歴データのハイブリッド分析も実現しつつありますmontecarlodata.com。さらにエッジコンピューティングの発展もリアルタイム化を後押ししており、2025年には企業データの約75%がエッジで生成・処理されるとの予測もありますmontecarlodata.com。こうした流れから、多くの企業がバッチ処理主体のデータ基盤を見直し、ストリーミング対応のアーキテクチャへ近代化（Modernization）を加速していますcastordoc.com。
データメッシュによる分散アーキテクチャ
データメッシュ（Data Mesh）は、ここ数年で台頭した分散型データ管理アーキテクチャのコンセプトです。従来、企業のデータはデータウェアハウスやデータレイクに集中的に集約・管理されてきましたが、データメッシュでは組織の各ドメイン（部門）が自らのデータを責任を持って管理・提供することを重視しますdataknow.io。具体的には、「ドメインごとのデータ所有」と「データをプロダクト（製品）とみなす発想」に基づき、各部門が自分達のデータパイプラインやスキーマ、APIを構築し、全社共通の相互運用ルールに則って他部門へデータ提供する仕組みですdataknow.iomontecarlodata.com。これにより中央集権型のデータチームにボトルネックが集中することなく、各現場が自律的・並行的にデータ活用を進められるというメリットがあります。実際、Netflixなど先進企業では内製のデータメッシュ基盤を構築し、分散型のデータ流通と利活用を促進していますmontecarlodata.com。一方で、データメッシュ導入には組織横断のガバナンス（統制）との両立が難しいという課題も顕在化しています。複数のドメインにまたがるデータ整合性の確保や、セキュリティ・プライバシー統制をどう担保するかなど、実装上のハードルが高く「理論ほど現実は容易ではない」との声もありますdataknow.iodataknow.io。2024年の動向としても「多くの企業が従来型のデータメッシュ概念から距離を置き始めている」との指摘もありdataknow.io、完全な分散は難しいとの反省から中央集権と分散のハイブリッド（重要部分は集中管理しつつ各部門に裁量を持たせる）の方向へ見直す動きも出てきましたdataknow.io。そのため現在は、データメッシュの思想自体は評価しつつデータファブリック（メタデータ管理層の一元化）など他アプローチと組み合わせた現実解を模索する企業が増えている状況ですmontecarlodata.com。データメッシュは依然ホットなトピックですが、真の成功には技術基盤だけでなく組織文化やガバナンス体制の整備が不可欠と言えるでしょう。
今後主流化しそうなアーキテクチャ・開発モデル
MLOps（機械学習オペレーション）の定着
MLOps（Machine Learning Operations）は、機械学習モデルの開発からデプロイ・運用までを効率化・標準化するプラクティスで、今後さらに主流の開発モデルとなる見込みです。これまでAIモデルの本番適用には属人的な手作業が多く、モデル再現性の欠如やデプロイ後の劣化検知不足などが課題でした。そこでDevOpsの考え方を機械学習に応用し、データ収集、特徴量管理、モデル学習、評価、デプロイ、監視の一連の流れをパイプライン化・自動化する取り組みがMLOpsですmedium.commedium.com。現在、このMLOpsが単なる先進企業の競争優位から全ての企業にとって不可欠な「ビジネスの必須要件」へと変貌しつつあると指摘されていますmedium.com。実際、市場調査によるとグローバルMLOps市場規模は2022年に約12億ドル規模でしたが、2030年まで年平均40%近い高成長が見込まれており、飛躍的な投資拡大が続いていますmedium.com。背景には、生成AIブームなどで各社のAI導入が本格化する中、「モデル開発だけでなく運用まで含めて初めて価値を生む」との認識が広まったことがあります。例えば2024年には世界でAI関連支出が年間370億ドル超に達すると予測され、多くの企業がAIを戦略の中核に位置付けていますmedium.com。こうした状況で、MLOps体制なしに大量のモデルを継続運用するのは困難であるため、ツール面でもMLflowやKubeflow、各クラウドのMLOpsサービスなどが充実し、導入ハードルは下がってきました。MLOpsを適切に実践することで、データサイエンティストとエンジニアのコラボレーションが促進され、モデルの品質や信頼性も向上しますmedium.commedium.com。2024年はまさに「MLOps元年」とも呼べる年であり、AI開発の標準プロセスとしてMLOpsが定着していく転換点になるでしょうmedium.com。
データコントラクト（Data Contracts）の浸透
データコントラクトとは、データ提供側と利用側の間で取り交わすスキーマや品質、利用範囲に関する取り決めのことを指し、データパイプラインの信頼性を高める新たなベストプラクティスとして注目されています。現状、多くの企業でデータの生成元（アプリケーション開発チームなど）と分析側のチームが分断されており、提供データのフォーマット変更や品質低下がしばしば通知なく発生して分析を破壊する問題があります。データコントラクトはこれに対処するため、あらかじめデータスキーマ（項目定義や型など）やデータ品質ルールを明文化し、プロデューサー／コンシューマー間で合意しておくものですmontecarlodata.com。具体的には、スキーマに互換性のない変更を加える際の手続きや、欠損値・異常値発生時の扱いなどを契約としてコード化し、自動テストやモニタリングと連携させます。こうした契約駆動の設計により、変更によるパイプライン破断を未然に防ぎ、問題発生時も影響範囲が明確になります。データメッシュを推進する企業などでは特にこの概念が重視されており、組織横断でデータを共有する際の整合性保証の仕組みとして導入が進み始めましたmontecarlodata.com。米国のデータコミュニティでは「2025年までに大半の組織が開発フローの一環としてデータコントラクトを標準化するだろう」との予測もありmontecarlodata.coma3logics.com、データエンジニアリング手法の成熟度を示す一要素となりつつあります。データコントラクトを支援するツール（例: スキーマレジストリやデータ品質プラットフォーム）も登場しておりmontecarlodata.com、今後 データ品質ガバナンスの要として普及していくことが期待されます。
レイクハウス（Lakehouse）アーキテクチャの台頭
レイクハウスは、従来別個に運用されてきたデータレイク（生データ格納の柔軟なリポジトリ）とデータウェアハウス（高性能な構造化データ分析基盤）の長所を統合した新世代のデータアーキテクチャですmedium.com。具体的には、クラウドオブジェクトストレージ上にオープンなテーブルフォーマット（Apache IcebergやDelta Lakeなど）を用いてデータを蓄積しつつ、データウェアハウス並みのトランザクション管理やメタデータ管理、SQL分析機能を実現するものですmedium.com。これにより、一つの基盤で生の非構造化データから高度に整備された構造化データまでを一元的に扱え、機械学習用の大規模データ処理とBI用途の高速クエリを両立できます。Databricks社が提唱したこの概念は瞬く間に業界に広がり、クラウド大手各社（AWS, Azure, GCP）も同様のアプローチを導入・支援しています。例えばApache Icebergは主要クラウドの分析サービスでサポートが進み、SnowflakeもIcebergテーブルの取り込みに対応しましたtechtarget.com。調査では「2024年には企業の43%がデータレイクハウスの導入を検討する」とされ、分散型アーキテクチャへのエントリーポイントになるとの指摘もありますdataversity.net。またGartnerによるとデータ管理向け新技術の中でレイクハウスは特に注目度が高く、今後数年で主流アーキテクチャの一つになる可能性が高いと見られます。レイクハウスの普及に伴い、データエンジニアは従来のETLからELT（抽出・格納後に変換）への移行やオープンテーブルフォーマットの知識習得が求められるようになっています。実際、最近ではテーブルフォーマット戦争とも言える状況で、Iceberg・Delta Lake・Hudiといった技術が競い合いながらも主要プレイヤー（SnowflakeやDatabricks）の後押しでIcebergとDelta Lakeが事実上の標準として台頭していますmedium.com。レイクハウスはクラウドネイティブ時代の統合データ基盤として、今後ますます採用が広がるでしょう。
セマンティックレイヤー（Semantic Layer）の重要性増大
セマンティックレイヤーとは、企業内のデータをビジネスにとって意味のある形（用語や指標体系）にマッピングし、ユーザが一貫した視点でデータを理解・活用できるようにする中間層を指しますdbta.com。従来、BIツールごとにメトリクス定義がばらばらで「売上」「顧客」などの指標が部門によって異なる計算だった、といった問題が起きがちでした。セマンティックレイヤーはこれを解決するため、共通のビジネス用語集と指標定義を中央管理し、あらゆる分析ツールやAIから参照可能にするものですatscale.com。具体例として、LookerやAtScaleなどのプラットフォームは組織全体で**“単一の真実の源”となるメトリクス層を提供し、ダッシュボードや機械学習モデルがその統一定義を用いて計算されるようにします。昨今のトレンドとして、このセマンティックレイヤーとメトリクスストアが脚光を浴びており、企業はメトリクスの一貫性確保を重要課題と捉え始めましたatscale.com。特に生成AIの台頭で、非技術者やAIエージェントが自然言語でデータにアクセスするケースが増えると、背後にあるセマンティックな意味づけが欠かせませんreddit.com。2024年にはセマンティックレイヤー関連のソリューションが各社から強化され、ThoughtSpotなども「セマンティックレイヤーがデータ構造とビジネス利用者を繋ぐ鍵になる」と予測していますmedia.thoughtspot.com。実際、セマンティックレイヤーを導入すると複数システムにまたがるメタデータの不整合解消や、自然言語質問への対応（例: “今年の地域別売上は？”と聞けば定義済み指標で回答）が可能となり、データ活用の民主化に寄与しますdbta.comdbta.com。もっとも、「導入が新しい概念で社内説得が必要」「単一製品で完結せず既存ツール組み合わせが必要」といった声もありdbta.comdbta.com、各社トライアル段階ですが、今後データ基盤の成熟度を測る指標としてセマンティックレイヤー整備の有無が語られる**ようになるでしょう。
衰退が予想される技術・手法
オンプレミス型データウェアハウスの縮小
かつて企業のデータ分析基盤の主力だったオンプレミス型データウェアハウス（DWH）は、クラウドシフトの波により急速に存在感を失いつつあります。オンプレDWHはハードウェア調達やキャパシティ計画、運用保守に多大なコストがかかる上、スケーラビリティにも限界がありました。近年SnowflakeやBigQuery、Amazon RedshiftといったクラウドDWHが台頭し、ほぼ無制限のスケーラビリティと従量課金モデル、マネージドサービスによる運用負荷の軽減を実現しています。その結果、多くの企業が既存のオンプレDWHからクラウドへの移行プロジェクトを進めており、クラウドDWH市場は年率50%以上で拡大していますdataversity.net。Gartnerの予測でも「2027年までに企業データセンター機能の35%がクラウド管理に移行する」とされておりdataversity.net、今や新規にオンプレDWHを導入するケースは稀になりました。オンプレミス製品を提供していた老舗ベンダー各社もクラウド版サービスへ舵を切っており、オンプレ専用DWHはレガシーな存在になりつつあります。もっとも、一部には規制や超大規模システムのためオンプレを維持する例もありますが、全体の潮流としてデータ基盤のクラウド化・マルチクラウド化は不可逆といえるでしょう。
バッチ中心の分析からリアルタイム・オンデマンド分析へ
バッチ処理偏重のデータ分析も、今後相対的に影を潜めていく手法です。従来は日次・月次バッチでETLを流し、データマートに集計結果を反映、それを基に翌朝レポートを見るといったサイクルが一般的でした。しかしビジネス環境の高速化により、イベント発生から数秒～数分以内に判断を下すリアルタイム分析需要が高まり、単純なバッチ処理だけでは追いつかなくなっていますmontecarlodata.com。例えばECサイトではユーザの行動データを即座に集計し次ページ表示に反映する、製造業ではIoTセンサー値をリアルタイム監視してしきい値超過時にアラートするといった具合に、分析とアクションが逐次連動するケースが増えました。その結果、バッチ処理は依然必要なもののリアルタイム処理と組み合わせたハイブリッドが新常態となりつつあります。技術面でも、前述のストリーミングプラットフォームやインメモリ分散処理技術の進化でリアルタイム処理の敷居が下がりました。さらにクラウド時代には大容量バッチ処理も以前ほど時間がかからず完了するケースが増え、バッチ処理自体の粒度も細かくオンデマンド化しています。つまり決まった時間に一括実行というより、必要なときに必要な範囲だけ処理するアプローチへの転換です。今後は単一巨大バッチジョブよりも、小刻みなマイクロバッチや常時稼働のストリーム処理が主流となり、バッチ偏重だった分析ワークロードの割合は減少していくでしょうcastordoc.com。
従来型ETL専用ツールの凋落
旧来型のETL専用ツール（InformaticaやOracle Data Integrator、古典的なバッチETLジョブなど）は、モダンデータスタックの台頭により相対的に存在感を失いつつあります。従来はデータ統合・変換といえばETLツールの独壇場でしたが、近年はELT（Extract-Load-Transform）の手法が普及し、データの移動はシンプルにクラウドストレージやパイプラインサービスで行い、変換・加工はデータウェアハウスやレイクハウス上でSQL実行する形が増えていますairbyte.com。FivetranやAirbyteのようなクラウドデータパイプラインサービスがコネクタ群で簡易にデータ複製を行い、その後dbtのような変換フレームワークでSQL変換するというモダンスタックが主流化しました。この結果、「コードを書かずGUIでジョブ設計する大型ETLツール」の必要性は下がりつつあります。実際、業界では「ETLの死」という表現も聞かれ、従来型ETLからの脱却は既定路線となっていますairbyte.com。もっとも、ETLツール自体が消えるわけではなく、その役割がクラウドネイティブなデータ統合サービスやワークフローオーケストレーションに置き換わっていくイメージです。例えばAWS GlueやAzure Data Factoryといったサービスはクラウド上でサーバーレスにETLジョブを実行しますし、各種SaaSからデータを吸い上げる連携基盤も多数登場しています。要するに、昔ながらのオンプレETLソフトの市場は縮小し、汎用的なクラウドデータ統合基盤＋SQLトランスフォーメーションという形が主流になっていくということですairbyte.com。データエンジニアの役割もETLジョブ開発から、より上位のデータ品質管理やデータプロダクト開発へシフトすると予想されますairbyte.com。
国内外の先端企業の動向
Snowflakeの動向 – データクラウドへの進化
クラウドデータウェアハウスのリーディングカンパニーであるSnowflakeは、近年そのプラットフォームを「データクラウド」へと発展させつつあります。Snowflakeはもともとクラウド上の高性能DWHサービスで、マルチクラウド対応やデータ共有機能で台頭しましたが、現在は単なるDWHに留まらずアプリケーション実行基盤やAI処理基盤へと領域を拡大しています。2024年のSnowflake Summitでは、他社が作成したデータアプリケーションをSnowflake上で安全に動かせるネイティブアプリケーションフレームワークとコンテナサービスの統合が発表され、大きな注目を集めましたmontecarlodata.com。これにより開発者はSnowflake向けのコンテナ化アプリを作成し、自社Snowflakeインスタンス内で直接実行・配布できるようになります。たとえば、Snowflake上にハイブリッドテーブル（トランザクションも扱えるテーブル）を用いたネットワーク監視アプリや、グラフ分析アプリ、さらには生成AIモデルを組み込んだテキスト分類アプリをマーケットプレイス経由で提供し、顧客は数クリックで自社Snowflakeにインストールして利用可能、といった世界が現実になりつつありますmontecarlodata.commontecarlodata.com。またSnowflakeは生成AIへの対応も強化しています。OpenAIなど外部LLMを呼び出す機能に加え、自社でもコード補助用のLLM「Snowflake Copilot」を開発し、SQLクエリやパイプラインコードの自動生成・修正支援を行っていますmontecarlodata.commontecarlodata.com。実際、Snowflake Copilotは既に2万人以上のユーザが利用し始めており、本番環境での一般提供も開始されましたmontecarlodata.com。さらに自然言語でデータ質問に答えるCortex AIやドキュメントを直接検索・質問できるDocument AI機能も発表され、データ分析のユーザエクスペリエンスを刷新しようとしていますmontecarlodata.commontecarlodata.com。他方、基盤技術面でもSnowflakeはオープンテーブルフォーマット（Iceberg）のサポートや、Iceberg/Parquetを高速処理する新エンジン（プロジェクトPolaris）の開発などを通じてレイクハウス領域への歩み寄りを見せていますmontecarlodata.com。ガバナンス機能ではユニバーサル検索による全資産横断検索や**オブジェクトラインジング（データ血統トラッキング）の機能強化、機械学習モデルの管理機能の追加など、企業データ基盤全体をSnowflake上で賄う構想が鮮明ですmontecarlodata.commontecarlodata.com。こうした取り組みから、Snowflakeは単なるDWHベンダーに留まらず「データとAIのための総合クラウドプラットフォーム」**へと進化を遂げつつあります。実際、Snowflakeは2023年度も好調な業績を上げており（前年比成長率約50%超の売上を記録montecarlodata.com）、新CEOの下でエンタープライズAI時代の覇権を狙う動きを加速しています。
Databricksの動向 – レイクハウスと生成AIの融合
DatabricksはApache Sparkの開発者たちが創業した企業で、レイクハウスアーキテクチャの提唱者かつ市場リーダーです。同社はデータレイク上でデータウェアハウス並みの機能を提供する「Delta Lake」エンジンを核に、データエンジニアリングからBI、機械学習まで一貫して行えるプラットフォームを提供しています。近年のDatabricksのキーワードは**「ユニファイドなData＋AIプラットフォーム」であり、データ分析とAI開発を一体化する戦略を鮮明にしていますap-com.co.jpap-com.co.jp。象徴的な動きとして、2023年には生成AIスタートアップのMosaicMLを13億ドルで買収し、自社プラットフォーム上で大規模言語モデルの訓練やカスタムAI開発ができる環境を取り込みましたconstellationr.com。MosaicMLの技術により、企業が自社データを使って独自のGPTモデルを訓練し、Databricks上でホスティング・推論まで行える体制が整いつつありますai-supremacy.comai-supremacy.com。さらにDatabricksは自社開発のオープンソースLLM「Dolly」や、向量検索機能の提供など、生成AI分野への積極投資を続けています。プラットフォーム面ではUnity Catalogによる統合ガバナンス、Delta Live Tablesによるパイプライン自動化、MLflowによる機械学習ライフサイクル管理などを次々と拡充し、データからAIまでシームレスにつなぐ総合基盤として評価を高めていますconstellationr.com。こうした総合力が認められ、Forrester社の2024年Waveレポート（データレイクハウス分野）でもDatabricksはリーダーに位置付けられましたdatabricks.com。加えて、Databricksはオープンソースコミュニティへの貢献も強く、Delta LakeをLinux Foundationに寄贈してオープン標準化したり、新たな最適化エンジンPhotonの開発、さらには次世代のデータインテリジェンスプラットフォーム**構想を打ち出すなど、業界全体の技術トレンドを牽引していますap-com.co.jp。同社の年次イベント「Data + AI Summit 2024」でも生成AI（LLMOps）やリアルタイムモニタリング、複合AIシステムなどが大きなテーマとなりap-com.co.jpap-com.co.jp、データ基盤とAIの融合が今後の主戦場であることを示唆しました。総じて、DatabricksはSnowflakeと並ぶデータ基盤領域の双璧として、市場をリードする動きを加速しています。
Googleの動向 – データクラウドへのAI統合
GoogleはGoogle Cloud Platform (GCP)を通じてビッグデータ解析とAIサービスを幅広く提供しており、近年はこれらを一体化した**“データクラウド”戦略を鮮明にしています。特に注目されるのがGoogle BigQueryを中心とした分析基盤への生成AI統合です。2024年、Googleは自社の多言語大規模モデルGeminiをBigQueryに組み込み、SQLの実行環境内から直接高度な生成AI機能を利用可能にしましたtechtarget.com。これにより、ビジネスユーザはSQLを書かずに自然言語でデータ質問を投げ、バックエンドではLLMが最適なクエリを生成して回答するといった新しい利用形態が現実のものとなっていますtechtarget.comtechtarget.com。さらにBIツールのLookerにもGeminiが統合され、ダッシュボードの自動洞察抽出や対話型のデータ探索が実現されつつありますtechtarget.comtechtarget.com。これらはダッシュボード中心だった従来BIを変革し、「AIが対話相手となってデータ活用する時代」を切り開くものとして注目されていますtechtarget.com。加えてGoogleはオープン技術との連携にも力を入れており、BigQueryが新たにApache SparkやKafkaとの統合、オープンテーブル形式（Apache Iceberg）のサポートを発表しましたtechtarget.com。これにより、GCP上でデータレイクハウス的な使い方やリアルタイムデータ取り込みがより容易になります。機械学習プラットフォームのVertex AIも強化されており、他社LLMを含む多様なモデルへのアクセス提供や、MLOps機能の充実が図られていますtechtarget.comtechtarget.com。このようにGoogleは、自社の強みであるAI技術（TensorFlowやTPUなど）とビッグデータインフラ（BigQuery, Dataflow等）を融合させ、エンドツーエンドでデータとAIを統合したクラウド基盤を目指しています。実際、Googleのデータクラウドは多くの大企業に採用されており、マルチクラウド戦略（BigQuery Omniで他クラウド上のデータも分析可能）やセキュリティ/プライバシー機能（DLPやアクセス制御）にも定評がありますmontecarlodata.com。今後もGoogleは競合他社（AWSやAzure）とのクラウドAI競争の第二幕**を見据え、生成AIとデータ基盤のさらなる融合を進めていくでしょうforrester.com。
AWSの動向 – フルスタックのデータ・AIサービス強化
クラウド市場リーダーのAWS（Amazon Web Services）は、データ分析から機械学習まで網羅するフルスタック戦略を推進しており、その裾野の広さが強みです。AWSはデータレイク用のS3、DWH用のRedshift、ETL用のGlue、ストリーム処理のKinesis、BIのQuickSight、MLのSageMakerなど非常に多くの関連サービスを提供しています。近年のトピックとしては、まず各種サービスのサーバーレス化が挙げられます。Redshiftは従来のクラスター型からRedshift Serverlessを導入し、スケーラビリティと使い勝手を向上させました。またEMRもServerlessモードを提供し、必要時にオンデマンドでSparkジョブを実行できます。これらは「インフラ管理からの解放」というクラウドの利点をさらに押し進めるものですforrester.com。さらにAWSはオープンフォーマットとの互換を重視しており、AthenaやGlueがApache Icebergテーブルをネイティブサポートし始めていますbuilder.aws.com。2024年のre:InventではIcebergテーブル管理機能や、Aurora（RDBMS）とRedshift間のゼロETL統合（ほぼリアルタイムでRDBからDWHにデータ連携する仕組み）などが発表され、データ移動の摩擦を減らす方向での進化が見られましたmedium.com。機械学習分野では、AWSは生成AIの民主化にも注力しています。専用ハードウェア（Trainium, Inferentiaチップ）の強化や大規模モデル提供サービスのBedrock（AnthropicやStabilityAIモデルへのAPIアクセス）を開始し、SageMaker中心に生成AIの開発・推論をサーバーレスに実行する環境を整備していますforrester.com。Forresterの分析によれば「主要クラウド各社は2024年、クラウド内でGenAI機能の成熟と一般提供を一斉に進めており、AWSも例外ではない」とされますtechtarget.comforrester.com。実際、AWSはAIサービスの多くを初期からサーバーレス化（例: Bedrockは完全マネージド、SageMakerも部分的にサーバーレス推進）しており、高機能かつ運用負荷の低いAIサービスとして他社との差別化を図っていますforrester.com。総じてAWSは、その包括的なサービス群を横断してデータ主導のDXを支援する姿勢を強めており、「データにもっとも真剣に取り組むクラウドベンダー」としてデータ基盤への投資を倍加している状況ですforrester.com。
トレジャーデータ（Treasure Data）の動向 – CDP×AIの先端事例
日本発祥でグローバルに展開するTreasure Dataは、近年エンタープライズ向けCDP（Customer Data Platform）分野の先端企業として存在感を放っています。同社は元々ビッグデータ処理基盤のクラウドサービス（Hadoop/Hiveベース）から出発し、その後企業の顧客データ統合ニーズに応える形でCDP事業にフォーカスしました。現在では「Intelligent CDP」を標榜し、AI技術を組み込んだ高度な顧客データ活用プラットフォームを提供していますtreasuredata.comtreasuredata.com。例えばTreasure DataのCDPは、Webやモバイル、店頭など多様な接点から顧客データをリアルタイム収集・統合し、統一IDで紐付けた360度顧客ビューを構築しますdocs.treasuredata.com。さらに注目すべきは、マーケティングやカスタマーサポート向けに同社が最近投入した複数のAIスイートですcdpinstitute.org。2025年には、「サービスAIスイート」（営業・現場担当者を支援）、「エンゲージメントAIスイート」（顧客との適切なタイミングでのコミュニケーション最適化）、「ペイドメディアAIスイート」（広告キャンペーンの効果最大化）、「クリエイティブAIスイート」（パーソナライズドなコンテンツ生成）、「パーソナライゼーションAIスイート」（文脈に応じたコンテンツ出し分け）といった5つのAI機能群を発表し、顧客体験の高度化を支援していますcdpinstitute.org。これらは生成AI技術を用いてメール文面の自動作成やセグメントごとの最適オファー提示などを行うもので、マーケターや営業担当がAIの力で顧客対応を強化できるのが特徴です。さらにTreasure Dataは対話型インターフェースによるデータアクセスにも取り組んでおり、自社CDPにチャットボット形式でクエリを投げて統合顧客データを引き出す「CDPオペレーション用AIアシスタント」の提供も開始しましたfinance.yahoo.com。これにより、SQLが書けないビジネスユーザでも「〇〇地域の直近30日の新規顧客数は？」といった質問を投げればAIが解釈して回答を得る、といった使い方が可能になりますfinance.yahoo.com。Treasure Dataのこうした動向は、国内企業のDX事例としてもしばしば取り上げられ、トヨタや資生堂など多数のグローバル企業が同社CDPを採用しています。Arm社傘下となったことで資本基盤も強化され、国内発のデータプラットフォーム企業がグローバル市場で戦う先駆けとして今後も注目されるでしょう。
おわりに
以上、AI・ビッグデータ・クラウドを軸としたデータ分析業界の横断的トレンドを概観しました。生成AIの波及によってデータ活用の在り方そのものが変革期を迎える中、LLMやベクトルDBといった新技術が登場し、同時にデータ基盤アーキテクチャもレイクハウスやセマンティックレイヤーなど次のステージへ移行しつつあります。従来手法の見直し（オンプレからクラウドへ、バッチからリアルタイムへ）も進み、業界各社はこれらトレンドに対応したサービス拡充を競っています。特にSnowflakeとDatabricksの競争や、クラウド大手（Google/AWS）のAI統合戦略、国内発プレイヤーの台頭は、データ×AIの融合が今後の主戦場であることを物語っています。forrester.comconstellationr.com企業にとっては、自社のデータ戦略にこれら最新動向を取り入れつつ、信頼性と俊敏性を両立したデータ活用基盤を築くことがこれまで以上に重要となるでしょう。本調査がその一助となれば幸いです。