【ITニュース解説】Unlocking the Power of Agentic AI with Apache Iceberg and Dremio

エージェントAIは、単なる高性能なチャットボットとは異なり、自律的に状況を判断し、学習し、行動できるインテリジェントなシステムを指す。この技術は、研究論文の要約、複雑な業務プロセスの管理、多岐にわたるワークフローの調整など、多様な分野で活用が期待されており、概念段階から実際のビジネスへの導入が進んでいる。しかし、これらの高度なAIモデルも、適切なデータ基盤がなければその真の能力を発揮できないという課題に直面する。

その課題とは、データの「保管」だけでなく、「アクセス」のしやすさ、「パフォーマンス」の速さ、そしてデータが持つ「コンテキスト（文脈）」の理解にある。多くの企業がエージェントAIの導入を試みる中で、データが異なるシステムに散在する「データサイロ」、データ処理の速度が予測できない「パフォーマンスの不安定さ」、そしてデータが実際に何を意味するのかが不明確な「コンテキストの欠如」といった問題に直面している。このような状況では、エージェントAIは処理が滞ったり、表面的な結果しか生成できなかったり、あるいは誤った判断を下したりする可能性が生じる。エージェントAIの潜在能力を最大限に引き出すためには、データプラットフォームの設計を根本から見直す必要がある。

エージェントAIの活用を阻む主要な障壁として、以下の3点が挙げられる。これらは、技術的な問題に留まらず、AIエージェントの処理速度、正確性、信頼性を低下させるアーキテクチャ上の課題である。

第一の課題は「データへのアクセス」である。エージェントAIは効果的に機能するために、マーケティングデータ、運用ログ、顧客情報、製品テレメトリなど、企業全体のデータを包括的に把握する必要がある。しかし、多くの組織において、これらのデータはクラウドストレージ、運用データベース、SaaSプラットフォーム、部門ごとのデータウェアハウスといった、異なるシステムに分散して存在している。それぞれのシステムは、異なるデータ管理ルールを持ち、データ形式が統一されていなかったり、データ連携のためのETL（抽出、変換、ロード）パイプラインに遅延が生じたりすることがある。さらに悪いことに、データへのアクセスには中央のデータチームの承認や手動でのデータ複製が必要となる場合が多く、これがAIモデルの実験を遅らせ、エージェントが「見ることができる」データの範囲を制限してしまう。

第二の課題は「高いパフォーマンスでのアクセス」である。エージェントAIのワークフローは非常に動的で予測不能な特性を持つため、データへの高速アクセスが不可欠である。例えば、ある瞬間に単純なデータ検索クエリが実行されたかと思えば、次の瞬間には複数のデータソースを結合する複雑な集計クエリが必要になることもある。従来のデータベースにおけるパフォーマンスチューニング、例えば手動でのパーティション設定、インデックスの保守、クエリの最適化といった手法では、このような動的かつ予測不能な要求に対応しきれない。エージェントは一連のアクションを効率的に連携させるために、数秒ではなくミリ秒単位の応答時間を必要とする。自律的なパフォーマンス管理がなければ、データ取得の遅延がエージェントAIの機能実現を妨げる致命的な問題となる。

第三の課題は「データの意味」である。データへのアクセス速度だけでなく、AIエージェントがデータを正確に解釈するための「理解」も極めて重要である。「customer_type = 2」というデータが具体的に何を意味するのか、あるいはマーケティング部門と財務部門で「margin（利益率）」の定義が同じであるかといった、データが持つ文脈をエージェントは理解する必要がある。共有された「セマンティックレイヤー」（データの意味を統一的に定義する層）がなければ、エージェントはデータに対して推測で操作を行うことになりかねない。この問題は、多くのAIプロジェクトが表面上は正しい出力をしているように見えながらも、ビジネスの意図と合致しない結果を生み出し、ひっそりと失敗する原因となっている。

これらの課題を解決するために、Apache IcebergとDremioという二つの技術が注目されている。

Apache Icebergは、スケーラブルでAIに最適化されたデータプラットフォームの基盤となる。これは単なる新しいテーブル形式ではなく、現代の分析およびAI環境におけるデータの整理、バージョン管理、アクセス方法の進化を象徴する。Icebergは、巨大なファイルキャビネットのインデックスのような役割を果たし、データレイクに秩序、一貫性、柔軟性をもたらす。これにより、オブジェクトストレージのオープンさを維持しつつ、データレイクがフル機能のデータウェアハウスのように機能するようになる。エージェントAIが求める「一貫性」（同じクエリが常に同じ結果を返す）、「進化可能性」（スキーマ変更が下流のパイプラインに影響を与えない）、「移植性」（Spark、Flink、Dremio、AIエージェントなど、あらゆるツールがベンダーロックインなしでデータにアクセスできる）といった要件を、Icebergは満たすことができる。具体的な機能としては、データ書き換えなしでのカラムの追加・削除・名前変更を可能にする「スキーマ進化」、任意の時点でのデータをクエリできる「タイムトラベル」（監査やAIの状態比較に有用）、SQLを複雑にすることなくパフォーマンスを最適化する「隠しパーティショニング」、複数の書き込み環境におけるデータの一貫した更新を保証する「ACIDトランザクション」が挙げられる。Icebergを標準として採用することで、組織は部門間のツール間の非互換性を避け、統一されたデータ基盤上で、各自が好むツール（SQLノートブック、BIダッシュボード、LLMを利用したエージェントなど）を使用できるようになる。これにより、データレイクの柔軟性とデータウェアハウスのパフォーマンスおよび構造を組み合わせた「レイクハウス」モデルの可能性を最大限に引き出すことができ、冗長なデータコピーやETLパイプラインを排除し、AIエージェントがオープンな標準で直接データレイクからクエリを実行できるようになる。Icebergはデータをオープンで統一され、本番環境に耐えうるものにし、インテリジェントなエージェントが自信を持って行動するために必要な全てを提供する。

Apache Icebergがオープンな基盤を提供する一方で、Dremioはその基盤をインテリジェントでAI対応のプラットフォームに変える。Dremioは、人間とAIエージェントの両方に、速度、セキュリティ、そして意味的な理解を伴うシームレスなデータアクセスを提供する「制御プレーン」として機能する。Dremioの「Zero-ETLフェデレーション」機能は、Amazon S3、PostgreSQL、Salesforce、MongoDBなど、あらゆるデータソースに直接接続し、データをコピーしたり複雑なパイプラインを構築したりすることなく、その場でクエリを可能にする。これにより、エージェントは単一のインターフェースを通じて企業全体のデータをクエリでき、一元化されたアクセス制御が可能となり、運用システムからリアルタイムの洞察を得ることが可能になる。

エージェントAIのワークロードは動的であるため、Dremioは「自律的なパフォーマンス管理」を提供する。これには、自動的なIcebergテーブルの最適化（小さなファイルの圧縮、データのソート、メタデータの健全性維持）、Dremio独自の「リフレクション」（インテリジェントなマテリアライズドビューで、自動的に作成・更新され、クエリ実行時に利用されることで高速な結果を提供する）、そして多層キャッシング（クエリプラン、結果セット、オブジェクトストレージブロックをインテリジェントにキャッシュする）が含まれる。これにより、AIエージェントは、人間による介入なしに、常に高速で一貫した結果を得ることができる。

さらにDremioは、AIエージェントがデータを意味的に理解するために不可欠な「組み込みのセマンティックレイヤー」を提供する。これには、自然言語でデータセットを検索できる「セマンティック検索」、再利用可能なビジネスロジックやKPIをビューとして定義する「データモデリング」、自動生成される「データセットのWiki」（人間とAIシステム双方の理解を助ける説明）、そして行レベルやカラムレベルのセキュリティを保証する「きめ細かいアクセス制御」が含まれる。DremioのMCPサーバーを利用することで、AIエージェントはプログラム的にメタデータを探索し、意味的なコンテキストにアクセスし、より正確なクエリを生成できるようになる。Dremioは単にデータに接続するだけでなく、データを理解し、最適化し、必要な全ての人やシステムが利用できるようにする。これはエージェントAIにとって、当て推量と精度の違いを決定づける要素となる。

Apache IcebergとDremioを組み合わせることで、単なる現代的なデータスタック以上のものが実現する。それは、エージェントAIの現実的な要件に基づいて構築された基盤である。この組み合わせは、先に述べた3つのコアなボトルネックを解消する。Icebergはデータの保存方法を標準化し、ツールやチーム間でのアクセスを容易にする。Dremioはクラウド、オンプレミス、SaaSなど、全てのデータソースへのアクセスをETLや手動統合のオーバーヘッドなしに統合する。これにより、AIエージェントは単一のインターフェースと認証情報で、企業全体のデータを安全かつ効率的にクエリできるようになる。

パフォーマンスの面では、Icebergが高性能なテーブル管理（パーティショニング、ファイルプルーニング、メタデータ追跡）を可能にし、Dremioがこれをさらに自動化し、データの圧縮、キャッシング、クエリ高速化を裏側で処理する。リフレクション、スマートキャッシング、自律的なクエリ最適化により、エージェントはクエリの複雑さや予期せぬ性質にかかわらず、ミリ秒単位の応答を得られる。

データのコンテキストに関しては、Icebergがデータレイクに構造をもたらし、Dremioがそれに意味を与える。Dremioの組み込みセマンティックレイヤーとMCPサーバーを通じて、AIエージェントはビジネスがデータを考えるのと同じ方法でデータを解釈し、ナビゲートし、推論することができる。「アクティブな顧客」が何を意味するのか、あるいはビジネスユニットでフィルタリングする方法を知るなど、Dremioはエージェントが信頼性の高い結果を提供するのに必要な「語彙」を提供する。

これらの結果、オープンで統一され、高性能で意味的に豊かな、真にインテリジェントなレイクハウスが実現する。これは人間だけでなく、エージェントが自律的に行動し、適応し、真のビジネス価値を提供できるようにするための基盤である。エージェントAIが目指す目標であるならば、Apache IcebergとDremioはその目標に到達するための道路と車両となるだろう。