データベースの新機能: エージェントの未来を強化

※この投稿は米国時間 2026 年 4 月 23 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

エージェントの時代を迎え、企業データの役割は受動的なリソースから能動的な「行動のシステム（System of Action）」へと変化しています。そこで Google は、モデル、分析、運用データベースを単一の AI ネイティブ システムに統合する統合型アーキテクチャ Agentic Data Cloud を発表しました。これにより、組織はデータの可能性を最大限に引き出すことができ、すべての AI アプリケーションとエージェントで真実に基づいた運用を行い、費用が急に膨らむようなことなくリアルタイムでアクションを実行できるようになります。

現在、Google は以下の取り組みを進めています。

1. データスタック全体に AI を組み込むことで、他に類を見ない最適化されたデベロッパー エクスペリエンスを実現しています。

2. トランザクションと分析の領域を統合し、手動による統合の手間を解消します。

3. 管理が一段と容易でより迅速なデプロイが可能な業界トップクラスのオープン データベースにより、エンタープライズ グレードのデプロイを簡素化します。

データスタックのあらゆるレイヤに AI を組み込む

Google は、AI エージェントとエンタープライズ データベース間のスムーズかつ継続的な接続を可能にすることで、手間のかからないエージェント主導のデータベース エクスペリエンスを実現します。現在、シチズン デベロッパー向けのバイブ コーディング ツールから、エンタープライズ向けの大規模なベクトル検索まで、データベースがエージェント ワークフローの主要なコンポーネントの一つとなっていることは明らかです。

主なリリースは次のとおりです。

• AI Studio によるデータベースのバイブ コーディング統合: クリエイターを支援するため、Google は最先端のバイブ コーディング プラットフォームである Google AI Studio との連携機能を提供します。このエージェント主導の自動ワークフローを使うことで、シンプルなテキスト プロンプトからライブ アプリケーションを数秒で作成し、そのアプリケーションを Firestore などの信頼できるデータベース サービスに接続できます。Cloud SQL for PostgreSQL のサポートも近日中に提供される予定です。

• データ エージェント向けツール（プレビュー版）: これらのツールは、開発者がカスタム AI エージェントにデータベース機能への直接かつ安全なアクセスを許可するために使用するモジュール式のビルディング ブロックです。AlloyDB、Cloud SQL、Spanner で利用が可能で、高精度のテキストから SQL への変換を行う QueryData ツールなどの機能がすぐに使用できます。これにより、あらゆるエージェントがデータを確実にクエリ、理解、操作できるようにします。AlloyDB、Spanner、Cloud SQL のデータ エージェント向けのツールでは、Text-to-SQL で 100% に近い変換精度を実現しました。

• データベース オンボーディングおよびオブザーバビリティ エージェント（プレビュー版）: 新しいデータベース オンボーディング エージェントは、データベースの選択とデプロイにおける推測を不要とします。単純なユースケースの説明から複雑な企業ニーズといった要件の評価をもとに、理想的な Google Cloud データベースを推奨し、プロビジョニングのプロセスを支援します。さらに、AI を活用した新しい Database Observability Agent が、AlloyDB、Bigtable、Cloud SQL、Spanner のパフォーマンスと健全性をプロアクティブにモニタリングします。これにより、潜在的な問題の根本原因を特定し、トラブルシューティングのための正確な修復を実現できます。

• AlloyDB AI を活用した大規模検索 （プレビュー版）: エンタープライズ検索で、かつてないスケールとパフォーマンスを実現します。AlloyDB は、Google の ScaNN インデックスを使用することで 100 億のベクトルにスケーリングできるようになり、標準の PostgreSQL の HNSW インデックスと比較して最大 6 倍高速なベクトルクエリを提供します。さらに、Google の HNSW インデックスは、カラム型エンジンによって高速化されているため、標準の PostgreSQL の 4 倍の性能となっています。Google は、高速なベクトル取得と業界標準の全文検索を組み合わせることで、デベロッパーが究極のハイブリッド検索エンジンを構築できるよう支援しています。この検索エンジンは、近日中に提供されるネイティブの BM25 サポートによって最適化されます。

• AlloyDB の最適化された新しい AI 関数 （プレビュー版）: AlloyDB AI 関数は、Gemini などの LLM を活用した企業データの統合を支援します。たとえば、AI.IF 関数は、カスタム ロジックの代わりに、ユーザーのトランザクションが不正かどうかを判断するために使用できます。既存のスイートである AI.IF、AI.RANK、AI.GENERATE、AI.FORECAST に加え、新たに AI.ANALYZE_SENTIMENT と AI.SUMMARIZE の 2 つが追加されました。また、AI.IF の最適化モードも利用できるようになり、コストとパフォーマンスが大幅に向上します。

• データベース向けマネージド リモート MCP サーバー （一般提供）: AlloyDB、Bigtable、Cloud SQL、Firestore、Spanner 向けのマネージド リモート Model Context Protocol（MCP）サーバーの提供を開始しました。また、Google のポートフォリオ全体で MCP を利用できるように、Memorystore、Database Migration Service、Datastream、データベース センター、Oracle Database@Google Cloud のプレビュー版も提供しています。AI モデルをデータに安全に接続するために必要なインフラストラクチャを完全に管理することで、自社で MCP サーバーのホスティング、保護、スケーリングを行う運用上の負担がなくなります。これにより、AI モデルは本番環境グレードの信頼性で、最新の企業データに基づいて推論し、行動できるようになります。

• オープンソースのデータベース向け MCP ツールボックス（1.0）: 10 社のベンダーの協力を得ることで 40 以上のデータベースをサポートする、オープンソースかつ業界標準のデータベース向け MCP ツールボックスが、今回のリリースで安定性における大きなマイルストーンを達成しました。メジャー バージョン アップがない限り API が機能することを保証することで、本番環境向けのアプリケーションを安心して構築できるようになり、デベロッパーと自律型 AI エージェントの両方にとって信頼性の高い基盤が提供されます。

レイクハウスのインテグレーションで閉ざされた環境を解消

デベロッパーがリアルタイム AI アプリケーションを構築するには、ライブのトランザクション コンテキストと膨大な過去の分析情報をミリ秒未満のレイテンシで組み合わせる必要があります。現在、データクラウドをご利用の最大規模のお客様の 98% が、Google の Agentic Data Cloud で運用ワークロードと分析ワークロードを実行しています。

発表内容:

• AlloyDB 向けレイクハウス フェデレーション （プレビュー版）: AlloyDB のお客様は、PostgreSQL データプレーンから Iceberg と BigQuery のライブデータにアクセスできるようになりました。ユーザーは、AlloyDB Studio UI から直接、BigQuery または Lakehouse for Apache Iceberg テーブルを検出して検索し、すぐにクエリを開始できます。フィルタと集計は BigQuery にプッシュダウンされます。これにより、データの移動を必要とせずに、AlloyDB のトランザクション データと BigQuery または Iceberg の過去の分析情報をライブで結合できます。

• BigQuery 向けリバース ETL（プレビュー版）: 多くのお客様が BigQuery とレイクハウスを使用して、Apache Spark や BigQuery ML などのツールでウェアハウスの構造化データとデータレイクの豊富なコンテキストを組み合わせています。このたび、Google の新しいワンクリック リバース ETL により、お客様はこれらの分析情報を活用し、レイクハウスから AlloyDB にワンクリックでデータを同期できるようになりました。AlloyDB は、リアルタイム アプリケーションやエージェント アプリケーションのニーズを満たすように最適化された、同時実行性が高く低レイテンシのサービング レイヤとして機能します。AlloyDB 独自のカラム型エンジンと超高速キャッシュによって、優れたサービング パフォーマンスを実現します。利用に追加料金は発生しません。

• Datastream によるシームレスな継続的レプリケーション （一般提供）: Datastream では、データループを完結させるために、AlloyDB から BigQuery および Iceberg テーブルにデータを継続的に複製できるようになりました。これにより、運用面の変更が分析環境に迅速に反映されるため、リアルタイムの ML 特徴量エンジニアリングに不可欠な環境を実現できます。Datastream は、セットアップが簡単で、完全にサーバーレスです。AlloyDB から BigQuery へのストリームには無料枠が用意されています。

• Knowledge Catalog（旧称 Dataplex） （プレビュー版）: Knowledge Catalog は、集約、継続的な拡充、検索の厳格なフレームワークを使用して、データ資産全体でビジネス上の意味をマッピングおよび推論するユニバーサル コンテキスト エンジンです。Google とパートナーのデータ プラットフォーム、セマンティック モデル、サードパーティ カタログのネイティブ コンテキストを集約し、単一の管理された信頼できる情報源として統合します。一貫してガバナンスが適用され、アクセス制御は一元的に管理されるため、データ ライフサイクル全体で完全な可視性とセキュリティが維持されます。

• Spanner カラム型エンジン（一般提供）: この機能により、ライブ運用データでスキャンが最大 200 倍高速化されるため、分析クエリが加速されます。Spanner は、従来の行ベースのストレージと並行してカラム形式でデータを保存することにより、複雑なクエリを自動的に実行できます。その際は、データを行単位ではなく一度にバッチ処理するベクトル化された実行を使用します。Spanner では、Iceberg テーブル、BigQuery からの継続的なリバース ETL、高速化された連携クエリもサポートされるようになりました。これらすべてで Spanner のカラム型エンジンが使用されています。

• BigQuery を使用したデータベース センター（プレビュー版）: データベース センターで、Google Compute Engine 上の運用データベースとセルフマネージド データベースに加えて、BigQuery がサポートされるようになりました。クリティカルなアプリケーションを実行するデータベースからビジネスに関して分析するウェアハウスまで、データ資産全体を単一のインテリジェントな管理プレーンからモニタリングできるようになりました。さらに、Gemini を活用したフリート分析により、環境全体でパフォーマンス最適化の機会がプロアクティブに提示されます。また、新しい API とマネージド MCP サポートにより、これらの豊富なフリート指標を任意のサードパーティ ツールやカスタム ダッシュボードに直接ストリーミングできるようになります。

「Google Cloud とのパートナーシップでは、よりスマートで高速な取引所の構築に重点を置いています。かつては、古いシステムによりサイロ化されていた状況と技術的負担によって業務が滞ることもありましたが、Google の Agentic Data Cloud を利用することで、そうした課題が解消されました。Cloud SQL が持つ運用信頼性と BigQuery の高度な推論を統合することで、デベロッパーと AI エージェントが検証、最適化、革新をリアルタイムで進められるデータ エコシステムを構築しました」—CME Group、クラウド データ エンジニアリング担当エグゼクティブ ディレクター、Kristofer Shane Sikora

オープンデータとマルチクラウドの柔軟性への取り組み

データベースがすべてのアプリケーションの日々の運用にどれほど重要であるかは、Google も認識しています。Google では、Iceberg、MySQL、PostgreSQL、Valkey などのオープンソースとオープンデータ形式に重点を置きながら、業界をリードする信頼性、コスト パフォーマンス、スケールを実現するためのイノベーションを継続しています。

エンタープライズ グレードのデプロイを簡素化するために、Google は以下を発表します。

• Spanner Omni（プレビュー版）: 業界をリードする分散データベースを Google Cloud の外でも利用できるようにする、Spanner の新しいダウンロード可能なエディションです。Spanner Omni を使用すると、組織は Spanner の比類のないスケーラビリティ、高可用性、強整合性、エンタープライズ グレードのセキュリティ、完全に相互運用可能なマルチモデル機能を、独自のデータセンター、クラウド全体、さらにはエッジでも AI 対応アプリケーションで使用できます。

• Bigtable インメモリ （プレビュー版）: Bigtable はアーキテクチャを進化させ、新しいメモリ階層でミリ秒未満の読み取りレイテンシを実現します。Bigtable の新しい Enterprise Plus エディションの機能として利用できる、RAM、SSD、HDD にまたがるハイブリッド ストレージ アーキテクチャを備えた新しいノードは、頻繁にアクセスされるデータをインメモリ データベースを長期アーカイブ ストレージと統合します。これらすべてを、単一のフルマネージド サービス内で行えます。ご興味がある場合は、こちらのフォームにご記入ください。

• Memorystore for Valkey 9.0（一般提供）: Memorystore for Valkey 9.0 は、Google のオープンソースへの強いコミットメントを示すマイルストーンとなっています。導入の簡素化とエンタープライズ グレードのパフォーマンスの提供に重点が置かれています。セルフマネージドの Redis と Valkey から Memorystore へのマネージド移行パスを導入し、これまで以上に簡単にモダナイズできるようにしました。また、コスト パフォーマンスを向上させるために、小規模ノードと大規模ノードの新たなサイズを追加し、Valkey-bloom モジュールと Valkey-json モジュールをサポートします。さらに、アクセス制御リスト（ACL）、トークンベースの認証、柔軟な認証局に対応したエンタープライズ グレードのセキュリティも追加します。

• Oracle Database@Google Cloud: 対象リージョンを 20 に拡大し、Oracle GoldenGate Service のサポート、BigQuery への準リアルタイムのデータ レプリケーション、Knowledge Catalog（旧称 Dataplex）とデータベース センターの統合を追加します。

• Compute Engine からマネージド サービスへの移行（プレビュー版）: これは、データベース移行の複雑さを解消するために設計された新しいエクスペリエンスです。Cloud SQL、AlloyDB、データベース センターにネイティブに統合されており、PostgreSQL の自動ネットワーキングとレプリケーションを提供します。これにより、Compute Engine ワークロードを最小限の労力とダウンタイムで Google の強力なマネージド サービスに移行できます。

• Firestore の全文検索と地理空間検索（プレビュー版）: Google の業界をリードする検索テクノロジーを Firestore とネイティブに統合することで、差別化された統合サーバーレス データベースと検索サービスが実現しました。このサービスは、検索結果が基盤となるデータベースのデータと一貫性を保つようにして、運用上のオーバーヘッドを大幅に削減しつつ、関連性の高いキーワード クエリ、フレーズクエリ、地理空間クエリを実行できるようにします。

Mercado Libre: 「Mercado Libre では、社内開発者ゲートウェイとして Fury を構築しました。Fury を通じて、比類のないスケーラビリティ、レジリエンス、整合性を備えた Spanner を活用した NewSQL サービスを提供しています。当社はクラウドネイティブ企業ですが、インサイダー脅威、ランサムウェア、クラウドの停止などのリスクについて、長年にわたって警戒を続けてきました。Spanner Omni は真のクロスクラウド レジリエンスを実現し、他のクラウド プロバイダでは実装がはるかに複雑化するであろう差別化された堅牢な戦略を提供します」– Mercado Libre、シニア テクニカル マネージャー、Diego Oscar Narducci

今すぐ使ってみる

Google のポートフォリオの詳細については、https://cloud.google.com/products/databases をご覧ください。移行とモダナイゼーションの取り組みを開始するにあたっては、ぜひ RAMP サービスをご利用ください。

- エンジニアリング、データベース担当バイス プレジデント Sailesh Krishnamurthy

- プロダクト管理、データベース担当バイス プレジデント Raj Pai