AI Agent 時代のデータ基盤： ClickHouse で実現する 超高速分析とコスト削減の両立

db tech showcase 2026 Tokyo 講演資料
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2026.11.5 (木) 11:10 - 11:50 / Room B

生成AIやAI Agentの活用が急速に進む中、データベースには従来の人間によるレポート参照とは異なり、AIが大量かつ高頻度に発行する複雑なクエリやベクトル検索を低遅延で処理する能力が求められています。しかし、クエリ数とデータ量の急増はインフラコストの高騰という大きな課題を引き起こします。

本セッションでは、列指向データベースとして圧倒的なクエリ性能とデータ圧縮率を誇る「ClickHouse」を活用し、AI Agent時代の要件を満たすデータアーキテクチャを解説します。AIログや時系列データの超高速処理からコスト削減の仕組み、ベクトル検索との統合まで、パフォーマンスとコスト効率を両立させる実践的なノウハウをお伝えします。

https://www.db-tech-showcase.com/2026/

Transcript

1. AI Agent 時代 データ基盤： ClickHouse で実現する 超高 分析とコスト削減 両立 ClickHouse 株式会社 ⼤薗 純平 db tech showcase 2026 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY
2. 自己紹介 大薗 純平 Junpei Ozono) Solutions Architect, ClickHouse 外資系 IT ベンダーにて、長らく Data & AI 領域 ソリューションアーキテクトとして従事 さまざまな列指向データベース、分散処理エンジン、データと AI などを活用したお客様 システム構築を支援 統合基盤 現在 ClickHouse で AI 時代に求められる次世代リアルタイムデータ基盤 普及 を推進するため活動中 2 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY
3. ClickHouse? 4 3 ©2026 ©2026 CLICKHOUSE CLICKHOUSE INC., INC., CONFIDENTIAL CONFIDENTIAL & & PROPRIETARY PROPRIETARY
4. データドリブンから エージェントが仕事 主体になると、 ワークフロードリブンへ データ基盤へ データドリブン アプリケーション データアナリスト USER USER USER RDB USER 要求が変わる ワークフロードリブン SRE USER DWH USER エージェント アプリケーション AGENT USER 全従業員 USER AGENT AI SRE USER AGENT Observability MCP MCP サイロ化かつ個別最適化 4 クエリ パターン レスポンス クエリ パターン レスポンス 少ない 計画的・逐次的 秒 多い 検索的・並列 ミリ秒 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY
5. AI エージェントがデータ基盤に求める 4 つ 5 こと 低レイテンシ フレッシュネス (鮮度) データ応答 × 往復回数 = ユーザーが待つ時間 最新 回答 同時実行性 コストパフォーマンス 1 つ リクエストで 複数 クエリを並列で 従来と 比べ物にならない数 クエリ実行をできるだけ安価に ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY データがエージェント 精度を上げる
6. 、超高 分析とコスト削減を両立する 6 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY
7. データが生成される データを活用する 取り込む アプリ・ Web IoT・センサー クリック・画面操作 数秒ごと 計測 パーツ INSERT 小さな INSERT 束 て 文書・画像 決済・業務 DB 埋め込みベクトル 注文・在庫 変更 ClickPipes OTel Collector LLM テレメトリ ログ・メトリクス 呼び出しと応答 サーバー 記録 止まらずに、増え続ける サービス 裏でマージ すぐ読める マージ後 パーツ INSERT が 返れ すぐに 読める パーツ パーツ 束 て 1 パーツ パーツ パーツ パーツ パーツ マージ後 パーツ マージ後 パーツ サービス 2 顧客向け ループで反復的かつ並列にアクセス 社内ユーザー BI やチャットで分析する MV で 集計も 済んでいる SRE チーム ワークロードごとに分ける サービス 1 書き込み・変換 顧客アプリ・エージェント ログ・メトリクス・トレースで障害を追う サービス 3 社内・SRE・AI AI チーム LLM オブジェクトストレージ : 同じデータを共有 AI Agent 時代 データ基盤 データが生まれ、 ClickHouse が受け止め、人とエージェントが使う 7 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 呼び出しを改善する
8. データが生成される データを活用する 取り込む アプリ・ Web IoT・センサー クリック・画面操作 数秒ごと 計測 高 小さな 1INSERT 決済・業務 DB 埋め込みベクトル 注文・在庫 変更 パーツ 1 パーツ パーツ ClickPipes ログ・メトリクス 呼び出しと応答 サーバー 記録 サービス すぐ読める パーツ パーツ マージ後 パーツ INSERT が 返れ すぐに 読める サービス 2 顧客向け 顧客アプリ・エージェント ループで反復的かつ並列にアクセス 社内ユーザー BI やチャットで分析する MV で 集計も 済んでいる 5 多様なユースケース SRE チーム ワークロードごとに分ける サービス 1 書き込み・変換 止まらずに、増え続ける パーツ マージ後 パーツ な同時実行クエリ OTel Collector LLM テレメトリ マージ後 パーツ な書き込み 束 て て 2 高 裏でマージ パーツ INSERT 束 文書・画像 パーツ ログ・メトリクス・トレースで障害を追う サービス 3 社内・SRE・AI 3 簡単にスケール可能 AI チーム LLM : 同じデータを共有 4 オブジェクトストレージ データ 高圧縮 ClickHouse 5つ 強み 書き込み、分析、スケール、圧縮、そして使い道 8 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 広さ 呼び出しを改善する
9. 取り込む アプリ・ Web IoT・センサー クリック・画面操作 数秒ごと 計測 パ INSERT 小さな INSERT 束 て 文書・画像 決済・業務 DB 埋め込みベクトル 注文・在庫 変更 ClickPipes OTel Collector LLM テレメトリ ログ・メトリクス 呼び出しと応答 サーバー 記録 止まらずに、増え続ける データ 、いろいろな所から生まれ続ける アプリ、センサー、文書、業務 DB、LLM テレメトリ、ログも、止まらずに 9 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY サービス ワークロ サービス 1 書き込み・変換
10. 取り込む INSERT ー 計測 小さな INSERT 束 て DB 変更 ClickPipes OTel Collector クス 記録 裏でマージ すぐ読める マージ後 パーツ INSERT が 返れ すぐに 読める パーツ パーツ 束 て 1 パーツ パーツ パーツ パーツ パーツ 書き込み・変換 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY サービス 2 に書き込む 顧客向け 顧 ル 社 マージ後 パーツ マージ後 パーツ B MV で 集計も 済んでいる S ワークロードごとに分ける 受けたそ サービス から、すぐ読める形になる サービス 1 様々なデータ 書き込み手段で高 10 パーツ ロ サービス 3 社内・SRE・AI
11. ClickHouse 書き込み 仕組み INSERT で列ごと データをイミュータブルに書き込み、非同期 INSERT パーツ INSERT パーツ INSERT パーツ 小さな INSERT 小さな INSERT INSERT バッファ 確定 軽い 受けたレプリカがデータを書き、メタ データを Keeper に記録 パーツ マージ後 パーツ 束 てから書く 小さな INSERT まとめて書く パーツ サーバー側で マージで整える パーツ マージ済み 11 マージ処理で最適化 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY ディスク上 クエリが読む 更新 新バージョン レコードを追 記で受け、古いレコードを整理 テーブル マージ 集計・TTL もマージ 中で進む
12. ClickPipes マネージドデータインジェストサービス ストリーム ClickPipes Kafka 互換・Kinesis 専用 レプリカ 業務 DB CDC INSERT S3 互換・GCS・Azure サービス パーツとして書き、 すぐ読める レプリカ Postgres・MySQL 12 レプリカ レプリカ オブジェクトストレージ ClickHouse Cloud 簡単な設定 高い拡張性 多く 接続 UI で設定、取り込み続ける データ量に応じてスケール 主要なクラウドとサービス ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY
13. OTel Collector: テレメトリ 入口 アプリやインフラ テレメトリを OTLP で受け、まとめて ClickHouse に書く データソース ClickHouse アプリ トレース・ログ INSERT ログファイル nginx・アプリ INSERT ログ Kubernetes / ホスト CPU など メトリクス Open Telemetry Collector 受け口 13 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 加工 INSERT 書き込み otel_logs ログ otel_traces トレース otel_metrics_* メトリクス
14. Materialized View による事前集計 INSERT ソース Kafka S3 / レイク たびに Materialized View MV が集計し、クエリ 集計済み 結果を読むだけ Bronze Silver Gold 生データ 洗浄済み 業務向け MergeTree 増分 MV Replacing MergeTree 定期 MV MergeTree 外部 DB 古い行 自動削除 TTL を設定) 重複 自動で統合 増分 MV : ベーステーブルへ INSERT をトリガーに、変換した結果を後段テーブルにも INSERT するため 定期 MV : 決めた間隔でクエリを実行し直し、後段 テーブルを置き換える定義 14 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY アプリが読む 定義
15. サービス 1 書き込み・変換 サービス 2 顧客向け サービス 3 社内・SRE・AI オブジェクトストレージ : 同じデータを共有 サービス 、ワークロードごとに分けられる コンピュートリソース 15 ワークロードごとに分離し、同じデータに対してアクセス ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY
16. ClickHouse Cloud アーキテクチャ 接続 ど レプリカでも アプリケーション ClickHouse Cloud アカウント 結果 接続 いずれか レプリカに振り分け マスターレプリカ 存在しない クエリ エンドポイント HTTP / TCP レプリカ単位でスケール 1 台 最小 2vCPU / 8GiB Memory 垂直 / 水平で スケールが可能 プロキシ / ロードバランサ Keeper サービスコンピュート 共有 メタデータ レプリカ#1 レプリカ#2 レプリカ#3 マルチレイヤーキャッシュ ストレージとカタログ サービスから共有アクセス 16 認証・計画・調整 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY + 台数を追加 データ 1か所に書く 共有ストレージに1回だけ書く 別 場所に複製 しない Keeper が全体を束 る 全レプリカが同じメタデータを参照 レプリカ同士 直接やりとりしない
17. Compute-Compute 分離 同じデータに、別々 コンピュートを利用 ワークロード 書き込み・変換 顧客向け分析 エージェント分析 ワークロード毎にサービス分離 エンドポイント サービス毎に分かれる が、データ・ユーザー・権限 共通 ウェアハウス サービス 1 読み書き エンドポイント 1 レプリカ#1 レプリカ#2 サービス 2 読み取り専用 エンドポイント 2 レプリカ#1 レプリカ#2 サービスごとにスケール 台数・サイズ・自動アイドルを 別々に決める レプリカ#3 書き込みと読み取りを分ける オブジェクトストレージ (共有) 同じテーブル、同じデータ 17 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 読み取り専用 サービス リソースを全部読み取りに使う
18. データを活用する マージ すぐ読める 顧客アプリ・エージェント ージ後 パーツ INSERT が ループで反復的かつ 返れ 並列にアクセス すぐに 読める SRE チーム ージ後 パーツ ージ後1 つ パーツ ログ・メトリクス・トレース で障害を追う MV で 集計も 済んでいる 基盤に、 4 つ 顧客アプリ・エージェント 社内ユーザー ループで反復的かつ並列にアクセス BI やチャットで 分析する AI チーム 社内ユーザー LLM 呼び出しを BI やチャットで分析する 改善する ユースケース 顧客アプリ・エージェント、社内ユーザー、 SRE チーム、AI チーム 18 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY SRE チーム
19. 幅広いユースケースで利用 ClickHouseが注目される4つ ソリューションエリア データウェアハウス オブザーバビリティ / セキュリティ • 大規模でもコスト効率が高い • 社内向けビジネスデータ分析 • BIツール連携 • オープンデータフォーマット サポートおよびカタログ連携機能 • ログ、メトリックス、トレース、セッショ ンリプレイ、アラート • OpenTelemetry サポート • モニタリングダッシュボード連携 • セキュリティ分析・SIEM • AI オブザーバビリティ リアルタイム アプリケーション • 顧客向けアプリケーション • インタラクティブな操作 • ClickHouse を直接クエリ • 既存データベースから リアルタイムレプリケーション Tesla 19 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY AI エンジニアリ ング • LLM オブザーバビリティ • フィーチャストア・推論ログ • RAG / ベクトルDB OpenAI
20. ツ 裏でマージ すぐ読める マージ後 パーツ INSERT が 返れ すぐに 読める ーツ ーツ て ーツ 顧客アプリ・エージェント ループで反復的かつ並列にアクセス 顧客向け 分析画面 AI エージェント 社内ユーザー ーツ マージ後 パーツ ーツ ーツ マージ後 パーツ ーツ BI やチャットで分析する MV で 集計も 済んでいる とに分ける SRE チーム ログ・メトリクス・トレースで障害を追う ビス 2 顧客アプリとエージェントに、すぐ返す サービス 3 向け 顧客向け 社内・SRE・AI 画面やエージェントから、問い合わせが絶え間なく届く 20 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY AI チーム
21. AI エージェントが変えるデータへ 要求 1往復 データ応答 × 往復回数 = ユーザーが待つ時間 AIエージェント 💬 自然言語 データ ReAct ループ 推論・計画 ユーザー 問い合わせ 1 ユーザー 裾野が広がり リクエスト数が増加 記憶 ツール呼び出し 結果 2 タスク内で複数 クエリが 反復的かつ並列で実行 21 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 業務 DB/DWH 構 化 結果を読む 3 エージェントが異なる 源泉 データをリアル タイムに参照・統合 ログ/メトリクス 半構 化 文書/画像 非構 化
22. ベクトル検索と 統合 : 同じテーブルで扱う 文書 「意味 エージェント 22 ClickHouse 問い 「A 社 先月 、 返品 話に近いも 近さ」と「いつ・誰 データか」を、まとめて扱える ?」 条件で絞る A 社・先月 意味で探す 返品に近い ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 日時 顧客 テーブル 本文 ベクトル ClickHouse で 統合 埋め込んで INSERT モデルでベクトル化し、 ふつう 列として入れる インデックスで く探す HNSW インデックスで 近い候補を く見つける ベクトルも、ふつう 1列 絞って、そ まま集計 日時や顧客で絞って探し、 結果を SQL で数える
23. なぜリアルタイム分析を実現できる か？ 読む前も、読んだ後も、書くときも、 1 23 読む量を減らす 2 読んだ後を さ ために作り込まれている く 3 仕事を前に倒す 列だけ読む CPU を使い切る 書き込み 集計に必要な列だけを ディスクから読む SIMD・JIT・マルチコアで 少ない CPU で く終える INSERT すぐ返す 整理 裏で進める 読む範囲を絞る 細部まで作り込む 集計 条件に合わない 範囲を読む前に外す 型・件数・処理に合わせて実 装を選び分ける 取り込み時に集計まで実行 クエリ 結果を読むだけ ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 軽く 先に
24. ユーザ事例 : Appcues P95 20 秒超から 2 秒未満、取り込み遅延 10 分超から 5 秒に Kafka 経由で投入 体験分析 SDK と Segment Kafka clickwriter CRM・API ClickHouse Cloud 挿入時 MV で集計 argMax で最新値 イベント Kafka から自社 clickwriter で重複を除き、 ClickHouse へ挿入 セグメント 挿入時 MV と argMax レポート ロールアップ 挿入時 MV で 計算。最新 プロファイル FINAL で なく argMax で取得 用途別にサービスを分離 "以前 クラウドデータウェアハウスをどれほど チューニングしても、ClickHouse ほうが高 でした。" — Chris Brookins, Appcues 24 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 5 サービス・計 13 レプリカを 負荷に応じて伸縮。HIPAA 向け 別 ウェアハウスに隔離 https://clickhouse.com/ja/blog/appcues-customer-engagement-analytics-jp
25. 読める ーツ 社内ユーザー ーツ マージ後 パーツ ーツ ーツ マージ後 パーツ ーツ BI やチャットで分析する MV で 集計も 済んでいる BI ダッシュボード SRE チーム とに分ける ビス 2 向け チャットで分析 ログ・メトリクス・トレースで障害を追う サービス 3 社内・SRE・AI AI チーム LLM 呼び出しを改善する 社内ユーザーも、同じデータで ージ : 同じデータを共有 BI やチャットで自分で分析。顧客向け 25 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 処理と 計算を分ける
26. ClickHouse MCP と Agent Skills ClickHouse Agents でも、手元 エージェントでも活用可能 26 ClickHouse MCP サーバー ClickHouse Agents コンソールからサービスごとに有効化 スキーマを調べ、 SELECT を実行 ClickHouse Cloud 組み込みエージェント MCP サーバー + SKILL.md を取り込む Agent Skills 手元 SKILL.md 形式 30 を超えるベストプラクティス (主キー、型、JOIN、INSERT 定石など) Claude Code・Codex・Cursor など 使い慣れたコーディングエージェントを MCP クライアントとしてつなぐ ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY Beta エージェント
27. ClickHouse Agents SQL を書かずに、誰もが会話でデータを分析できる ClickHouse データに自然言語で 問い合わせる AI チャット機能 • • OSS Chat UI プロダクト LibreChat を 買収し、マネージドサービスとして提供 ClickHouse ベストプラクティス Skills が搭 載され、MCP でデータベースに接続 ◦ • 27 ClickHouse 以外 MCP にも接続可能 データ グラフィカルな可視化から、 エージェント 作成などにも対応 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY Beta
28. 社内事例 : AI Native DWH “DWAINEˮ データソースを ClickHouse に集約して分析 ‐ UI Data warehouse BI ツールから AI チャットへシフト 30% データと文脈を同時に渡す MCP で DWH データに加えて、dbt コードと GitHub ドキュメントも読む BI ツール/ SQL 70% ClickHouse Agent LLM ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 整備と提供 列 定義・取りうる値・データを生む業務・ ソース間 関係を、GitHub 上 ドキュメ ントで管理 データ品質プロセス 強化 検証ルール・リネージ・品質監視・ 鮮度 表示を、dbt モデルで実現 + More 28 コンテキスト Langfuse https://clickhouse.com/blog/ai-first-data-warehouse
29. 済んでいる ージ後 ーツ SRE チーム ログ・メトリクス・トレースで障害を追う サービス 3 社内・SRE・AI ログ・メトリクス・トレース AI チーム LLM タを共有 SRE チームも、同じ基盤で ClickStack で、ログ・メトリクス・トレースを ClickHouse に 29 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 呼び出しを改善する
30. ClickStack AI SREを実現するオブザーバビリティダッシュボード ClickHouseに格納された OpenTelemetryデータをダッシュボードで可視化 • • • OSS モニタリングツール HyperDX を買収しマネージドサービスとして提供 通常 モニタリング、アラートダッシュボードに加え、クライアントセッション リプレイ機能も実装 AIと連携したログ 解析機能を実装 Dashboards 30 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY Notebook
31. データ量 10 倍 100 倍高速 か つ 100 倍高速 データ量 10 倍 か つ 費用は 2 分の 1 費用は半分 “ ClickHouse Cloud で 、以前より 50% 少な 従来 オブザーバビリ ティ基盤 31 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 以前 直近 10 分を問い合わせる 従来 オブ ザーバビリティ 基盤 に 1 から 2 分かかることがありましたが、 ClickStack で 瞬きよりも く結果が返ります。 1 秒が惜しい インシデント対応で 決定的です。 費用 データ量 クエリ レイテンシ い支出で 10 倍 データ、毎月 450 TB 超を取 り込めています。 15 倍 圧縮により、 3 から 4 か月分 ログを 150 TB ストレージに収めら れます。 従来 オブ ザーバビリティ 基盤
32. ログ・メトリクス・トレースで障害を追う サービス 3 社内・SRE・AI AI チーム LLM タを共有 呼び出しを改善する LLM テレメトリ AI チームも、同じ基盤で LLM テレメトリ 32 分析基盤に。 Langfuse ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY エンジンも ClickHouse 分析 Langfuse 基盤
33. Langfuse AI エージェント 実行を記録し、評価と改善に使うオープンソース基盤 実行内容 確認 入力・出力、検索、 ツール呼び出しをたどる 既存 AI アプリ 品質 利用者向け AI 業務用エージェント コーディングエージェント 評価 自社 基準で結果を評価し、品 質・コスト・応答時間を 確認する 変更前後 比較 プロンプトを管理し、 同じテストデータで 変更前後 結果を比べる 画面 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY トレース詳細 例。Langfuse モデル呼び出し 中継点やエージェント 実行基盤で ない 対話による作業支援 : Langfuse Assistant が、自然言語で データ調査と改善を手伝う Cloud で Public Beta、セルフホストで 使えない)
34. ユーザ事例 : iFood クエリ 9〜16 倍 く、費用 40〜50% 減る見込み 鮮度 インフラ k8s クラウド 管理画面 S3 ClickPipes ClickHouse Cloud 130 TB 超 セキュリティログ 1 時間から数分に エージェント 調査 S3 から ClickPipes で取り込み、 2〜10 分で検索できる。 アラート 平均 10 分ごとに実行 アラート エージェントが並列調査 ClickStack 仮説ごとにサブエージェントが 並列に SQL を投げる。約 1 週間 かかった調査が約 2 時間に Langfuse で観測 iFood 34 "ClickHouse コストパフォーマンス 驚異的です。 " Jesus Santos 氏(iFood) ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY エージェント 分析 中身を Langfuse でたどり、 チューニングに使う https://clickhouse.com/blog/ifood-agentic-security-platform
35. サービス ワークロードごとに分ける 保存を減らす 計算を減らす 稼働を減らす サービス 1 並び順・型・ 書き込み・変換 コーデック、TTL サービス 2 読む範囲を絞る、 顧客向け MV で集計 先に サービス 3 サービスごとに 社内・SRE・AI 使わない時 停止 オブジェクトストレージ : 同じデータを共有 コストも、 3 か所で下がる 高いコストパフォーマンスを実現できる理由 35 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY
36. Agentic Data Stack ClickHouseが実現するリアルタイムデータプラットフォーム アプリ UI ユーザー ClickHouse Agent Agentic AI 分析 DB ClickStack オブザーバビリティ ClickHouse リアルタイム 同期 36 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY API RunReveal セキュリティ / SIEM Postgres 基幹データ・トランザクション ClickPipes 外部ソースを 直接参照 オープンテーブル フォーマット Langfuse LLMオブザーバビリティ CDC 高 分析処理 データ 連携 Agents 外部データ取り込み データレイク そ 他ソース LLM 直接連携
37. データが生成される データを活用する 取り込む アプリ・ Web IoT・センサー クリック・画面操作 数秒ごと 計測 パーツ INSERT 小さな INSERT 束 て 文書・画像 決済・業務 DB 埋め込みベクトル 注文・在庫 変更 ClickPipes OTel Collector LLM テレメトリ ログ・メトリクス 呼び出しと応答 サーバー 記録 止まらずに、増え続ける サービス 裏でマージ すぐ読める マージ後 パーツ INSERT が 返れ すぐに 読める パーツ パーツ 束 て 1 パーツ パーツ パーツ パーツ パーツ マージ後 パーツ マージ後 パーツ サービス 2 顧客向け ループで反復的かつ並列にアクセス 社内ユーザー BI やチャットで分析する MV で 集計も 済んでいる SRE チーム ワークロードごとに分ける サービス 1 書き込み・変換 顧客アプリ・エージェント ログ・メトリクス・トレースで障害を追う サービス 3 社内・SRE・AI AI チーム LLM オブジェクトストレージ : 同じデータを共有 37 これが、 AI Agent 時代 データ基盤 超高 な分析とコスト削減を、 1 つ 基盤で両立する ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 呼び出しを改善する
38. 今日から、始められる 試す、聞く、つなぐ 試す 聞く つなぐ・組み込む Cloud 無料トライアル Docs を AI に質問する MCP と Agent Skills アカウントを作成すれ 、 30 日間無料で試せる Docs Ask AI に日本語で聞ける 設定名も SQL もそ 場で エージェントから ClickHouse に つなぎ、定石も組み込む MCP clickhouse.cloud/signUp 38 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY clickhouse.com/docs Agent Skills
39. Thank you! ご質問、ご相談 ClickHouse ブースまで！ ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY