リアルタイム分析の適用領域はなぜ広がるのか。顧客向けサービスからログ分析、DWH、AIまで

顧客向けサービス、ログ分析、DWH、AI/ML。一見異なる用途で、リアルタイム分析はどう使われているのでしょうか。ClickHouseの仕組みを簡単に紹介しながら、各領域の活用事例を見ていきます。大量のデータを低レイテンシで扱う工夫や、性能とコストのバランスから、自社での使いどころを考えるセッションです。

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1. AWS CTO Night & Day 2026 Morning Session リアルタイム分析の適用領域は なぜ広がるのか 顧客向けサービスからログ分析、DWH、AIまで ClickHouse株式会社 Solutions Architect 大薗 純平 2026.10.20 ©2026 CLICKHOUSE INC.
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 領域の 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 の統合基盤 などを活用したお客様のシステム構築を支援 現在は 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の普及 を推進するため活動中 2 ©2026 CLICKHOUSE INC. ©2025
3. データ基盤は、 プロダクトと AIの部品へ • • • AIに聞く： 問いが毎回変わり、事前集計では吸収できない 顧客が見る： 同時実行が、社員数ではなくユーザー数に比例する 最新で答える： バッチの遅れが、そのまま答えのずれになる データ基盤の速さと鮮度が、そのままプロダクトの体験と 3 ©2026 CLICKHOUSE INC. AI 回答の質になる
4. ユーザーごとに、データへの要求が変わっている 社内の分析者も、顧客も、 AIエージェントも、待たずに最新の答えを求める 1 社内の分析者 定型のBIから、AIに聞く形へ 前日、前月の確定データでは なく、顧客のˮ今ˮを知りたい 4 ©2026 CLICKHOUSE INC. ©2025 2 顧客 3 AIエージェント サービスの画面から、 自分のデータをすぐ見たい ループ内でさまざまなソースに 並列かつ反復的にアクセス 応答速度と鮮度が重要に
5. これまでのデータ基盤は用途ごとに最適化されてきた USER 業務 USER USER AGENTS / AGENTS PLATFORM APPLICATIONS Agent管理 Agent Tracing AI/ML OPS DB DB DB モデルチューニング モニタリング 業務 USER 業務 / 外部 データ連携 DWH STORAGE / Data Lake 構造化 非構造化 Open Table Format 共通データ基盤 バッチクエリ Data Catalog BI / 対話分析 自然言語クエリ CS SRE ログ解析 アプリ / システムセ キュリティ / ログ収集 LOG ログ基盤 ログ監視 自然言語クエリ Security インシデント対応 AI解析支援 5 ©2026 CLICKHOUSE INC. ©2025
6. データドリブンか ら ワークフロードリブンへ AIエージェントがワークフロー主体になることで、データプラットフォームの要求が変化 データドリブン アプリケーション USER USER RDB ワークフロードリブン SRE データアナリスト USER USER DWH USER 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 6 クエリ パターン レスポンス クエリ パターン レスポンス 数十件 / 日 計画的・逐次的 数秒 数千件 / 日 検索的・並列 ミリ秒 ©2026 CLICKHOUSE INC.
7. 7 ©2026 CLICKHOUSE INC. ©2025
8. The Leading Database for AI 世界で最も人気のある分析データベース 2009 プロトタイプ ANTHROPIC 2016 オープン ソース 2021 ClickHouse Inc. 2022 ClickHouse Cloud 2024 AWS Tokyo Regionオープン わずか4年で4,000社以上の企業が利用 Tesla 8 ©2026 CLICKHOUSE INC. 2025 GCP Tokyo Regionオープン
9. The Leading Database for AI ミリ秒での処理 ClickHouse オープンソース の カラム型 OLAP データベース です。 ペタバイト規模でも msでクエリ 同時処理数 高QPSによる高速同時処理 膨大なデータをSQL で 超高速 に 分析できるように設計されています。 圧倒的な データ圧縮率 と 最適化されたクエリエンジンで 大幅なコスト削減 を実現します。 9 ©2026 CLICKHOUSE INC. データの高圧縮 数十倍のストレージ容量の削減 簡単にスケール可能 負荷に応じてダイナミックにスケール
10. Agentic Data Stack ClickHouseが実現する次世代データスタック アプリ UI ユーザー ClickHouse Agent Agentic AI 分析 DB Agents リアルタイム 同期 10 ©2026 CLICKHOUSE INC. ©2025 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 LLMオブザーバビリティ CDC 高速分析処理 データ 連携 Langfuse ClickStack オブザーバビリティ ClickHouse API 外部データ取り込み データレイク その他ソース LLM 直接連携
11. これまでのデータ基盤 USER 業務 USER USER AGENTS / AGENTS PLATFORM APPLICATIONS Agent管理 Agent Tracing AI/ML OPS DB DB DB モデルチューニング モニタリング 業務 USER 業務 / 外部 データ連携 構造化 非構造化 アプリ / システムセ キュリティ / ログ収集 11 ©2026 CLICKHOUSE INC. ©2025 DWH STORAGE / Data Lake Open Table Format 共通データ基盤 バッチクエリ Data Catalog LOG ログ基盤 ログ監視 BI / 対話分析 自然言語クエリ CS SRE ログ解析 自然言語クエリ
12. これまでのデータ基盤 USER 業務 USER USER AGENTS / AGENTS PLATFORM APPLICATIONS Agent管理 Agent Tracing 業務 USER AI/ML OPS DB モデルチューニング モニタリング BI / 対話分析 自然言語クエリ CS SRE ログ解析 自然言語クエリ 業務 / 外部 データ連携 12 ©2026 CLICKHOUSE INC. ©2025 STORAGE / Data Lake 構造化 非構造化 Open Table Format Data Catalog DWH LOG 共通データ基盤 バッチクエリ ログ基盤 ログ監視 アプリ / システムセ キュリティ / ログ収集
13. データサービングプラットフォーム USER USER 高速 クエリ Agent Tracing 業務 USER AI/ML OPS ランダム クエリ モデルチューニング モニタリング Streaming CDC Agent管理 AGENTS / AGENTS PLATFORM APPLICATIONS DB 業務 USER BI / 対話分析 自然言語クエリ 高速クエリ MCP 行動 DATA Context DATA マスタ DATA ベクトル DATA 業務 DATA 推論 LOG CS SRE SYSTEM LOG データ共有 業務 / 外部 データ連携 13 ©2026 CLICKHOUSE INC. ©2025 Open Table Format Security LOG MCP ログ解析 自然言語クエリ ログ格納 STORAGE / Data Lake 構造化 非構造化 APP LOG Data Catalog DWH LOG 共通データ基盤 バッチクエリ ログ基盤 ログ監視 アプリ / システムセ キュリティ / ログ収集
14. ユースケース 14 ©2026 CLICKHOUSE INC. ©2025
15. 幅広いユースケースで利用されるデータストア ClickHouseが注目される4つのソリューションエリア リアルタイム分析 • 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の リアルタイムレプリケーション Tesla 15 ©2026 CLICKHOUSE INC. AI / 機械学習 • 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 データウェアハウス オブザーバビリティ • 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のサポート • モニタリングダッシュボード連携 • AIオブザーバビリティ
16. 顧客が実証した「速さ」 スピード、スケール、コストを凌駕するデータベース ANTHROPIC ４万以上のマイクロサービスから生 成されるあらゆるログを集計 Druidから移行した イベントデータ基盤 オブザーバビリティおよびモ デル開発時の分析基盤 5PB / 日 1,250万 / 秒 10億件+ / 分 PB / 日 イベントインジェスト データインジェスト データインジェスト 500〜1,000 QPSを ミリ秒 で処理 クエリの最適化で 処理性能が4.3倍 16 ©2026 CLICKHOUSE INC. ©2025 30倍 のデータ圧縮 Claude 4 90%のコスト削減 Claudeが の開発に利用 ClickHouseを選択
17. ユーザ事例 : Tesla テスラのギガファクトリーから車両アプリまであらゆるデータを管理 ギガファクトリー Tesla "There's nothing out there that competes with ClickHouse." — Alon Tal, Senior Staff Software Engineer, Tesla 工場センサーをリアルタイム処理。品質異常を即時検知し生産 ラインを止めずに対応 コネクテッドビークル 全世界数百万台の車両テレメトリデータをリアルタイムで取得。 Teslaアプリの車両ステータス・充電状況などのダッシュボード にも利用 エネルギーシステム 充電ステーション・Tesla Energy製品のリアルタイム監視 800万+ 全世界のテスラ車 数千万行 /秒 常時処理データ量 1,000 兆 行 データインジェストの実績 17 ©2026 CLICKHOUSE INC. ©2025
18. ユーザ事例 : Cloudflare 世界のWebトラフィックを監視、脅威イベントをリアルタイムで検知・防御 DDoS検知・自動防御 世界300拠点以上のDNS・HTTPトラフィックをリアルタイム分 析。攻撃パターンを即時検知し防御ルールを自動更新。2秒以 内に応答 "Scaling is a never-ending process, and ClickHouse remains at the forefront of that." — Cloudflare Engineering Cloudflare Radar 世界のインターネット状況（DDoS攻撃・障害・BGPルーティン グ）をリアルタイムで一般公開。このスケールのダッシュボード はClickHouseなしでは成立しない ネットワーク・ DNS分析 https://clickhouse.com/blog/cloudflare 18 ©2026 CLICKHOUSE INC. ©2025 全Webトラフィックの約20%を保護。1,610兆件/日の処理を10 年間安定稼働。全社セキュリティ分析基盤として利用 1,610 兆件/ 日 処理イベント数 10年 ClickHouse安定稼働年数 2秒以内 世界300拠点からの応答
19. ユーザ事例 : Visa オブザーバビリティのモダン化と会話型 BIの統合基盤 オブザーバビリティ基盤のモダン化 他社オブザーバビリティ製品からの移行。100TB/日のログを 低コスト・高速に処理するリアルタイムモニタリング基盤を構築 会話型BIの導入 Librechat + ClickHouseにより、自然言語での加盟店の収益 ・取引データをリアルタイムで分析・可視化 加盟店リスクの検知 分散した加盟店データを統合し、収益損失リスクの高い加盟店 を事前検知・早期介入を実現 50倍 クエリの高速化 40PB 分析対象データ量 23日→数秒 レポート作成ラグの解消 19 ©2026 CLICKHOUSE INC. ©2025
20. ユーザ事例 : Lyft 全米主要都市で展開するライドシェアサービス、需給管理をリアルタイムで最適化 需給リアルタイム分析 都市・地域ごとの乗車需要とドライバー稼働をリアルタイムに把 握。需給の偏りを即時検知し、インセンティブ配信を自動判断 450TB/ 日 乗車データ処理用 バッチ + リアルタイム統合 "This journey [to ClickHouse] has been really revolutionary." 従来バッチ処理とリアルタイム処理で別々に運用していた分析 基盤をClickHouseの一つの環境に統合 数千 QPS ピーク時のクエリ処理量 — Ritesh Varyani, Staff Software Engineer, Lyft キャンペーンターゲティング リアルタイムのユーザー行動ログを元にプロモーションを動的 調整 基盤統合 バッチとリアルタイムを統合 20 ©2026 CLICKHOUSE INC. ©2025
21. ClickHouse 社内事例 : AI Native DWH “DWAINEˮ データソースを ClickHouse に集約して分析 ‐ UI は BI ツールから AI チャットへシフト Data warehouse 30% データと文脈を同時に渡す MCP で DWH のデータに加えて、dbt のコードと GitHub ドキュメントも読む BI ツール/ SQL 70% ClickHouse Agent LLM ©2026 CLICKHOUSE INC. ©2025 列の定義・取りうる値・データを生む業務・ ソース間の関係を、GitHub 上のドキュメ ントで管理 データ品質プロセスの強化 検証ルール・リネージ・品質監視・ 鮮度の表示を、dbt のモデルで実現 + More 21 コンテキストの整備と提供 Langfuse https://clickhouse.com/blog/ai-first-data-warehouse
22. AI がもたらす利用者の行動変容が データ基盤にリアルタイム性を求めている ダッシュボードを開く代わりに、まず AI に聞く エージェントが反復的かつ並列にクエリを投げる。高QPSで非定型のクエリが増える バッチ前提だったワークロードにも、低レイテンシと鮮度が 求められる DWHもログも顧客向け機能も、取り込み直後のデータを、すぐ集計して返す ClickHouse なら 1 つのエンジンで受けられる 高速な取り込み、高い同時実行、低いコストを両立。サービングレイヤーとして 既存の基盤の横から始め られる 22 ©2026 CLICKHOUSE INC. ©2025
23. Q&A 23 ©2026 CLICKHOUSE INC. ©2025
24. ClickHouse の提供形態 Cloud / BYOC / OSS ClickHouse Cloud 24 BYOC Bring Your Own Cloud) OSS フルマネージド DBaaS ハーフマネージド DBaaS オープンソース OSS 版のプロダクトを クラウドネイティブに再構築 Control Plane は ClickHouse、 Data Plane はお客様のアカウント すべて自社で 設計・構築・運用 Compute や Storage の管理は すべて ClickHouse が実施 アップデート・バックアップ等の運用 は ClickHouse が担当 Compute と Storage が密結合の シェアードナッシング構成が基本 スケーラビリティとシステムの 可用性を大幅に向上 データセキュリティや規制 コンプライアンスのニーズに対応 拡張はシャード追加と 既存データの再配置を伴う ©2026 CLICKHOUSE INC. ©2025
25. ClickHouse Cloud Pricing Model 使用したコンピュートとストレージの分だけお支払い Basic Scale Enterprise 厳格な信頼性保証を 必要としない、 小規模なデータ量の 部門ワークロード向け より高い SLA、 スケーラビリティ、 高度なセキュリティが 求められるワークロード向け 厳格なセキュリティ要件と コンプライアンス要件を伴う、大規 模かつミッションクリティカルなデ プロイメント向け • 最大 1 TB のストレージ • 無制限ストレージ • カスタムプロファイルによる柔軟なスケーリング • 合計メモリ 812 GiB • 構成可能なメモリサイズ • • 24時間ごとのバックアップ (保持期間1日) • バックアップ期間などの設定のカスタマイズ • SAML SSO認証 • 1 アベイラビリティゾーン • 2つ以上のアベイラビリティゾーン • 透過的データ暗号化/CMEK etc • コンピュート分離 • スケジュール可能なアップグレード • スケーリング(自動垂直 / 手動水平) • HIPPAおよびPCI準拠 • プライベートネットワーキング etc 最高水準のパフォーマンス保証と耐障害性保証 etc ストレージ容量 TB/月) + コンピュートユニット CPU/Memory 時間)課金 25 ©2026 CLICKHOUSE INC. ©2025 https://clickhouse.com/docs/cloud/manage/cloud-tiers
26. ClickHouseを 体験してみてください アカウント作成のみで始められる、 30日間の無料トライアルを実施中 clickhouse.cloud/signUp ©2026 CLICKHOUSE INC.
27. Thank you! ©2026 CLICKHOUSE INC.
28. Appendix 28 ©2026 CLICKHOUSE INC. ©2025
29. ClickPipes マネージドデータ統合パイプライン STREAMING MSK Kafka マネージドデータインジェストサービス Confluent DigitalOcean Managed Kafka Kinesis Redpanda WarpStream PubSub Event Hubs OBJECT STORAGE S3 GCS DigitalOcean Blog Storage R2 CDC Change Data Capture) Aurora RDS Postgre MySQL MariaDB Supabase SQL AlloyDB CloudSQL 29 ©2026 CLICKHOUSE INC. ©2025 • UIで簡単に設定でき、継続的なデータの取り込みが可能 • データ量に応じてリニアにスケール • ストリーミングインジェスト、オブジェクトストレージ、RDBとのChange Data Captureに対応
30. Managed Postgres by ClickHouse 次世代ハイブリッドデータベース マネージド PostgreSQLサービス • UIからのインスタンスのサイズを指定し簡単起動 • 冗長構成、リードレプリカ、自動バックアップ、バージョンアップなどす べてマネージドで提供 • NVMeストレージを利用しており、高い同時実行性のもと19.8K TPS を実現 (他社に比べ4.5倍) OLAPのClickHouseとNaitiveに連携し、Postgresのエンド ポイントからClickHouseへ分析クエリーをオフロード アプリケーションからは透過的に OLTPとOLAPが一つのエンドポイントで利用可能 30 ©2026 CLICKHOUSE INC. ©2025
31. ClickHouse Agent 真のデータの民主化を実現する会話形式でのデータ利活用 ClickHouseに格納されているデータを 自然言語で分析可能な UIインターフェース • • OSSの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のDBにはMCPで接続 ◦ • 31 その他のMCPサービスにも接続可能 グラフィカルなデータの可視化から、エージェントの作 成などもサポート ©2026 CLICKHOUSE INC. ©2025
32. 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の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 通常のモニタリング、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のリプレイ機能も実装 AIと連携したログの解析機能を実装 Dashboards 32 ©2026 CLICKHOUSE INC. ©2025 Notebook
33. Langfuse LLMオブザーバビリティによるエージェントの監視と改善 Agentアプリケーションの品質管理と 分析を行うプラットフォーム • • • • • 33 2026年2月にClickHouseが買収 トレースによるAgentボトルネックの特 定、LLMコストの可視化、プロンプト管理 を実現 LLM-as-a-JudgeによるAgentレスポン スのスコアリング機能を実装 プロンプト管理 AI Agent動作の改善プロセスを実現 ©2026 CLICKHOUSE INC. ©2025
34. Langfuse LLMオブザーバビリティツールを導入することで継続的に AI Agentの改善プロセスを回す ONLINE｜エージェントの本番稼働中 OFFLINE｜変更を本番へ出す前 Tracing Monitoring & Alerts Datasets Experiment Evaluations 実際の利⽤状況を観測し、 検索可能で視覚的なTraceか ら原因調査を速める。 Online evaluationを使い、 cost、latency、品質の変化 を継続監視して通知する。 本番の失敗例を追 加し、test dataも ⽣成する。 本番反映前に品 質低下を検知す る。 LLM-as-a-Judgeや決 定的な評価で品質を 測る。 Prompt Management あらゆるチームがエージェントを 作っている。しかし、パイロットの 88%は本番に到達しない。 IDC, 2026 34 ©2026 CLICKHOUSE INC. ©2025 再deploy不要でPromptを変 更し、⾮エンジニアもrelease 作業と分けて改善できる。 重大なAIの失敗も、APM上では 成功に見える Hallucinationは通常の200 OKで返るため、 例外は発生しない。