[ClickHouse] Google Cloud Next 2026 「既存 DB の限界を突破 秒間 10 億件を処理し AI と共創するデータ基盤の新標準」

Google Cloud Next Tokyo 2026における登壇資料

データ量とクエリが10倍に増大するAI時代 、既存基盤の「遅さ」はビジネスのボトルネックとなります。本資料では、秒間10億レコードもの膨大な取り込みと 、AIエージェントの思考を止めない圧倒的な応答速度を両立するClickHouseの技術を解説します 。自然言語でのログ調査を可能にする最新事例を交え 、Google Cloud上でいかに「待ち時間ゼロ」の分析環境を構築し、運用効率を最大化するか、その核心を提示します 。

Transcript

1. The Leading Database for AI 既存 DB の限界を突破 秒間 10 億件を処理し AI と共創するデータ基盤の新標準 ClickHouse 株式会社 北迫 清訓 2026.07.30 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY
2. 自己紹介 北迫 清訓 (きたさこ きよのり) 外資系ITコンサルを経て、2012年よりパブリッククラウドベンダーにて日本における クラウドの立ち上げを初期メンバーとして牽引。 デジタル領域のクラウド普及や音声AIサービスの立ち上げ、戦略的企業のDX支援を 歴任した後、現在はClickHouseの技術統括として、AI時代に求められる次世代デー タ基盤の普及とデータ戦略の高度化を推進。 2 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY
3. AI Era データベースが遅ければ AI は止まる • • 3 AIエージェントは１つの問いに答えるために、数十から数百のクエリ を並列で発行する。 その全てにミリ秒で応答できなければ、どれだけ優れたモデルを利 用していてもワークフローは止まる。 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY
4. データプラットフォーム市場を塗り替える 3つのシフト AI によるデータプラットフォームニーズの変化 アプリのエージェント化 • AI エージェントが内部で数十〜数百のクエリを並列実行 → アクセスパターンが動的・予測不能に 静的に最適化された専用 DB では対応できない 分析インターフェースの会話化 • Text-to-SQL により、1つの問いが数十のクエリを生成 → 「誰が・いつ・どのデータに」が予測不能に 事前設計の前提が崩れる オブザーバビリティの AI 駆動化 • AI が能動的に異常を検知・収集・要約するAI SRE へ → AI が自律的にデータを探索する 静的ダッシュボードを前提とした基盤では機能しない 4 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY
5. 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 5 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., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY
6. 既存のDBの３つのカテゴリ なぜ従来のデータ基盤が AI時代に追いつかないのか リレーショナル DB データウェアハウス NoSQL MySQL / PostgreSQL / Oracle など BigQuery / Snowflake / Databricks など MongoDB / DynamoDB など • トランザクション処理に最適 • アプリケーション開発など汎用的に 利用可能なデータベース • 大規模データのバッチ分析 • 定期レポートや大規模集計に強い ⚠ データ量が増えるとクエリが急激に 低下。 ⚠ 準リアルタイムがベース。大規模同 時アクセスは不得意。 • 高速 Key Value アクセスに最適 • データ量のスケーラビリティにも対応 ⚠ 複雑な集計クエリが不得意。用途 に応じた専用 DBで汎用性に欠ける。 スピード 、スケール 、コスト、この３つを同時に満たす DB が存在しなかった 6 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY
7. 7 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY
8. ClickHouse 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 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., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 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., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 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. なぜClickHouse は速いのか ˮ データを読まないことが最速 ˮ ストレージレイヤーの哲学 分離されたコンテナコンピュート カラム型ストレージ SQL Multi-Core CPU Cache INSERT SQL Multi-Core CPU Cache SQL Multi-Core CPU Cache 列単位でデータを保持することで、超効率的なデータ圧縮を実現 クエリに必要な列だけの読み込みにより劇的な I/O 削減 オブジェクトストレージ利用による圧倒的なコストメリット 事前集計する MergeTreeエンジン SELECT 小さいファイル単位 Parts での並列書き込み クエリ用の参照ファイルの分離と結合による最適化 ファイル結合時の事前ソートと集計によるスキャン量の最小化 Parts Parts Parts MergeTree S3互換 共有オブジェクトストレージ ※ClickHouse Cloudのアーキテクチャ 10 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY スキップインデックス 不要なデータブロックを読み飛ばし、必要最低限の I/O でクエリ
11. なぜClickHouse は速いのか CPUコアをフル活用する並列処理 分離されたコンテナコンピュート マルチスレッド x 分散並列スキャン SQL Multi-Core CPU Cache INSERT SQL Multi-Core CPU Cache SQL Multi-Core CPU クエリを CPU コアに分散し、全コアが同時にデータを処理 共通オブジェクトストレージによる、全ノードが並列で同一データを参照 Cache SIMD ベクトル化クエリと JITコンパイル SELECT １クロックで複数のデータを同時処理することで CPU を最大限に活用 CPU 専用のネイティブコードへのコンパイルによる処理の高速化 Parts Parts Parts MergeTree S3互換 共有オブジェクトストレージ ※ClickHouse Cloudのアーキテクチャ 11 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY オートスケール クエリの負荷に応じて、ノードを秒単位で動的に追加・削除 共有ストレージによりノード追加がリニアにスループットをスケール アイドル時はコンピュートをゼロに停止も可能
12. 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 12 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 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 (出典) ClickHouse Blog User Stories
13. ClickHouse の提供モデルとプライシングプラン ClickHouse Cloud BYOC 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 • Google Cloud および主要 CSP 対応 • Tokyo Region 稼働中 • 自動スケーリング • Marketplace 経由で購入可能 • ユーザの Google Cloud 環境で稼働 • ClickHouse が運用管理 • VPC 内に完全分離 • データ主権・コンプライアンス対応 Bring Your Own Cloud) • Apache 2.0 • GCE / GKE / オンプレどこでも動作 • 手動クラスター管理 • コミュニティサポート コンピュート時間課金 + ストレージ容量による従量課金モデル 13 Development Scale Enterprise $0.2350 / hr 〜 $0.3215 / hr 〜 $0.4025 / hr 〜 開発・テスト用途 シングルレプリカ 本番・高可用性環境 24365サポート ミッションクリティカル TAM + 最優先サポート ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY ©2025 Google Cloud Marketplace 請求を統合 EDP消費対象
14. ClickHouse on Google Cloud Google Cloud 上でフルマネージドで動く ClickHouse Cloud AWS Cloud お客様環境 VPC VPC Virtual private cloud (VPC) Application Frontend Virtual private cloud (VPC) Control Plane Proxy / Load Balancer VPC Zone1 Zone2 Zone3 Availa1 Cloud Console GCE Cloud Run GKE Query Engine Container Nodes Service Management GKE Monitoring Private Service Connect Backup / Restore Cloud SQL RDB Data Storage Pub / Sub Managed Kafka GCS Realtime Data Ingest Source 東京リージョンサポート 14 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY GCS ClickPipes Managed Ingest Service) etc..
15. 次世代データスタック 15 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY
16. Agentic Data Stack ClickHouse が実現する次世代データスタック アプリ API ユーザー AI / LLM UI ClickHouse Agent DB ClickHouse 16 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY CDC リアルタイム 同期 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 オブザーバビリティ 高速分析処理 データ 連携 Langfuse ClickStack Agentic AI 分析 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
17. ClickPipes マネージドデータ統合パイプライン STREAMING マネージドデータインジェストサービス Kafka Confluent DigitalOcean Pub / Sub Managed Kafka Redpanda WarpStream OBJECT STORAGE GCS R2 DigitalOcean CDC Change Data Capture) 17 Cloud SQL AlloyDB PostgreSQL MySQL MariaDB ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY Supabase • 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
18. 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 18 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY
19. 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 AI Chat UI • • 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 ◦ • 19 その他の MCP サービスにも接続可能 グラフィカルにデータの可視化から、エージェントの作 成などにも対応 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY
20. ClickStack AI SRE を実現するオブザーバビリティツール 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、 MCP による外部からの制御も可能 AI と連携したログの解析機能を実装 Dashboards 20 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY Notebook
21. Langfuse LLMオブザーバビリティによるエージェントを監視し、ガードレールの土台を築く 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 • • • 21 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 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY
22. Agentic Data Stack AI シフトの全てに答えることが可能なデータプラットフォーム Managed Postgres ClickPipes ClickHouse Agent エージェント アプリケーション USER AGENT AGENT MCP 22 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY Langfuse AI SRE 全従業員 USER ClickStack AGENT USER MCP 1s PB 1000 クエリ速度 スケール ノード並行性
23. + 23 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY
24. ClickHouse と Google Cloud プロダクト連携 USER USER AGENTS APPLICATIONS Gemini Enterprise Agent Platform ADK DB 高速 クエリ CDC AI/ML OPS ランダム クエリ 業務 USER モデルチューニング モニタリング Streaming BI / 対話分析 高速クエリ MCP 行動 DATA 集計 DATA Context DATA ベクトル DATA 業務 DATA 自然言語クエリ APP LOG SYSTEM LOG 推論 LOG MCP CS SRE ログ解析 データ共有 業務 / 外部 データ連携 24 ログ転送 STORAGE / Data Lake 構造化 非構造化 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 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 自然言語クエリ アプリ / システムロ グ収集
25. ユースケース 25 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY
26. 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 1京行 データインジェストの実績 26 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY
27. 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 27 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY
28. ユーザ事例 : GitLab 長年サービス基準を満たせなかった新しい機能を次々とリリース プロダクトアナリティクス 機能採用率・ユーザ行動・エラー率をリアルタイムで追跡。「クエリ 15秒超の機能はリリース不可」のルールから解放。1億行超のクエ リが0.24秒で "ClickHouse became a breakthrough for releasing features we had been sitting on for years." Contribution Analytics / DORA 160倍 クエリの高速化 0.24 秒 チーム・個人の貢献分析と開発パフォーマンス指標DORA をリ アルタイムで表示。3040秒かかっていたクエリが160倍高速に 1億行超クエリの応答時間 AI Coding Assistant 新機能リリース — Dennis Tang, Sr. Engineering Manager, GitLab GitLab Duo の利用率・開発速度向上をリアルタイムに提供化 28 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY ClickHouseの採用で実現
29. Agentic Data Stack by ClickHouse AI 時代のデータ基盤の新標準 AI はデータ基盤の「使われ方」 を根本的から変えた • 人がクエリを設計する時代から、 AI がワークフローを動かすためにデータを横断的に収集する 時代に。従来のサイロ化されたデータ基盤ではシフトに追いつけない ClickHouse の Agentic Data Stack が、３つの AI シフトの全てに答える • アプリのエージェント化、分析インターフェースの会話化、オブザーバビリティのAI 駆動化をAgentic Data Stack がすべてサポート ClickHouse は「スピード 」「スケール 」「コスト」の すべてで同時に問題を解決する、 AI 時代のデータベース 29 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY
30. 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 30 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY
31. 31 31 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY