AlloyDBの新機能と活用事例を紹介 Google Cloud Next 2026 Recap 株式会社ZOZO データ・AIシステム本部 MA部 MAシステム開発ブロック ブロック長 平井 蒼大 Copyright © ZOZO, Inc. 1 

© ZOZO, Inc. 株式会社ZOZO データ・AIシステム本部 MA部 MAシステム開発ブロック ブロック長 平井 蒼大 ● 自社マーケティングシステム「ZMP」の開発 ● パーソナライズ配信システムの開発・運用 ○ データベースと して AlloyDB を利用 2 

© ZOZO, Inc. 3 今回のパート セッション: What's new in AlloyDB: Scale PostgreSQL for agentic AI and hybrid clouds AlloyDBのアップデートと活用事例を紹介 1. エンタープライズ・分析機能 2. 活用事例(Walmart) 3. AI関連機能 4. 活用事例(Barclays） 

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© ZOZO, Inc. 5 エンタープライズ・分析機能 

© ZOZO, Inc. 6 Hot Standbay 概要 スタンバイノードが WAL を受け続けな がら、アクティブなインスタンスとして動 作する機能 メリット ● フェイルオーバー時の RTO 向上 ● パフォーマンス回復時間の短縮 公開資料 (https://content-cdn.sessionboard.com/content/N6mYMm BTWyytps7knLog_BRK2-022.pdf)P8より 

© ZOZO, Inc. 7 Read Pool Autoscaling 概要 読み取りインスタンスがワークロードに応 じて自動スケーリングする機能 特徴 ● 負荷に応じた 自動スケーリング ● スケジュールベースのスケーリング も可能 公開資料 (https://content-cdn.sessionboard.com/content/N6mYM mBTWyytps7knLog_BRK2-022.pdf)P9より 

© ZOZO, Inc. 8 Transparent Query Forwarding 概要 プライマリーノードで受け付けた読み取りクエリを自 動で読み取りノードへフォワードする機能 特徴 ● アプリ修正コストなしで読み書き分離を実現 ● 読み取りインスタンスへの振り分けにかかる 実装コストを削減 ● 既存システムへの導入が容易 公開資料 (https://content-cdn.sessionboard.com/content/N6mYM mBTWyytps7knLog_BRK2-022.pdf)P11より 

© ZOZO, Inc. 9 LakeHouse Federation 概要 AlloyDB から BigQuery や Iceberg 上のデー タを直接クエリできる機能 できること ● AlloyDB上のトランザクションデータと BigQuery上の履歴データ、集計データを結合 することで統合的な分析 ● セッションのデモでは BigQuery・Iceberg データをJOINしてベクトル検索する例を紹介 公開資料 (https://content-cdn.sessionboard.com/content/N6mYM mBTWyytps7knLog_BRK2-022.pdf)P16より 

© ZOZO, Inc. 10 活用事例: Walmart 

© ZOZO, Inc. 11 活用事例: Walmart AlloyDB を選んだ理由 ● 大規模かつ、複雑な処理が求められる環境に耐えら れる ● PostgreSQL 標準 API による特定ベンダー非依 存 ● パッチ適用・バックアップ・性能チューニングを自動化 する オートパイロット機能 概要 AlloyDB を利用した商品カタログシステム を開発。 課題 ● 何億もの商品データ、数千人のライター と大量の読み取りが同時発生 ● プライマリキー検索・テキスト検索・属性 フィルタなど複雑なクエリが混在 ● Google Cloud / Azure / オンプレ / 1万以上のエッジ店舗にデータが分散 

© ZOZO, Inc. 12 AI関連機能のアップデート 

© ZOZO, Inc. 13 ベクトル検索の改善 ScaNN ● 10億〜100億件という膨大なベクターデータ への対応 HNSW ● HNSW アルゴリズムでPostgreSQL標準の 最大4倍高速なベクトル検索を実現 公開資料 (https://content-cdn.sessionboard.com/content/N6mYM mBTWyytps7knLog_BRK2-022.pdf)P30より 

© ZOZO, Inc. 14 各種機能の拡張 キーワード検索の拡張 ● RUM拡張サポート、BM25、検索サーバーとのイン テグレーション ハイブリット検索 ● ai.hybrid_search関数によるベクトル検索＋キー ワード検索の組み合わせ Gemini を活用した AI 関数 ● ai.if / ai.rank / ai.generate 関数の サポート ● 「サントリーニ島での夏季休暇用のシャツをスコアリングし たい」というようなデータベースと現実世界の情報を組み 合わせたスコアリングが可能 公開資料 (https://content-cdn.sessionboard.com/content/N6mYM mBTWyytps7knLog_BRK2-022.pdf)P31より 

© ZOZO, Inc. 15 活用事例: Barclays 

© ZOZO, Inc. 16 活用事例: Barclays AlloyDB Omni を選んだ理由 ● コンテナ化されていて自社環境で動作し、規制 要件に対応 ● AI 機能の搭載。伝統的な銀行が AI 時代の俊 敏性を獲得 概要 データベースのモダナイズの一環として AlloyDB Omni を採用 AlloyDB Omni とは ● コンテナ形式で提供される Google Cloud外で動 かせる AlloyDB ● オンプレミス・AWS/Azure・ローカル PC などあら ゆる環境で動作 課題 ● データの所在・セキュリティ要件が厳しく、 全てをパブリッククラウドに移行することが困難 

© ZOZO, Inc. 17 まとめ 感じたこと ● AlloyDB が AI エージェント時代のデータベースとして選択されるために、 単なるデータ蓄積を超えた様々な新機能を開発していることが印象的 ● Barclays の事例に代表されるように、厳格な規制・多様なインフラ要件を 持つエンタープライズ企業も選択できるオプションを提供 

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