「人が使うDB」から「AIが使うDB」へ。ClickHouseで実現する超高速データ基盤

by Miki Matsumoto

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「人が使う DB」から「AIが使うDB」へ。 ClickHouse で実現する超高速データ基盤 ClickHouse株式会社ソリューションアーキテクト, 松本幹 2026

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©2025 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 2 自己紹介 ● 15年以上にわたりビッグデータ領域に従事し、外資系スタートアップにて日本市場立ち上げの技術戦略をリード ● 以前は、SREやプロフェッショナルサービスとして、大規模・分散データ基盤の設計から構築・運用までを主導 ● 現在は ClickHouse 日本人社員第一号として参画し、Solution Architect を担当

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©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 4 AIによるデータプラットフォームの変革 AIが変える3つのデータ基盤への要求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 ● Text-to-SQLにより、動的にクエリを生成 → 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 ● 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 → 「誰が・いつ・どれくらいの頻度で」が予測不能に　事前設計の前提が崩れる

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©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 5 ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY データドリブンからワークフロードリブンへワークフロードリブン USER AGENT USER AGENT USER AGENT クエリ数千件 / 日パターン動的・並列レスポンスミリ秒エージェントアプリケーション全従業員 AI SRE データドリブン USER USER USER USER USER USER クエリ数十件 / 日パターン計画的・逐次的レスポンス数秒アプリケーションデータアナリスト SRE 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 MCP MCP サイロ化かつ個別最適化 RDB DWH Observability

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©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY ©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 6 MongoDB / DynamoDB など ● 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。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 ● 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 ⚠ データ量が増えるとクエリが急激に低下。 BigQuery / Snowflake / Databricks など ● 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 ⚠ 準リアルタイムがベース。大規模同時アクセスは不得意。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

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©2025 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 DBEngines における分析OSSデータベースランキング #1 GitHubスター数 48,400 　　　　　　　以上 Cloudを利用している企業数 4,000 　　　　　　　　　　　以上 2024 AWS Tokyo Regionオープン 2025 GCP Tokyo Regionオープン

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©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 11 ClickHouse Cloud 超高速なリアルタイム分析向け DBにクラウドの力を与える Cloud OSS ● PB規模をミリ秒で処理 ● 高QPSによる同時処理 ● データの高圧縮 ● SQLによるシンプルな IF ● リニアなスケーラビリティコンピュートとストレージの分離 ● 即時スケールアップ・ダウンワークロードに応じて動的にスケール ● 高可用性マルチゾーン構成 ● コスト最適化 Scale-to-Zeroのクエリエンジンとオブジェクトストレージレベルのコスト超高速なリアルタイム分析向け DB クラウドネイティブアーキテクチャ＜

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©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 12 なぜClickHouse は速いのかリソースを効率的に使うため、徹底的にチューニング MergeTree Parts Parts Parts Cache SQL Cache SQL Cache SQL INSERT SELECT S3互換共有オブジェクトストレージ分離されたコンテナコンピュート ※ClickHouse Cloudのアーキテクチャカラム型ストレージ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大容量インサートと参照クエリの競合しない設計 INSERTはイミュータブルな Part を作るだけ、SELECTは必要なPartを読むだけなので、ロック競合なしで並行処理を実現 Part は、バックグラウンドのマージプロセスによって定期的に統合・最適化 Multi-Core CPU Multi-Core CPU Multi-Core CPU マルチスレッド x 分散並列スキャンクエリを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 SIMD ベクトル化クエリと JITコンパイル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

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©2025 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 15 課題を解決する統合ソリューション技術 ClickHouse ★48.4K 高速カラム指向の OLAPデータベース HyperDX ★9.6K PeerDB ★3.1K LibreChat ★40.1K Langfuse ★30.3K AIチャットプラットフォーム LLMオブザーバビリティデータ同期ツールCDC オブザーバビリティ chDB ★2.7K インメモリClickHouse

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©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 ClickHouse Postgres Langfuse LLMオブザーバビリティ ClickPipes ユーザー ClickHouse Agent Agentic AI 分析 ClickStack オブザーバビリティ API アプリ UI その他ソースデータレイクオープンテーブルフォーマット外部ソースを直接参照 CDC リアルタイム同期 DB 高速分析処理外部データ取り込み基幹データ・トランザクションデータ連携 LLM 直接連携

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©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 17 ClickPipes マネージドデータ統合パイプライン MSK Kafka Confluent DigitalOcean Managed Kafka Kinesis Redpanda WarpStream PubSub Event Hubs S3 GCS Blog Storage DigitalOcean R2 Aurora RDS Postgre SQL MySQL MariaDB Supabase AlloyDB CloudSQL STREAMING OBJECT STORAGE CDC Change Data Capture) マネージドデータインジェストサービス ● 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CDC Change Data Capture)に対応

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©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 18 Managed Postgres by ClickHouse 01 ローカルNVMe上のエンタープライズグレードPostgres OLTPが2〜10倍高速。高い信頼性・可用性・セキュリティ 02 ClickHouseとのネイティブ統合分析が100倍高速。 ClickHouseへ分析クエリーをオフロード次世代ハイブリッドデータベース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

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©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 19 ClickHouse Agent ClickHouseに格納されているデータを自然言語で分析可能な AI チャットプラットフォーム ● グラフィカルなデータの可視化に加え、エージェントやSKILLの作成にも対応 ● ClickHouseとのネイティブ統合により、ユーザーの閲覧権限の範囲でのみデータにアクセス ● ClickHouseのDBにはMCPで接続（その他のMCPサービスにも接続可能）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

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©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 21 ClickStack ClickHouseに格納された OpenTelemetryデータをダッシュボードで可視化 ● ClickHouseの高圧縮ストレージにより、全量ログを低コストで長期保存 ● 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 AI SREを実現するオブザーバビリティツール Dashboards Notebook

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©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 22 ClickStack ClickHouseに格納された OpenTelemetryデータをダッシュボードで可視化 ● ClickHouseの高圧縮ストレージにより、全量ログを低コストで長期保存 ● 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 AI SREを実現するオブザーバビリティツール Dashboards Notebook

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©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 26 Langfuse Agentアプリケーションの開発や本番運用を支援する LLMOpsプラットフォーム ● APIの利用コストや応答時間、ユーザーの会話履歴などを一元管理 ● プロンプトのバージョン管理と評価 ● テストデータセットによる回帰テストと継続的な改善 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

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©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY ©2025 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 28 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 5PB / 日 1,250万 / 秒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 Druidから移行したイベントデータ基盤 10億件+ / 分イベントインジェスト 30倍のデータ圧縮 90%のコスト削減オブザーバビリティおよびモデル開発時の分析基盤 PB / 日データインジェスト Claude 4 の開発に利用 Claudeが ClickHouseを選択 ANTHROPIC

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©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY ©2025 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 29 ClickHouse 社内事例「 AIネイティブなデータ基盤」 BIツールからAIチャットUIへシフト 40以上のデータソースを集約した AI Native DWHを自社で構築・運用 14兆行+, 10PB のデータ量社員の50%以上が月間アクティブユーザー Langfuseを利用して継続的な精度改善＋ Langfuse LLMオブザーバビリティ ClickHouse Agent Agentic AI 分析

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マーケティング & CRM CSP 課金 & 使用量計測オブザーバビリティプラットフォームコントロールプレーンドキュメント DB その他 DWH + Marts db_marts_* + チャート＆ダッシュボードアドホックなクエリレポート＆アラート AIエージェント 01 データ収集 02 データモデリング 03 データアクセス

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全体のアーキテクチャ Airflow S3 dbt dbt elementary Langfuse LibreChat Superset ClickHouse 辞書, データセマンティック (SKILLなど) オーケストレーションデータ品質オブザーバビリティ AI オブザーバビリティテスト変換処理取り込み

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Langfuseが循環を完結させるエージェントのオブザーバビリティが新たな標準になる。 01 質問ビジネスユーザーが質問する。 02 構築ソースが不足していれば、それをDWHに組み込む。 03 パッケージデータ辞書、結合関係、ビジネスコンテキストが「SKILL」として形になる。 04 観測 Langfuseがその実行内容を記録する。 05 改善得られた知見がフィードバックされる。誰が質問しても、信頼できる回答が得られる。

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©2026 CLICKHOUSE INC., CONFIDENTIAL & PROPRIETARY 33 データ基盤こそが AIの知能を拡張する保存から知能への進化量・質・鮮度・多様性なデータがAIの知能の上限を決める。データ基盤の役割は「保存」から「AIを賢くする土台」へ AIを支えるデータ基盤サイロ化されたデータはAIのワークフローを止める。統合されたデータ基盤が AI の思考を解放する知能の拡張スピード・スケール・コストのすべてを備えたClickHouseが、AIの知能を最大限に引き出す ClickHouse Agentic Data Stack