エージェント型AI時代のデータベース
2026年2月時点の市場データでは、データブリックスは企業データウェアハウスの採用で第3位に位置し、関連組織における浸透率はおよそ15％に達している。同社は、採用率62％で首位のスノーフレーク（Snowflake）と、29％のアマゾン・レッドシフト（Amazon Redshift）に続く。ただしデータブリックスは、採用率が16％に達するミッドマーケットで比較的強い牽引力を示しており、従来のSQL中心のウェアハウスというより、生成AI機能と統合分析によって差別化してきた。
業界予測は、ソフトウェアの作り方そのものが構造的に変わる可能性を示唆している。ガートナー（Gartner）は、企業ソフトウェア・エンジニアの90％が2028年までにAIコード・アシスタントを利用するようになると見積もっている。2024年初頭時点では14％未満だった。この新しいモデルでは、データベースはもはや受動的な保管庫ではなくなる。データブリックスは、Lakebaseが将来の基盤として機能しうると見て賭けている。AIエージェントが現在のペースでデータベース作成を支配し続けるなら、同社のタイミングは先見の明があったと証明されるかもしれない。
シャムグノフはこう語った。「データベースはAIアプリケーションにとってのシステム・オブ・レコード（SoR、正式な記録システム）です。もはや単なるデータを保存する場所ではありません。マルチエージェント・システムにとっての永続的な記憶であり、調整の層でもあるのです。Lakebaseによって私たちは、データベースを、人間とエージェントのロジックを企業データにつなぐ基盤構造の一部にしています。受動的なストレージツールから、すべてのアクションが根拠に基づき、ガバナンスに沿い、事業の他の部分と完全に同期することを担保する、能動的な参加者へと進化するのです」。
