ClickHouse が AWS AI コンピテンシーを取得

ClickHouse が Software パートナートラックにおいて AWS AI Competency を取得し、Agentic AI Tools および Agentic AI Applications の検証済みサービスとして認定されたことをお知らせします。

企業が実験段階を超えて本番稼働可能な自律型システムへと移行する中、AWS は先日、AWS AI Competency (旧称: AWS 生成 AI コンピテンシー) を拡張し、Agentic AI Tools、Agentic AI Applications、Agentic AI Consulting Services という 3 つのエージェント型カテゴリを新設しました。これにより、エンタープライズグレードの自律型 AI ソリューションの提供において実績のあるパートナーをユーザーが見つけやすくなりました。

エージェント型 AI 固有の要求に応える #

エージェント型 AI システムは単に「生成」するだけでなく、観察し、計画し、行動し、学習します。これにより、従来の分析とは大きく異なるデータ課題が生じます:

• 大量かつ高カーディナリティのテレメトリ (ツール呼び出し、トレース、評価、フィードバックシグナル、トークン使用量、レイテンシ、エラー)

• リアルタイムの反復ループ (プロンプトの変更、モデルのロールアウト、A/B テスト、リグレッションチェック)

• エンタープライズのガバナンス要件 (データの局所性、プライベートネットワーキング、予測可能なコスト、運用の耐障害性)

ClickHouse は、まさにこうしたワークロードのために構築されています。大規模なイベントストリームを取り込み、対話型クエリの結果をすばやく返せる高速でスケーラブルなリアルタイム分析エンジンであり、本番システムを減速させることなく、人間とエージェントをループ内にとどめることができます。

AWS AI Competency の取得は、(ユーザーとともに) これらの機能を AWS 上の本番環境へ導入してきた私たちの取り組みが認められたものであり、エージェント型カテゴリにおけるパートナー検証基準と実証済みのユーザーの成功を反映したものです。

AI ツールおよびエージェント型アプリケーションにおけるユーザーの成功事例 #

本番環境の AI では、一貫した 2 つのパターンが見られます。チームは (1) AI ツールのための信頼性の高いデータバックボーン (オブザーバビリティ、評価、反復) と、(2) 実世界のビジネスデータとやり取りするエージェント型アプリケーションを支える低レイテンシの分析レイヤーを必要としています。これらの要件を反映した 6 つの事例をご紹介します:

大規模な LLM オブザーバビリティと評価 (Agentic AI Tools)

Langfuse や LangChain の LangSmith などのプラットフォームは、LLM やエージェントの動作のデバッグおよび改善に使用するトレース、メトリクス、フィードバックの保存と分析に ClickHouse を採用しています。これらのシステムが本番規模 (セルフホスト環境を含む) にスケールしても、ClickHouse は汎用アーキテクチャで生じがちな取り込みやクエリのボトルネックを発生させることなく、高速なダッシュボード、ドリルダウン、評価ワークフローを実現します。

AI インフラ向けのプロダショングレードのテレメトリ (Agentic AI Tools)

最新の AI インフラは膨大な量の運用シグナルを生成します。Modal は ClickHouse Cloud を使用してリアルタイムのオブザーバビリティダッシュボードを強化しており、毎分 100 万〜200 万件のイベントを取り込みながら、1 秒未満のクエリ応答を維持しています。Temporal は、ClickHouse を基盤とする社内オブザーバビリティシステム Chronicle を構築し、「カーディナリティを受け入れる」ことで、マルチテナント規模でも調査用クエリやダッシュボードの高速性を維持しています。

AI を活用した分析体験とドメインアプリケーション (Agentic AI Applications)

アプリケーション側では、Property Finder が ClickHouse を活用して AWS 上の分析基盤をモダナイズし、大幅なパフォーマンス向上とコスト削減を達成しました。同時に、Amazon Bedrock を使用して自然言語のリクエストを SQL に変換する機能や、Amazon SageMaker による予測モデリングなど、AI 支援による分析ワークフローも実現しています。ヘルスケアおよびライフサイエンス分野では、Memorial Sloan Kettering (cBioPortal) が大規模なゲノム分析を加速するために ClickHouse を使用しています。また、cBioPortal チームは、LibreChat と Amazon Bedrock 経由の Claude 上に構築された AI チャット体験を開発中であり、MCPサーバーを通じて cBioPortal のデータに接続し、ClickHouse に対してクエリを実行しています。

これら 6 つの事例にとどまらず、mpathic、SewerAI、RBC Borealis、poolside、Cognitiv、Lens、DENIC、AdMixer、DeepL などのチームが機械学習や生成 AI のワークロードに ClickHouse をどのように活用しているかもご覧いただけます。

今後の展望 #

自律性の高まるワークフロー全体で、より強固なガバナンス、より低いレイテンシ、そしてより明確なオブザーバビリティが求められるようになる中、エージェント型システムはデータインフラのハードルを引き上げています。私たちは、ClickHouse コアエンジンや ClickHouse Cloud から、自然言語インターフェースと大規模分析を結びつけるオープンソースの Agentic Data Stack に至るまで、AWS 上でのエージェント型ソリューションの構築と運用を支援するための投資を続けていきます。

AWS 上でエージェント型 AI ツールやアプリケーションを構築しており、プロトタイプから本番稼働への移行を加速させたいとお考えでしたら、ぜひご相談ください。