ChatFeatured が PlanetScale Postgres から ClickHouse Managed Postgres に移行し、AI ブランドディスカバリーを強化した方法

ChatGPT におすすめの OLAP データベース を尋ねたり、Perplexity に自分の肌に最も合うスキンケアブランドを聞いたりしたとき、返ってくる答えは偶然選ばれているわけではありません。その回答は、AI モデルがこれまで何を読み、引用し、どのような情報を権威あるものとして関連付けて学習してきたかによって形作られています。ブランドにとっては、これまでにない新たな認知度向上の課題が生じており、それを解決するための新しいプラットフォームが求められています。

ChatFeatured は、この分野で最も急成長しているソリューションの 1 つです。トロントを拠点とする同社は、AI モデルがどのようにブランドを発見し、推薦しているかを追跡、最適化し、働きかける支援を行っています。他社ツールが「ブランドがどう表示されているか」を示すだけで終わるのに対し、ChatFeatured はその先まで踏み込み、マーケターに必要なコンテンツを提示した上で、その制作まで実際にサポートします。

「顧客に話を聞いたところ、『データ自体は素晴らしいし、誰もがデータをくれる……でも、それをどう活用すればいいのか？』と言われました」と、共同創業者兼 CTO の Nithiiyan Skhanthan 氏は語ります。「『検索エンジン最適化のことなんて何も分からない。あなたたちは専門家なのだから……代わりにやってほしい』と言われたのです」

Nithiiyan 氏と共同創業者の Farris Nasr 氏は、「組み込み型 AEO ストラテジスト」と呼ぶ仕組みを構築しました。これは実質的に、AI モデルが引用している情報源を分析し、ブランドの認知度を高めるコンテンツを特定して、マーケターがそれを制作できるよう支援する AI エージェントです。わずか数か月で、このプラットフォームはすでに世界中から顧客を獲得しており、そこには Cooper Consumer Health のような 10 億ドル規模の企業も含まれています。「これを見れば、この課題がいかに大きいか、そして実行力こそが何より重要であるかがよくわかります」と Nithiiyan 氏は話します。

急速に成長する ChatFeatured のようなアナリティクス重視の製品がその価値を提供し続けるには、トランザクションワークロードを処理しつつ、複雑な分析クエリにも対応しなければなりません。理想を言えば、2 つの独立したシステムを運用するオーバーヘッドなしで実現したいところです。ClickHouse Managed Postgres がどのようにして両方の利点を同時に提供したのか、Nithiiyan 氏に話を伺いました。

3 つのプロバイダー、同じ問題 #

Cursor や Claude Code のようなツールの登場により、創業者のテクノロジーに対する考え方は変わり、長期的なスケーラビリティよりも市場投入までのスピードが優先されるようになりました。Nithiiyan 氏は次のように述べています。「特に AI コーディングが普及した今、多くの人は『1,000 人のユーザーに対応するためにどのスタックが必要か』とは考えません。『アーキテクチャに時間を費やす前に、アイデアを検証するために最も早くリリースできるスタックは何か』と考えているのです」

ChatFeatured の歩みも例外ではありませんでした。多くのスタートアップと同様、同社も Postgres から始めました。迅速に立ち上げられ、アプリケーションと基本的なアナリティクスの両方のニーズに対応できる柔軟性があり、広く理解されていたためです。「最初のバージョンなら Postgres で必要なことは何でもできるという話をよく耳にします」と Nithiiyan 氏は言います。「このプロダクトを形にしなければならなかった私自身、その考え方からスタートしましたし、それは理にかなっていたと思います」

製品の初期バージョンを開発する中で、チームは Digital Ocean を皮切りに、3 つのマネージド Postgres プロバイダーを渡り歩きました。「安くて手軽でした。約 20 ドルでそこそこのサイズのインスタンスが手に入ります」と Nithiiyan 氏は振り返ります。当初は問題なく動作していましたが、6 つの AI モデル全体で 1 日あたり約 1,000 件のプロンプトを取り込むようになると、実際のユーザーにとっては遅すぎる状態に陥りました。

2 番目に試したプロバイダーではパフォーマンスが向上しました。しかし、顧客ベースが拡大するにつれて、夜間のプロンプト取り込み時間帯における CPU 使用率が 90% に達し、さらなる成長の余地はほとんどなくなりました。Nithiiyan 氏は次のように話します。「すぐにさらに 100 社の顧客を追加しようとすれば、同じパフォーマンスを維持するだけでもデータベースを大幅にスケールアップしなければなりませんでした」

PlanetScale の評判を聞いた同社は、それを試すことにしました。「しかし、乗り換えてみたものの、パフォーマンスにはそれほど感銘を受けませんでした」と Nithiiyan 氏は言います。さらに、IOPS の制約にも直面しました。ストレージレイヤーにおける読み取り/書き込み操作が上限に達してしまったのです。PlanetScale の Metal ティアにアップグレードすればその上限は解除できますが、チームが Postgres に取り込んでいたデータ量を考えると、コスト面で選択肢にはなり得ませんでした。

仮に Metal の費用をまかなえたとしても、より根本的な問題が存在することが Nithiiyan 氏には見え始めていました。Postgres はトランザクションワークロードには優れていますが、ChatFeatured のあらゆる機能の核心にあるのはアナリティクスです。どのマネージド Postgres サービスを試しても、その現実が変わることはありませんでした。「ユーザー数が増え始めると、別の技術が役立つような特定の限界に直面します」と同氏は語ります。「そこで ClickHouse のような特化型のアナリティクスデータベースを検討し始めたのです」同社が必要としていたのは、Postgres と ClickHouse がシームレスに連携し、それぞれが得意なワークロードを担うことで、プラットフォームをより高速かつコスト効率の高いものにできるアーキテクチャでした。

両方の利点を獲得: OLTP には Postgres、OLAP には ClickHouse #

ChatFeatured の初期段階では、「速さよりも正しさを重視していた」と Nithiiyan 氏は振り返ります。それでも、知識豊富な同僚に話しかけるような感覚を重視した製品である以上、スピードが顧客体験の根幹になることは理解していました。

「分析クエリに時間がかかりすぎてデータを適時に取得できなければ、ユーザー体験は損なわれてしまいます」と Nithiiyan 氏は言います。「ChatGPT を使っているユーザーは、数秒以内の返答に慣れています。分析クエリに 30 秒も待たされるようでは、エージェントが価値を提供する前にユーザーが離脱してしまうのです」

Nithiiyan 氏は以前から、ClickHouse がこの用途に適したツールであることを知っていました。実際、ChatFeatured のエージェント分析を動かすために、すでにセルフホスト版を運用していたのです。このプラットフォームは CDN/サーバーレベルで AI クローラーのトラフィックを捕捉し、エージェントが顧客のウェブサイトを訪問したタイミングを追跡して、そのデータをコンテンツのレコメンデーションに活用しています。何千ものリクエストを ClickHouse にバッチ処理で流し込んだ際、その圧縮性能に圧倒されたと同氏は振り返ります。「『そんなはずはない、データが欠落しているに違いない』と思ったのを覚えています。それほど小さく効率的でした。そのデータに対してクエリを実行しても、瞬時に読み込まれるのです」

その体験だけで、同氏を納得させるには十分でした。「ClickHouse をぜひ使いたいと思いました」と同氏は言います。「分析クエリのためにデータベースを 1 つ選べるとしたら、それは ClickHouse 一択でした」

しかし、ClickHouse が正解だとわかっていることと、それをプラットフォームの基幹として利用できることとは別問題でした。ChatFeatured には依然として、ビジネスのトランザクション面(アプリケーション層、ユーザーデータ、アカウント管理)のための Postgres が必要でした。ClickHouse を導入するということは、2 つの独立したデータベースを運用し、その間のパイプラインを維持し、双方の運用オーバーヘッドを抱え込むことを意味します。製品の開発と顧客獲得を同時に進めているブートストラップ期のスタートアップにとって、それは受け入れられるトレードオフではありませんでした。

そんな中、ClickHouse がマネージド Postgres サービスを発表しました。他のマネージド Postgres プロバイダーとは異なり、コンピュートと物理的に同じ場所に配置された NVMe ストレージを使用することで、最大 10 倍の高速なパフォーマンスを実現します。そして Nithiiyan 氏とチームにとって決定打となったのは、アナリティクスのために ClickHouse へ直接データを同期するネイティブな組み込み機能が備わっており、単一の統合プラットフォーム上で両方のワークロードを扱える点でした。

「ClickHouse Managed Postgres を目にしたとき、本当に胸が躍りました」と同氏は言います。「『完璧だ。完全に分かれた 2 つのデータベースを管理する必要がない。ClickHouse のスピードと Postgres のトランザクション対応力を活かせる、これこそが求めていた単一のドロップインソリューションだ』と考えました」

PlanetScale Postgres から ClickHouse Managed Postgres への 30 分での移行 #

手動でデータをダンプしてリストアする代わりに、Nithiiyan 氏は Postgres-to-Postgres ClickPipes コネクタを使用しました。これは 1,000 社を超えるユーザーの実環境で鍛え上げられた技術に基づく、移行専用のツールです。PlanetScale のソースを指定するだけで、初期ロード、スキーマの移行、継続的な同期が自動的に処理されました。そこから移行を完了するまでに必要だったメンテナンスウィンドウは、わずか 5 分間でした。「これまでに 3 つの異なる Postgres プラットフォーム間で移行を行った経験がありますが、今回が群を抜いて簡単でした」と同氏は述べています。

違いを生み出したのは、ClickHouse チームが伴走してくれたことだと同氏は付け加えます。「何をすべきかを真に理解しているエンジニアと通話できるのは素晴らしいことです。Sai 氏をはじめとする全員が、まさにこの分野のエキスパートです。データが突然失われる心配はないという大きな安心感を得られました」

製品化された移行ソリューションと、ClickHouse チームの手厚い専門知識の組み合わせが、Nithiiyan 氏の言う「素晴らしい移行体験」の鍵となり、最初から最後まで合計わずか 30 分で完了しました。

実環境における顧客へのインパクト: 数分からミリ秒単位へ #

ChatFeatured の最初のフルサービス顧客の 1 社が LifestyleRx でした。PlanetScale 上では、LifestyleRx の 30 日分のアナリティクスクエリ 1 回に約 2 分半かかっていました。データを非正規化することで 90 秒まで短縮できたものの、最初からユーザー向けプロダクトとして設計されていたものにとっては、依然として遅すぎました。ChatFeatured 自身のチームでさえプロダクトを効率的に使えないようでは、置き換えを目指している既存のツールよりも優れた体験を提供できるとは言えないと、Nithiiyan 氏は痛感していました。

ClickHouse を導入したことで、同じクエリが今では 1 秒未満で読み込まれると同氏は言います。「あまりの素晴らしさに心底驚き、チャットに飛び込んで『みんな、これはすごい、こんなパフォーマンスが存在するなんて知らなかった』と言ったのを覚えています。このようなパフォーマンスをこれほど手軽に利用でき、これほど巧みに統合された世界に私たちが生きているというのは、本当に驚くべきことです」

それは以前 ClickHouse で味わった感覚と同じでした。初めて ChatFeatured の CDN ログデータをセルフホストの ClickHouse インスタンスに通したときも、20 分の 1 に達する圧縮率を見て同様に驚嘆したといいます。「比率で見ても驚異的です」と同氏は語ります。「より多くの顧客へとスケールしていくにあたって、これは当社にとって大きな前進となります」

ChatFeatured とそのユーザーにとって、真のインパクトは単なる数字にとどまりません。ClickHouse のパフォーマンスにより、プラットフォーム導入以降の全パフォーマンス履歴を顧客に表示するなど、以前は開発を避けていた機能の構築が可能になりました。旧インフラでは数分を要していたはずのクエリです。「ClickHouse では、ミリ秒単位で処理されます」と Nithiiyan 氏は話します。「アナリティクスに関してパフォーマンスの心配をする必要がなくなったため、ロードマップが大きく強化されました」

状況がどれほど変わったかを物語る小さな兆候として、同氏はこう付け加えます。「読み込み画面の見た目を整えることにあれほど多くの時間を費やしていましたが、今ではその心配も一切なくなりました」

スケールを見据えて構築された統合スタック #

創業当初から、Nithiiyan 氏と共同創業者の Farris 氏は、マーケターがより多くのことをより迅速に行えるよう、フリクションのない体験を作り出すことを明確に目指してきました。「そもそも ClickHouse の検討を始めた最大の理由もそこにありました」と同氏は言います。「競合他社を上回るスピードと優れた体験を提供することで、どうすれば顧客を驚かせることができるだろうか、と」

現在、トランザクション層を ClickHouse Managed Postgres が担い、プラットフォームの成長に合わせて分析クエリを ClickHouse にオフロードできる道筋ができたことで、Nithiiyan 氏は今後の展開に期待を寄せています。「ClickHouse を利用するようになったことで、エージェントのパフォーマンスが格段にスムーズな体験になることにワクワクしています」と同氏は言います。「当社のプラットフォームを利用する体験において、非常に大きな進化になると考えています。そしてユーザー体験こそが、私たちの最大の差別化要因なのです」

創業から 1 年足らずの旅路の中で、ChatFeatured はいくつものマネージドサービスプロバイダーを経験してきました。「チームも気に入っていますし、プロダクトもこれまで使った中で文句なしに最高なので、ここから乗り換えるつもりはありません」と Nithiiyan 氏は笑顔で話します。その安心感には大きな価値があります。「ClickHouse があれば、必要なパフォーマンスを得るためにスタックを変更したり別のプロバイダーを探したりする心配がありません。まさに必要な最適な場所にいます。創業者として、気にかけるべき課題が 1 つ減りました」