この記事は、2026/5/20に公開された「From Analytics Platform to an AI Operating System: Data Lakehouse in the Agentic AI Era」の翻訳です。
レイクハウス・アーキテクチャは、データレイクの非構造化的な規模とデータウェアハウスの構造化されたパフォーマンスを組み合わせるという使命のもとに開発されました。この変化により、企業データが統合され、本当の意味での「信頼できる唯一の情報源」が初めて実現しましたが、2026年にミッションが拡大しました。エージェント型AIの時代を迎えるにあたり、レイクハウスは意思決定を支援するための過去のレポートを保管するリポジトリから、自律的なエンタープライズ・エージェントによる自律的かつ迅速な行動を支援するための高性能なコンテキストレイヤーへと進化しつつあります。そのオープンで柔軟かつ信頼性の高い基盤は、相互運用性、リアルタイムデータ処理、セキュリティ、ガバナンス、クラウド間およびオンプレミス環境でのポータビリティ、およびすべての管理機能と運用機能のための組み込み型AIオートメーションによって強化されています。
Fortune 2000企業のリーダーによる自社のデータ資産の捉え方は根本的に変わりつつあり、そのプレッシャーは、自律型AIエージェントに効率的にデータを供給する必要性から生じています。彼らはCloudera Lakehouseを使って構造化データ、半構造化データ、非構造化データを統合し、「ゼロコピー」、「ゼロETL」、ほぼリアルタイムのモデル微調整、リアルタイムの推論を可能にしています。このレイクハウスは、RAGパイプライン、AI特徴量ストア、リアルタイム・ストリーミング・パイプラインを有効にし、エンタープライズ・エージェント向けにガバナンス・フレームワーク、セマンティック・コンテキスト・レイヤー、および運用インテリジェンスを提供します。
データレイクハウスの進化
相互運用性：「統合優先」の罠を打ち破る
AI時代においては、データこそが最大の強みです。どのツールを使うか、また、どこでAIをトレーニングし、実行するかをデータ戦略によって判断するのは当然のことです。しかし、多くのベンダーが依然として推し進めているのは、データを利用する前に独自のガバナンスやクラウド環境に移動またはコピーする必要がある「統合優先」モデルです。このモデルは、データ戦略にさらなるコスト、複雑さ、リスクをもたらすだけでなく、データの所有権と管理権を放棄しなければならない場合も多くあります。
データレイクハウスは、データ戦略が変更された場合でも、それに合わせて適応できるよう、オープンで柔軟性があり、ポータビリティ、相互運用性、適応性を備えている必要があります。そのため、オープンテーブル・フォーマット（Apache Iceberg）、オープンカタログ（Apache Polaris）、オープン・クエリ・エンジン、REST-API、およびフェデレーテッド・アクセスが新たな基準となり、Clouderaのレイクハウスの中核的な構成要素を形成しています。
コンテキスト認識型ハイブリッドレイクハウス
LLMはインターネットでトレーニングされているだけで、貴社のビジネスについては何も知りません。AIの成功はもはや、モデルの品質で決まるものではなく、自動化するワークフローの種類やモデルに提供するビジネスコンテキスト（ERPレコード、財務取引、サプライチェーンログなど）の正確さによって左右されるようになっています。
Cloudera Data Lakehouseは、安全で厳重に保護された、状況を認識するレイヤーをエージェントに提供します。
360度のコンテキスト：エッジ、データセンター、クラウドのデータを統合し、単一のガバナンスレイヤーに統合し、360度の完全なコンテキストを利用できるようにします。
マルチモーダルデータ：ログ、動画、画像などの非構造化データを変換・整理・統合し、構造化テーブルと組み合わせて分析や推論を補強します。
共有セマンティクス：技術、ビジネス、運用に関するメタデータを組み合わせることで、エージェントが適切なビジネスコンテキストでデータを容易に発見、理解、利用できるようにします。
網羅的なリネージ： AIエージェントが100万ドルの調達決定を下す場合、「記録」または説明可能性が必要になります。Clouderaは、エッジセンサーから最終的なモデル出力までの自動データリネージとエンドツーエンドのトレーサビリティにより、この説明可能性を提供します。
Clouderaのレイクハウスは、分散環境や異種環境全体にわたってリアルタイムのコンテキストを提供し、企業がデータ、モデル、ビジネスルールを管理下に置きながら、AIシステムに完全なコンテキストを提供することを可能にします。
ポータブルAI
Clouderaなら、データがどこにあっても、分析とAIをデータに適用できます。データがオンプレミスのオブジェクトストア、プライベートクラウド、あるいは複数のパブリッククラウドのいずれに存在していても、弊社のレイクハウスは、統一されたゼロコピーアーキテクチャを備えたポータブルなAIを提供します。クラウド上で構築し、オンプレミスで推論を行うことで、修正や再構築のコストをかけずに、自社でデータを管理し、知的財産の漏洩を防ぐことができます。OCBC銀行のようなグローバル金融機関では、このアーキテクチャのオープン性により、地域の厳しいデータ居住要件や主権要件を満たしながら、グループ全体でAI/ML機能を拡張することができます。
自己最適化型の自動運用レイクハウス
AIシステムは、データの品質、鮮度、一貫性に対して非常に敏感です。データ量とAIワークフローが指数関数的に増加するにつれ、手動による最適化を続けることは難しくなります。Clouderaは、以下の目的でAIドリブン型オートメーションをレイクハウス・プラットフォームに直接統合します。
データアクセス
データ最適化
コンパクション
スキーマの進化
タグ付けと分類
ワークロードのチューニング
品質モニタリング
ガバナンスの実施
リネージ
ライフサイクル管理
このレイクハウスは、データチームとAIチームの運用上の複雑さを軽減しながら、継続的に自己最適化を行います。弊社の顧客は、Cloudera Agent Studioを使用して、ビジネス上の意図に基づいてデータを自律的に監視、変換、移動するエージェントをデプロイしています。
バッチ処理から連続処理へ：ストリーミング・レイクハウス
「ストリーミング」と「バッチ」の区別は薄れつつあります。エージェント主導のワークフローをサポートするには、データが数分前や数時間前のものであってはならず、継続的なものでなければなりません。
Cloudera Open Data Lakehouseは、ストリーミング・レイクハウスとして機能し、すべてのデータポイントをイベントとして扱うことで、AIエージェントがサプライチェーンの混乱や金融異常が発生したその瞬間に、ミリ秒単位で対応できるようにします。これらのイベントは発生源で直接処理され、ストリーミングデータに対して複雑な分析を実行してから、データをレイクハウスに取り込み、ほぼリアルタイムの意思決定を行えるようにします。また、前処理済みのストリーミングデータを推論のタイミングでエージェントに配信し、リアルタイムでの処理を可能にします。このレイクハウスには、データ共有機能やフェデレーション機能も備わっており、他のソースからのデータに対して、不要なデータ移動やデータ変換を行うことなく、最小限の遅延で処理できるようにします。
Edge-to-AI Continuum：エッジ推論によるデータセンターを超えたレイクハウスの拡張
レイクハウスは中央集権型の巨大な単一システムではありません。IoT、スマートファクトリー、モバイル・アプリケーションが急増する中で、エッジ推論は極めて重要になっています。ClouderaはLakehouseを外向きに拡張して、データが生成されるエッジでの分析とアクションを可能にし、そのインサイトを中央ハブに同期します。Navistarでは、何千台ものコネクテッドトラックからのセンサーデータをリアルタイムで処理することで、プロアクティブ・メンテナンス・アクションを自動的に起動し、メンテナンスコストを30％削減しました。
データファブリックとレイクハウスの融合
Clouderaでは、LakehouseとFabricのアーキテクチャが融合しつつあります。Lakehouseはデータを統合する一方、Fabricはメタデータ（取り込み時の自動キャプチャ：リネージ、機密タグなど）を有効化します。これらを組み合わせることで、データの発見、統合、およびガバナンスを自動化でき、コピーゼロ、ETLゼロ、冗長性ゼロのセキュリティで、どこからでもデータに簡単にアクセスできるようになります。
話すAIから予測し行動するAIへ
AIの第一波は会話がメインでした。そして第二波はエージェント。この時代の勝者は、単に最も多くのデータを「蓄積」する企業ではなく、自律システムに信頼性の高い、継続的でマルチモーダルなコンテキストを提供して、明確な提案や意思決定を行うことができる企業となります。Clouderaは、AIエージェントにあらゆるデータへの統制されたフェデレーション・アクセスを提供することで、世界の大企業が「チャット」から「アクション」に移行できるよう支援しています。
データがデータセンター、クラウド、エッジのいずれにあっても、Cloudera Open Data Lakehouseはハイブリッド・レイクハウスとして機能し、エージェント時代の未来に対応できる体制を整えます。
Cloudera Open Data Lakehouseの仕組みを学ぶには、こちらの動画をご覧ください。
詳細については、Cloudera Open Data Lakehouseをご確認ください。
