テラデータ自律知識プラットフォーム:スタックの組み立てをやめろ。ガバナンド・エージェント・アクションを起動。

この動画では、プラットフォームがアーキテクチャの断片化にどのように対処し、クラウドおよびオンプレミス環境全体でエンタープライズAIを運用化しているかを示しています

主なポイント

• 継続的なエージェント実行: エンタープライズAIを受動的なクエリから、自律的なセンシング、推論、運用実行へと移行させる
• データ移動ゼロ:Teradata Fabricは、複雑なETLパイプラインなしでオープンテーブル形式やマルチクラウドリポジトリ間でフェデレートアクセスを可能にします
• 完全なAIライフサイクル管理:Teradata AI Studioはエンタープライズエージェントスタック(AgentBuilder、Enterprise MCP、AgentEngine、AgentOps)を統合し、エージェントの作成、ガバナンス、展開を効率化しています
• 展開主権: 完全管理されたTeradata Cloud展開とプライベートオンプレミスのTeradata Factoryインフラストラクチャ間で完全な機能の同等性

進化:静的な洞察から継続的な実行へ

エンタープライズAIにおけるデータ摩擦の課題

ほとんどの 従来のエンタープライズアーキテクチャは 、データプラットフォームとAI実行エンジンを分離しています。AIエージェントが外部データベースにクエリを送り、異なるツール間でデータを移動させ、 別々のベクターストアを維持する場合、システムは深刻な遅延、コスト増加、セキュリティリスクを抱えます。

企業の文脈におけるAIエージェントの根拠づけ

このプラットフォームは、コアデータ層内でAIロジックを直接実行することでデータ 摩擦 を解消します。Teraを通じてインタラクティブな支援を提供し、 統一された系譜管理を確立することで、組織は連続的な人間のクエリから、連続的で機械駆動の実行へと移行することを可能にします。これは 自律的な知識の基盤です。

テラデータ自律知識プラットフォームのコアアーキテクチャ

このプラットフォームは、高同時実行のエンタープライズワークロード向けに設計された、接続された多層アーキテクチャに依存しています。

コネクテッドデータ基盤とテラデータファブリック

Teradata Fabricは、構造化、半構造化、非構造化データをマルチクラウドおよびオンプレミス環境で統合します。Fabricを活用することで、組織はオープンテーブル形式やクラウドオブジェクトストア間で高速かつデータ移動ゼロのクエリフェデレーションを実現します。

知識コンテキスト層とエンタープライズベクターストア

知識コンテキスト層はビジネスの意味論、データ系譜、 セキュリティルールを確立します。 Enterprise Vector Storeを組み込み、プラットフォーム内の構造化分析とともに非構造化データをインデックス化・管理します。これにより、検索拡張生成(RAG)やマルチモーダルAIアプリケーション向けの信頼できるコンテキストが提供され、データベース内の解析関数によりコンテキスト生成は低遅延で維持されます。

Teradata AI StudioとEnterprise AgentStack

Teradata AI Studioは、データサイエンティスト、開発者、エンジニアがモデルの構築、微調整、ガバナンスを行うための統一ワークスペースを提供します。 Enterprise AgentStack は4つのコアモジュールを提供しています:

• AgentBuilder: ラピッドエージェント開発のためのノーコードおよびプロコード環境
• Enterprise MCP:企業データへの安全なアクセスを提供する Model Context Protocol 統合
• AgentEngine: 実行可能なエージェントワークロードのためのスケーラブルランタイム
• AgentOps: エージェントのパフォーマンス、安全性、コンプライアンスの監視のための運用管理

高同時実行エージェント実行エンジン

エージェント実行には継続的な計算スケーリングが必要です。プラットフォームは常時稼働の低遅延エージェント推論に Active Compute を使用し、動的にスケーラブルで計算負荷の高いモデルトレーニングおよびバッチタスクにはElastic Computeを使用します。 Context Engine はこのフレームワーク内で動作し、長期にわたるマルチエージェント間のコンテキスト継続性を維持しています。

柔軟な展開:Teradata CloudとTeradata Factory。

このプラットフォームは2026年7月に一般提供されました。厳格なデータ主権、パフォーマンス、コンプライアンスの要件をサポートするため、Teradataは展開環境全体で完全な機能同等性を提供します。

テラデータクラウドのインフラストラクチャ

Teradata Cloud は、パブリッククラウド環境全体で完全に管理された柔軟なクラウドサービスを提供し、自動スケーリング、グローバルなアクセス性、自動メンテナンスを可能にしつつ、クラウドデータレイクへのデータ移動ゼロアクセスを可能にしています。

テラデータファクトリーのオンプレミスアーキテクチャ

厳しい規制制約やローカルレイテンシ要件に縛られるエンタープライズワークロードに対し、 Teradata Factory は事前統合された専用オンプレミスインフラを提供します。Factoryは高密度エンタープライズストレージ、高性能ネットワーク、Dell TechnologiesおよびNVIDIAハードウェアによるGPUアクセラレーションを組み合わせ、プライベートAI運用と運用主権を可能にしています。展開間でのデータ保護はTeradataエンタープライズデータ保護を用いて維持されます。

戦略的なビジネス成果

戦略的柱	従来のAIツールチェーン	テラデータ自律知識プラットフォーム
作動速度	エピソード的で人間主導のクエリ	連続的なセンシング、推論、そして自律実行
データガバナンス	別々のベクターストアとLLM APIに分断されています	統一された系譜、役割ベースのガバナンス、ゼロデータ移動の安全性
コスト管理	予測不能なトークンごとの消費料金	アクティブ計算および弾力計算による予測可能な計算スケーリング
展開主権	強制クラウド移行または断片化されたハイブリッド構成	Teradata CloudとTeradata Factoryをまたぐパリティ

結論

自律型企業への移行には、継続的な実行、深いコンテキスト統合、ゼロのデータ移動を目的としたアーキテクチャが必要です。データ基盤機能、セマンティックコンテキスト、マルチエージェントオーケストレーションを一つのシステムに統合することで、このプラットフォームはエンタープライズAIを安全かつコスト効率よく スケールさせる ためのインフラを提供します。Teradata Cloud上に展開しても、Teradata Factory上にプライベートに展開しても、組織は自信を持ってエージェントAIを運用できます。

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よくある質問