生成AIやOpen Table Formatが導く、データ活用の将来像─米テラデータ幹部

米テラデータプロダクトエンジニアリングSVP ティム・マッキンタイア氏、CTO ルイス・ランドリー氏

2024年12月11日(水)愛甲峻（IT Leaders編集部）

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大規模なデータ処理に強みを持つデータウェアハウスからデータアナリティクスに事業をシフトし、現在はAIとデータ活用へのフォーカスを強めている米テラデータ（Teradata）。生成AIを含むテクノロジーの進展を受けてデータ活用基盤が担う役割が拡大し、インフラ環境の要件も多様化していく中、複雑化するユーザーの課題に同社はどのように応えているのか。製品・サービス展開における戦略や強み、今後の展望について、同社プロダクトエンジニアリングシニアバイスプレジデントのティム・マッキンタイア氏と、CTO（最高技術責任者）のルイス・ランドリー氏に話を聞いた。

処理性能の高さ、柔軟性、オープン/接続性に強み

──現在のテラデータの特徴や強みを教えてください。長らく大規模なデータ処理にすぐれるデータウェアハウス（DWH）を主力としていましたが、近年はアナリティクス領域への注力を強めています。現在のフラッグシップ製品「Teradata Vantage」は、分析エンジンや生成AIを含むAI/ML開発機能を統合し、包括的なデータ分析プラットフォームとなっています。

ティム・マッキンタイア（Tim McIntire）氏（写真1）：現在、我々の差別化要因の1つは、大規模に実行できるワークロードの多様さです。テラデータはエンタープライズクラスのDWHからスタートしているため、DWHのワークロードにおけるコストパフォーマンスの追求を重視しています。そのため、重要なデータに高速にアクセスできるブロックストレージを含め複数のストレージ層を備えていますが、これは競合他社にない特徴です。

写真1：米テラデータプロダクトエンジニアリングシニアバイスプレジデントのティム・マッキンタイア氏

　さらに、データベースやオブジェクトストレージに接続されたコンピューティングリソースは、クラウドネイティブなサービスと同様、必要に応じてスケールアウトでき、ワークロードに最適なストレージ層も選択できます。これらは、ストレージ/コンピューティングリソースを分離したアーキテクチャによるものです（図1）。