データベース管理における主な動向、課題、そして飛躍的な進展、2025年：ベンダー各社がエージェンティックAIへの道をどのように切り開いているか

当IDCマーケット・パースペクティブでは、2025年に完了したデータベース・ベンダーによる最も注目すべき取り組みを要約し、それらが総体として、AI実験向けのデータベースからAI実行向けのデータベースへの移行をどのように示唆しているかを解説します。2025年の市場全体において、ベンダー各社は統合ベクトル検索とハイブリッド検索機能を拡張し、リアルタイムの運用および分析コンテキストへの統合アクセスを高度化し、ハイブリッドクラウドおよびマルチクラウドの運用モデルを強化し、データベースプラットフォーム内にエージェント対応ツールを早期に導入し、自動化と本番環境レベルの制御への重点を強めました。これらの動きを総合すると、組織がエージェント型AIを運用ワークフローに導入する中で、市場が予測可能な検索、データ移動の低減、およびより安全なデータベース支援型アクションを優先していることを反映しています。「昨年、2025年は、データベースのイノベーションがAI機能の追加から、AI成果の運用化へと転換した転換点となりました。データベース管理システム（DBMS）内で、検索の予測可能性、コンテキストの継続性、そしてAI支援アクションの制御性を確保できるベンダーこそが、大規模なエージェント型AIのペースを決定づけることになるでしょう」と、IDCの調査ディレクター、Devin Pratt氏は述べています。

経営層向け概要

• 主なポイント
• 推奨されるアクション

市場の新たな動向と変化

• イントロダクション
• 業界の動向
  • 統合ベクトル検索が、エンタープライズAI検索の標準的なアプローチとなる
  • 統合されたワークロードが、リアルタイムエージェントに継続的なコンテキストを提供する
  • ハイブリッドクラウドおよびマルチクラウド展開が運用上の標準となる
  • 自律運用とエージェントセーフな制御が、DBMSのロードマップの中核に組み込まれた
  • オープンなテーブル形式とカタログの相互運用性が、データベース購入者にとって戦略的要素となる
• データベース上のエージェント型AIにおける導入障壁とサプライヤーへの影響
  • リスクは依然として最大の抑制要因
  • データの準備状況が本番環境への移行速度を左右する
  • AIワークロードはコストと容量の変動性を増大させる
  • 本番環境向けエージェントは信頼性への期待を高める
  • 運用モデルとスキルギャップが導入の進展を遅らせている
• ベンダーの事例
• 買収と統合
• 市場戦略
• シナリオ／使用事例

IDCの見解

テクノロジーサプライヤーへのアドバイス

参考資料

• 関連調査
• 要約