【専門家に聞く】激変する金融データ基盤 先進企業がAIエージェント時代に「Couchbase」を選ぶ理由：AI Readyなデータ基盤で金融AI推進の課題を突破する

金融機関の業務改革においてAIエージェントの利用に注目が集まっています。そこでいままさに重要になっているのが「AIが理解できるデータをいかに迅速に用意するか」という問題です。この領域で存在感を高めているのがCouchbaseです。

PR／ITmedia

PR

　近年、AIや自律的に動く「AIエージェント」を活用して生産性向上や業務改革を急ぐ金融機関が増えています。しかし、複雑化した既存のデータ基盤を前に、なかなかAI活用が進まないという現実があります。

　AIが自律的かつリアルタイムに正しい判断を下すためには、データが「AI Ready（AIがすぐに活用できる状態）」になっていなければなりません。

　本記事では、CitiやFICOといった世界的金融機関のミッションクリティカルな基盤を支えるデータベースプラットフォーム「Couchbase」（カウチベース）のCEOのBJ・シャクノウスキー氏やチーフ・プロダクト＆ストラテジー・オフィサーであるバリー・モリス氏、Couchbase Japanカントリーマネージャーの大浦学氏の知見から、金融機関における次世代のデータ基盤について解説します。

この記事の概要

• 金融機関がAI導入で直面する「3つの経営リスク」と、データが「AI Ready」ではない根本的な課題を解説
• 既存システム（SoR）を壊さずにAI対応を実現する、Couchbase独自の「ハブ」アプローチとその圧倒的な性能
• AIエージェントの自律稼働と統制を両立する新基盤「AIデータプレーン」がもたらすビジネスへのインパクト

Couchbase CEOのBJ・シャクノウスキー氏

金融AI推進の落とし穴と経営層が直面する3つのリスク

Q. 金融機関におけるAI利用推進プロジェクトが抱えるリスクを教えてください。

A.金融機関の社内データが複雑にサイロ化しており、コスト、ガバナンス、チェンジマネジメントの3つの面でリスクが生じています。この問題を解決するにはデータのサイロ化を解消し、AIがさまざまなデータをリアルタイムで利用できるような環境整備が必要です。

　金融機関の経営層はAI導入において、社内のデータが複雑にサイロ化していることに起因する「3つの大きなリスク」を抱えていると指摘されています。

　1つ目はAIの利用予測が難しくインフラやトークンコストが急増する「コストの不確実性」、2つ目はAIの判断プロセスがブラックボックス化し規制当局への説明責任が担保できなくなる「ガバナンスの危機」、3つ目は既存システムへの影響を恐れて現場への定着が進まず投資対効果を回収できない「チェンジマネジメントの失敗」です。

　これらの課題を乗り越えるためには、データをAIがリアルタイムに理解できる形に整理するアプローチが不可欠とされています。

従来のデータレイクが「AI Ready」を阻む理由

Q. なぜ従来のデータレイクではダメなのでしょうか？

A. 従来のようにデータを整えてから「データレイク」にデータを集約する手法ではタイムラグが生じやすく、ビジネスで活用するAIに求められる「リアルタイム性」が失われてしまうためです。

　Couchbaseのチーフ・プロダクト＆ストラテジー・オフィサーであるバリー・モリス氏は、「AI導入を阻む原因は、データがAI Readyになっていないことに尽きる」と指摘しています。

Couchbase チーフ・プロダクト＆ストラテジー・オフィサーのバリー・モリス氏

　従来のバッチ統合手法では、データの変換・統合処理に時間がかかり最新の情報を瞬時にAIに渡せない点や、データ追加に伴う開発工数の肥大化、アクセス権限管理の複雑化といった致命的な問題が発生します。迅速な意思決定が求められるAIエージェントにとって、これらのタイムラグや運用コストの増大は根本的な障壁となります。

Couchbaseの「ハブ」アプローチは既存システムを生かす仕組み

Q. 既存システムのデータを生かすCouchbaseの「ハブ」アプローチとはどういったものですか？

A. 既存の基幹システム（SoR）を一切変更せず、Couchbaseを「ハブ」として活用することで、低コストかつ短期間でAI Readyな環境を構築するアプローチです。

　Couchbaseの最大の強みは、既存の基幹システム（SoR：System of Record）を一切変更せず、Couchbaseを「ハブ」として活用するアプローチにあります。CEOのBJ・シャクノウスキー氏は、これが「日本の金融機関の膠着（こうちゃく）状態を打破する解」と語っています。このアプローチにより、既存のデータ資産を生かしながら、低コストかつ短期間でAI Readyな環境を構築できます。データレイクを新たに作り直す手間も不要なため、チェンジマネジメントの失敗リスクを極限まで抑えつつ、超高速かつスケーラブルなデータアクセスを実現します。

AIエージェントを統制する「AIデータプレーン」の役割

Q. AIエージェントを統制するプラットフォーム「AIデータプレーン」とは何ですか？

A. 無数のAIエージェントを安全かつ自律的に稼働させ、人とAIの協働に必要な記憶・連携・ガバナンス・コスト最適化を統合提供する基盤です。

　無数のAIエージェントを安全かつ自律的に稼働させるために、Couchbaseが提供する新プラットフォームが「AIデータプレーン」です。この基盤は、AIと人が協働するための4つの機能（記憶管理を担う「エージェントメモリ」、超高速データ基盤へセキュアに一元アクセスする「MCPサーバ」、判断履歴や監査ログを記録する「エージェントカタログ」、推論結果の再利用によりLLM呼び出しを削減する「LLMキャッシュ」）をワンセットで提供します。

　これらを下支えするのが、10億件のベクトルデータに対して毎秒700件以上の処理速度をたたき出す、Couchbaseの優れたパフォーマンスです。

「System of Action」構築に向けた実践ステップ

Q. 人とAIのための「System of Action」構築に向けた実践ステップとはどのようなものですか？

A. まずは既存の基幹システムの隣に、リアルタイムでデータを同期して参照、更新できる環境を構築します。Couchbaseは大規模なデータを扱える上に、リアルタイムでのデータ同期を得意とするため、時々刻々と変化する情報を扱うのに適しています。

　日本企業がAI投資を成功させるためのステップは、確定した記録を持つ「System of Record」の隣に、AIが自律的に判断して動く新たな層「System of Action」を構築することです。Couchbase Japanカントリーマネージャーの大浦学氏は、「既存のデータ資産を生かしつつ、日々追加される多様なデータをAIでリアルタイムに分析し、次のアクションにスピーディーにつなげる」ことを提案しています。

Couchbase Japanカントリーマネージャーの大浦学氏

　既存のシステムを無理に置き換えるのではなく、「新たな価値の層を組み合わせる」という発想の転換が重要とされています。Couchbaseは日本市場を最優先と位置付け、強力な伴走型の支援体制で、エンタープライズ品質のAI対応を全面的にバックアップしています。

AIエージェント時代における金融データ基盤の展望

　AIエージェントが業務を自律的に遂行する時代において、金融機関のデータ基盤は「リアルタイム性」「強固なガバナンス」「コスト最適化」を満たす「AI Ready」な状態への進化が急務です。

　既存システムを生かしつつ、高いパフォーマンスと信頼性でこれらの課題を解決するCouchbaseは、先進的な企業にとって強力なパートナーとなるでしょう。AI導入に行き詰まりを感じている場合は、データ基盤の在り方から見直してみてはいかがでしょうか。

記事の全文はこちら