Boost innovation with an on-premises AI platform
プラットフォーム全体像

自社のビジネスを深く理解し、リアルタイムに自律実行するAI

Teradata Autonomous Knowledge Platformにより、データ、AI、AIエージェントをシームレスに結びつけ、全社規模で「感知（Sense）・判断（Decide）・実行（Act）」を継続的に循環させます。

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企業経営の新たなパラダイム

AIはもはやインサイトの提示で立ち止まらない。意思決定を即座に実行へと導きます。

AIはもはや検証（PoC）の段階を超え、実運用の核となっています。しかし、大半のシステムはいまだインサイトの可視化にとどまっています。Teradata Autonomous Knowledge Platformは、データ、AI、高度分析を統合し、信頼できる企業コンテキスト（文脈）に根ざしながら、インテリジェンスをインサイトから自律実行へと絶え間なく移行させます。

The evolution from static systems of record to autonomous systems of intelligence
統合された単一システムで絶え間ないインテリジェンスの循環

知性が決して立ち止まらないプラットフォーム

データ基盤からナレッジ、AI、そしてAIエージェントに至るまで、すべての階層が緊密に統合されているため、インテリジェンスはデータから実行へと淀みなく移行します。大半のプラットフォームはコンピュートの拡張だけで終わりますが、Teradataはナレッジと実行環境を完全に連動させてスケールさせます。これにより、需要が増大しても、AIは常に高い精度、強固なガバナンス、確実な有効性を保ち続けます。

Teradata's full platform stack connecting humans and AI from foundation to workspaces
Teradataを選ぶ理由：他社との本質的差異

単なる個別機能の寄せ集めではなく、「行動・実行」のために統合設計されたシステム

従来のAIアプローチの大半は、データ、モデル、コンピュートという個別要素をばらばらに拡張させています。しかしシステムの複雑性が増すにつれ、要素間の距離が広がり、そこでインテリジェンスの連携が破綻します。Teradataの設計思想は根本から異なります。知性を後から無理に継ぎ接ぎするのではなく、最初から「単一の統合システム」としてゼロから設計されています。

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シームレスな接続性

接続型データファウンデーションが、あらゆる環境に分散する構造化データと非構造化データを透過的に統合します。

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エージェント主導

自律型AIエージェントが、意思決定と業務の実行をリアルタイムにオーケストレーションします。

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用途最適化コンピュート

用途特化型のコンピュートが、処理性能、コスト、およびワークロード需要のバランスを動的に最適化します。

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ハイブリッド運用

パブリッククラウド、オンプレミス、あるいは最も厳格な法規制下にある環境であっても、完全に一貫した運用モデルを保証します。

本番稼働での実績

PoC（実証実験）の域を超え、確かなエンタープライズ成果へ

あらゆる業界において、先進企業はもはやAIを実験段階で終わらせていません。Teradata Autonomous Knowledge Platform上で、本番環境において全社規模でAIを無停止で継続運用しています：

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金融サービス

金融機関がリスクシグナルをリアルタイムに監視し、即座に対処アクションを実行。
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医療・ヘルスケア

医療機関が対応時間を劇的に短縮し、業務運用効率を飛躍的に向上。
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小売・流通業

小売事業者が価格設定（ダイナミックプライシング）、プロモーション、在庫管理を動的に最適化。
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製造業

製造メーカーがグローバル規模の生産拠点全体で機器障害を予測し、未然に防止。
Enterprise intelligence deployed across cloud, on-prem, and sovereign environments
実稼働への道筋

実験から本番実行への確実なロードマップ

インサイトから自律実行へ。Teradataは本番環境でのリアルタイムな意思決定を支え、測定可能なビジネスインパクトを創出します。

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よくあるご質問（FAQ）

Teradata Autonomous Knowledge Platformに関するFAQ

カテゴリーの定義

データ、高度分析、最新AI、および自律型AIエージェントの実行環境を単一のセキュアなアーキテクチャに統合した、エンタープライズ自律型ナレッジ基盤です。データを移動させることなく、全社規模で「感知（Sense）・理解（Understand）・判断（Decide）・実行（Act）」のサイクルをリアルタイムかつ自律的に循環させます。

多くの企業がデータやAIモデルを保有しているものの、それらが業務コンテキストから切り離されているため、インサイトが得られても人手によるアクションが遅れ、ビジネス機会を逃しているためです。AIエージェントが自社の業務ルールや文脈を深く理解し、安全にアクションを自動完結させる自律基盤が不可欠となっています。

単に指示された計算をこなす従来のAIとは異なり、企業のあらゆる構造化・非構造化データ（ナレッジ）を文脈として理解した上で、自律型AIエージェントが自発的に判断を下し、安全なガバナンス下で業務プロセスを実行する新しいアーキテクチャのあり方を指します。

従来のDWHやデータレイクなどの「データ蓄積基盤」とも、単一モデルを提供する「生成AIツール」とも根本から異なるためです。データの蓄積からセマンティック理解、AIモデル推論、エージェントの自律実行までを縦割りなしに単一システムで直結させた、全く新しい市場カテゴリーを形成しています。

単なる数値やテキストの生データではなく、ビジネスの意味論（セマンティクス）、業界別データモデル（iDM）、データの関係性、リネージ、ベクトル化されたドキュメントや非構造化資産、および過去の意思決定ロジックが結びついた「文脈化された企業資産」を意味します。

ナレッジがAIエージェントの正確な「思考のコンテキスト（前提知識）」となり、自律性（Agent Execution）がその知識を基にした「行動力」となります。正確なナレッジがあるからこそハルシネーション（幻覚）のない自律実行が可能となり、実行結果が新たなナレッジとして基盤に還元されます。

プラットフォームの概要と差別化

ワークロードの自動最適化、動的なリソーススケーリング、データの自動分類・リネージ追跡に加え、AgentStackやEnterprise MCPを介して自律型AIエージェントが人間のプロンプトやシステムトリガーに応じてワークフローを自己編成・実行することで機能します。

AI導入における「PoC止まり」「ツールの乱立」「クラウドコストの予測不能な跳ね上がり」「データ移動に伴うセキュリティリスク」「ガバナンスの欠如」というエンタープライズの5大課題を根本から解決します。

コンピュート、ストレージ、AIモデル、エージェント実行環境を外部ツールで無理に継ぎ接ぎする他社アプローチとは異なり、すべてがデータが存在する場所（In-Database）で稼働するようゼロから一体設計されている点です。圧倒的な処理速度、低コスト、強固なガバナンスを同時に満たします。

金融のリアルタイム不正検知、製造の予兆保全、小売のダイナミックプライシングとサプライチェーン最適化、ヘルスケアのレセプト自動審査、全社データを自然言語で探索する社内AIアシスタント運用など、多岐にわたる基幹ユースケースに対応します。

世界中のミッションクリティカル現場で実績を持つ業界最高峰の大規模並列処理（MPP）エンジンと堅牢なワークロード管理能力を完全に継承しつつ、Enterprise Vector Store、オープンテーブルフォーマットネイティブ対応、自律型AIエージェント実行環境（AgentStack/Enterprise MCP）がネイティブに融合されています。

ほとんどのプラットフォームは、データエンジニアリング、アナリティクス、あるいはAI開発を専門としています。Teradataは、データ、AI、および業務上の意思決定を単一のプラットフォームに統合し、大規模かつガバナンスに則った継続的な実行を可能にする点で他社と一線を画しています。

いいえ、大規模なプラットフォームの全面刷新（リプラットフォーム）は不要です。既存の資産、テーブル構造、SQLスクリプトを活かしたまま、最新のクラウド環境へのリフトや、エージェント機能・AI Studio機能の追加を段階的に進めることができます。

はい。業界標準のTPC-Hと実運用の分析クエリを組み合わせた2時間の高負荷ベンチマーク調査において、他社クラウドDWHを圧倒する処理件数と最低コスト（クエリあたり0.0009ドル）が実証されており、詳細なホワイトペーパーを公開しています。

人間が手作業でクエリを発行する頻度とは桁違いに膨大な、自律型AIエージェントやAPI、IoTデバイスがミリ秒単位で発行し続ける大量並列クエリを、遅延やシステムダウンを招くことなく高密度に同時処理できるよう設計されていることを意味します。

AWS、Microsoft Azure、Google Cloud上のマネージドサービス（Teradata Cloud）、顧客管理クラウド（Teradata Customer Cloud）、DellおよびNVIDIAインフラに最適化されたオンプレミス完全統合システム（Teradata Factory）、および自社ハードウェア利用（BYOH）から自在に選択可能です。

エージェントが実行した結果やフィードバックが新たなメタデータおよびナレッジとして蓄積され、セマンティックモデルの精度が自己進化します。また、インテリジェントワークロード管理がクエリ実行パターンを学習し、コンピュートリソースの配分効率を自動的に高め続けます。

AI施策の市場投入スピードの大幅な短縮、運用・インフラコストの最大数割削減、データガバナンスとコンプライアンスの完全担保、そして部門を横断した自律的な意思決定サイクルの確立による全社的な生産性向上が得られます。

無料トライアル環境の提供、専任アーキテクトによるワークロード診断、既存クエリログに基づくTCO削減シミュレーション、および特定ユースケースを想定したプロトタイプ検証（PoV）を通じて、実効性を事前にご確認いただけます。

自律型AIワークスペース「Tera」、AI開発統合環境「Teradata AI Studio」、データ仮想化エンジン「Teradata Fabric」、モデル運用管理「ModelOps」、エージェント実行基盤「AgentStack / Enterprise MCP」、および「Enterprise Vector Store」がすべて単一基盤に含まれます。

非構造化テキスト、ドメイン文書、画像などの埋め込みベクトルデータをペタバイト規模で管理し、超高速な類似度検索（ANN）をデータベース内で直接実行できるエンタープライズ品質のネイティブベクトルストアです。

標準的なSQLクエリ、またはPython SDK（TeradataML）やLangChain等のフレームワークを通じて、通常のテーブルデータと全く同じ感覚でベクトル検索やRAGパイプラインを短コードで実装・呼び出し可能です。

単体型ベクトルDBが非構造化データのみを扱い、基幹データへのアクセス時にデータコピーや外部API連携が必要になるのに対し、Enterprise Vector StoreはDWH内のマスターデータやトランザクションデータと同一トランザクション内で結合（Join）処理できる点が決定的に異なります。

意味的な類似性を捉える「高次元ベクトル検索（セマンティック検索）」と、型番・顧客ID・日付などの完全一致を厳密に捉える「キーワード・メタデータ検索」を単一クエリ内で同時に実行し、最高精度の検索結果を導出する技術です。

社内の財務テーブルや在庫データ（構造化）と、契約書PDFやサポート通話ログのベクトルデータ（非構造化）を、データ移動なしにワンステップでクロス集計・結合検索できるTeradata独自の高度クエリ機能です。

PDF、Officeドキュメント、テキストログ、Webコンテンツ、音声文字起こしデータ、画像埋め込みなど、主要なエンベディングモデル（OpenAI、Titan、オープンソースモデル等）でベクトル化可能なあらゆる非構造化データ形式をサポートします。

マルチクラウド、オンプレミス、オブジェクトストレージに分散したデータを、Teradata Fabricと共通メタデータ層を通じて論理的に1つに束ね、複製を作らずにどこからでも安全に利用可能にするアーキテクチャコンセプトです。

従来の「アナリティクスとDWHのベンダー」から、自律型AIエージェントと全社ナレッジを直結させる「自律型エンタープライズ知性基盤」へと製品ポートフォリオの構造と提供価値が劇的に進化したことを、市場へ明確に示すためです。

2026年5月現在、以下のTeradata製品名が変更されました：

  • Teradata Vantage® → Teradata Autonomous Knowledge Platform
  • ClearScape Analytics®/AI Workbench → Teradata AI Studio
  • QueryGrid® → Teradata Fabric
  • Teradata VantageCloud → Teradata Cloud
  • IntelliFlex®/AI Factory → Teradata Factory

 

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