AIは「気づき」で終わらない ー 意思決定を、確かな「実行」へとつなぐ
AIはもはや「実験」の域を超え、ビジネスを動かす「実戦」のフェーズに入りました。しかし、多くのシステムはいまだに単なる分析結果の提示に留まっています。Teradata Autonomous Knowledge Platformは、データ、AI、分析を高度に融合。信頼できる「組織の文脈（ナレッジ）」を土台に、インサイトからアクションへの連鎖を絶え間なく生み出し続けます。
「知恵」が止まることのないプラットフォーム
基盤からナレッジ、AI、そしてエージェントまで、すべてのレイヤーを統合。データから実行へと、「知恵」をシームレスに循環させます。多くのプラットフォームは、単なる計算能力（コンピュート）の拡張で終わってしまいます。対してTeradataは、ナレッジと実行を互いに連動させながらスケールアップ。ビジネスの要求がどれほど増大しても、AIの正確性、統制、そして実効性を維持し続けます。
実行のための「システム」を ー 単なる機能の寄せ集めではありません
AIに対する一般的なアプローチは、データ、モデル、計算資源といった個々の要素をバラバラに拡張させるものです。しかし、システムが複雑になるほど各要素間の「距離」は広がり、結果として「知恵（インテリジェンス）」は分断され、機能しなくなってしまいます。Teradataの設計思想は根本から異なります。「知恵」を後から継ぎ足すのではなく、最初から一つの統合されたシステムとしてゼロから構築されています。
AIの「試行」を、ビジネスの「確信」ある成果へ
あらゆる業界において、企業はもはやAIを「実験」の段階に留めてはいません。 Teradata Autonomous Knowledge Platform を基盤に、AIを実環境で絶え間なく、そして全社規模で運用することで、組織の「知恵」を具体的なビジネス成果へと変え続けています。
実験で終わらせない。「実行」へと続く、現実的な道のりを
インサイトを、即座にアクションへ。Teradataは、実戦環境におけるリアルタイムな意思決定を支え、目に見えるビジネス成果を創出します。
Teradata Autonomous Knowledge Platform よくあるご質問
データを「知恵」へと昇華させ、組織の力を全社規模で呼び覚ます。AIとナレッジを高度に統合したTeradataのプラットフォームが、いかにしてビジネスの変革を実現するのか。その設計思想と仕組みを詳しく紐解きます。
カテゴリーの定義
「自律型ナレッジ（Autonomous knowledge）」とは何ですか？
「自律型ナレッジ（Autonomous knowledge）」とは何ですか？
自律型ナレッジとは、構造化・非構造化データを、信頼と統制に基づいた「理解」へと変換するエンタープライズ・プラットフォームの能力を指します。この「理解」には、ビジネス上の意味、データ間の関連性、そしてその由来（リネージ）といった文脈が組み込まれています。これにより、AIシステムは企業のポリシーや統制の枠組みの中で、確かな根拠に基づいて推論し、信頼性の高い実行を行うことが可能になります。
なぜ今、「自律型ナレッジ」が重要なのですか？
なぜ今、「自律型ナレッジ」が重要なのですか？
AIシステムやエージェントが絶え間なく、かつ全社規模で稼働する現代において、プラットフォームには極めて高い同時実行性、ガバナンス、コスト管理、そして運用面での信頼性が不可欠だからです。
「Autonomous AI + Knowledge」とは何ですか？
「Autonomous AI + Knowledge」とは何ですか？
データプラットフォーム、AIシステム、そして実行レイヤーを一つに統合したカテゴリーです。これにより、単なる分析結果（インサイト）の提示に留まらず、企業の武器である「知恵」が自律的に動き続ける環境を実現します。
なぜこれが「新しいカテゴリー」なのですか？
なぜこれが「新しいカテゴリー」なのですか？
従来のプラットフォームではデータ、分析、AIが分断されており、インサイトを得ることはできても、それを実務に組み込んで運用（実戦配備）することが困難だったためです。この新カテゴリーは、データ、AI、実行を一体化させることで、「知恵」を単なる判断材料に留めず、絶え間なく具体的なアクションへと繋げていくために定義されました。
Teradataが言う「ナレッジ（知恵）」とは何を指しますか？
Teradataが言う「ナレッジ（知恵）」とは何を指しますか？
ビジネスの文脈で正しく理解されたデータのことです。意味やガバナンスが付加されることで、単なる数字や文字列を超え、意思決定や具体的なアクションを力強く推進する「原動力」となります。
「自律（Autonomy）」と「ナレッジ（知恵）」はどのように連携しますか？
「自律（Autonomy）」と「ナレッジ（知恵）」はどのように連携しますか？
システムの絶え間ない最適化と、文脈を理解する「知恵」を融合させることで機能します。「知恵」がAIシステムの根拠となる意味、関連性、ガバナンスを提供し、「自律」がそれらのシステムを全社規模で稼働させ、状況への適応や実行を止めることなく継続させる役割を担います。
プラットフォーム概要
プラットフォームの「自律性（Autonomous）」とは何を意味しますか？
プラットフォームの「自律性（Autonomous）」とは何を意味しますか？
Teradataのプラットフォームは、人の手を介さずに実行を管理し、継続的に「知恵（ナレッジ）」を磨き続けます。
システムレベルの自律性： ワークロードの需要に応じて、計算リソース、パフォーマンス、コスト、データの配置を自動的に最適化します。手動のチューニングなしで、常に効率的な運用が可能です。
ナレッジレベルの自律性： 新しいデータ、文脈、実行結果を取り込み、組織の「知恵」を絶えず更新・洗練させます。これにより、AIシステムは時間の経過とともに推論と実行の精度を高めていきます。
これらが組み合わさることで、「自己最適化し続ける知恵」が実現します。システムは単に分析結果を出すだけでなく、自ら動き、適応し、実行します。
Teradata Autonomous Knowledge Platform とは何ですか？
Teradata Autonomous Knowledge Platform とは何ですか？
データ、アナリティクス、AI、そして実行レイヤーを統合したプラットフォームです。2026年5月、従来の「Teradata Vantage®」と「ClearScape Analytics®」が進化し、単一のアーキテクチャの下で統合されました。
このプラットフォームはどのような課題を解決しますか？
このプラットフォームはどのような課題を解決しますか？
セキュリティ、統制、コスト管理を維持しながら、AIの「実験」フェーズからエンタープライズ規模の「実戦（本番成果）」フェーズへの移行を可能にします。データプラットフォームとAIツールの分断を解消し、統制された実行環境を提供することで、不要なデータの移動を最小限に抑え、AI活用の基盤を一本化します。
他のプラットフォームとの決定的な違いは何ですか？
他のプラットフォームとの決定的な違いは何ですか？
「人間による操作」だけでなく、「マシン主導のワークロード（AIやエージェントによる自律的な動作）」を前提に設計されている点です。
どのようなビジネス活用シーン（ユースケース）に対応していますか？
どのようなビジネス活用シーン（ユースケース）に対応していますか？
AI、レイクハウス、データエンジニアリングに加え、以下のようなエンタープライズユースケースを幅広く支援します。
- 検索拡張生成（RAG）
- 不正検知およびリスクモデリング
- カスタマーインテリジェンスとパーソナライゼーション
- 運用上の意思決定の自動化
- マルチモーダルAIアプリケーション
従来の製品から何を継承し、どう進化したのですか？
従来の製品から何を継承し、どう進化したのですか？
Teradataが長年培ってきたAIおよびレイクハウス向けのエンタープライズ・ソフトウェア・スタックを土台に、大規模な実行を支える「自律型プラットフォーム」へと進化させました。
他のデータ/AIプラットフォームと比較した強みは何ですか？
他のデータ/AIプラットフォームと比較した強みは何ですか？
多くのプラットフォームはデータエンジニアリングやAI開発の「一部」に特化していますが、Teradataは、データ、AI、そして運用上の意思決定を単一のプラットフォームで融合。大規模環境においても、「統制された実行を絶え間なく回し続ける」点に独自の優位性があります。
既存顧客が導入する場合、基盤の全面的な刷新（リプラットフォーム）が必要ですか？
既存顧客が導入する場合、基盤の全面的な刷新（リプラットフォーム）が必要ですか？
いいえ。現在のデータ、アプリケーション、ワークフローの設計を大幅に変更することなく、新しい機能を段階的に取り入れることが可能です。
パフォーマンスやコストを証明するベンチマークはありますか？
パフォーマンスやコストを証明するベンチマークはありますか？
数値はワークロードや環境により異なりますが、実際の業務データを用いた比較検証や、移行ベースの検証を通じて、パフォーマンスと効率性を測定・評価いただくプログラムを用意しています。
「マシン主導のワークロード向けに構築されている」とはどういう意味ですか？
「マシン主導のワークロード向けに構築されている」とはどういう意味ですか？
人間だけでなく、AIシステムやエージェントが利用することを主眼に設計されているという意味です。マシンが大規模にクエリを発行し、推論し、実行する「高並列かつ絶え間ないワークロード」に耐えうる設計になっています。
導入（デプロイ）の選択肢を教えてください。
導入（デプロイ）の選択肢を教えてください。
クラウド、オンプレミス、およびハイブリッドに対応しています。規模、コスト、データの所在（データレジデンシー）、規制要件に合わせて最適なモデルを選択いただけます。
プラットフォームは時間の経過とともにどう改善されますか？
プラットフォームは時間の経過とともにどう改善されますか？
ワークロードの実行結果や利用パターンからのフィードバックループを活用し、パフォーマンス、コスト、統制、実行の精度を継続的に最適化します。使い込むほどに、「知恵」の運用能力が向上していきます。
組織にとっての具体的なメリットは何ですか？
組織にとっての具体的なメリットは何ですか？
ミッションクリティカルな業務を、統制を損なうことなく、場所を選ばず（クラウドでもオンプレミスでも）実行できます。システムを根本から作り直すことなく、イノベーションを全社規模に広げることが可能です。
導入前にどのように評価できますか？
導入前にどのように評価できますか？
「価値実証（Proof of Value）」プログラムや実際の業務を用いた検証、アーキテクチャ・レビューを通じて、クラウド・オンプレミス・ハイブリッドの各シナリオで評価いただけます。
どのような機能が含まれていますか？
どのような機能が含まれていますか？
下記のような機能が含まれます。
- AI Studio： AgentStack（エージェント構築機能）を含む開発環境
- Enterprise Vector Store： ベクターデータの管理・検索機能
- Teradata Database： 基幹となるデータベースエンジン
- Connected Data Foundation： 統合データ基盤
- Teradata Fabric： データ連携・オーケストレーション機能
一般的なベクターデータベースと「Enterprise Vector Store」の違いは何ですか？
一般的なベクターデータベースと「Enterprise Vector Store」の違いは何ですか？
一般的なベクターデータベースは「埋め込み（Embedding）」を保存するだけですが、Enterprise Vector Storeはベクターデータを構造化データ、ガバナンス、既存ワークフローと統合します。これにより、AIや分析に対し、より正確な「組織の文脈（コンテキスト）」を提供できます。
「ハイブリッド検索」とは何ですか？
「ハイブリッド検索」とは何ですか？
意味ベースの「ベクター検索」と、キーワードベースの「言語検索」を組み合わせた手法です。単独の手法よりも高精度で文脈に沿った結果を導き出し、複雑な企業データの中から「正しい情報」を見つけ出すのを助けます。
構造化データと非構造化データの「フュージョン検索」とは何ですか？
構造化データと非構造化データの「フュージョン検索」とは何ですか？
表形式の「構造化データ」と、文書などの「非構造化データ」を横断して一括で検索・抽出する機能です。別々のシステムを組み合わせる手間なく、より深い文脈に基づいた、質の高い回答を得ることが可能になります。
Enterprise Vector Store はどのような非構造化データをサポートしていますか？
Enterprise Vector Store はどのような非構造化データをサポートしていますか？
テキスト、PDF、画像、音声、動画など、マルチモーダルな形式をサポートしています。NVIDIAやUnstructuredとの連携により、前処理やベクター化を自動化し、スムーズな取り込みが可能です。
結局、Enterprise Vector Store とは何ですか？
結局、Enterprise Vector Store とは何ですか？
非構造化データをベクター形式で管理・保存・検索するための、エンタープライズレベルの機能です。AIアプリケーションに対して「信頼できる文脈（知恵）」を提供するレイヤーとして機能し、統制された環境下でのハイブリッド検索を可能にします。
開発者はどう利用するのですか？
開発者はどう利用するのですか？
APIや、ベクター化（Embedding）、インデックス作成、検索、RAG（検索拡張生成）などのワークフローを支援する統合機能を通じて利用できます。
「Connected Data Foundation」とは何ですか？
「Connected Data Foundation」とは何ですか？
環境やフォーマットを問わず、一貫したデータアクセスを提供する統合レイヤーです。データの複製を作ることなく、所在を問わずにデータを活用でき、ガバナンスと拡張性を両立させます。
なぜ名称を変更したのですか？
なぜ名称を変更したのですか？
テクノロジーの役割をより直接的かつ平易な言葉で表現するためです。業界のトレンドに合わせ、ポートフォリオ全体の透明性と分かりやすさを向上させました。
どの製品名が変わりましたか？
どの製品名が変わりましたか？
2026年5月より、以下の通り変更されました。
- 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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