MongoDBは木曜日、Atlas Stream Processingの一般提供やAmazon Bedrockとの統合など、顧客が生成AIモデルやアプリケーションを開発できるように設計された一連の新機能を発表しました。
さらに、ベンダーは、生成 AI モデルとアプリケーションの構築と展開のための戦略的なアドバイザリ サービスと統合テクノロジをユーザーに提供する MongoDB AI アプリケーション プログラム (MAAP) を発表しました。
MongoDB は、ニューヨーク市で開催されたユーザー イベント MongoDB.local NYC で新機能を発表しました。
BARC USのアナリスト、ケビン・ペトリー氏によると、これらの新機能により、MongoDBはGoogleやOracleといったテクノロジー大手や、MariaDBやCouchbaseといった専門企業との競争力を維持することができるという。
これらすべての企業は、生成 AI 資産を開発するための最新のツールを顧客に提供するために競争しています。
「これはかなり包括的な発表だ」とペトリー氏は言う。「MongoDB は、企業が GenAI アプリケーションを構築し、リアルタイム データを供給し、検索拡張生成などのプロセスを最適化して GenAI 言語モデルをより正確にするのを支援している。」
ニューヨーク市に拠点を置く MongoDB は、現代のエンタープライズ データ ワークロードの規模に対応するのが難しい場合がある従来のリレーショナル データベースに代わる NoSQL プラットフォームをユーザーに提供するデータベース ベンダーです。
Atlas は MongoDB の開発者向けスイートであり、AI モデルとアプリケーションの開発への関心が爆発的に高まったため、このベンダーは過去 1 年間、このスイートに多くの注目を注いできました。
最近の更新には、2023 年 12 月の Atlas Vector Search と Atlas Search Nodes のリリース、および 2023 年 11 月の MongoDB パートナー エコシステム カタログの導入が含まれ、ユーザーはベンダーの多くのパートナーが共有しているデータや AI 製品にアクセスできるようになりました。
OpenAI が ChatGPT をリリースして大規模言語モデル (LLM) 機能が大幅に向上して以来、生成 AI は 18 か月間にわたってデータ管理と分析の主なトレンドとなっています。
生成 AI をデータ管理と分析に適用すると、より多くのユーザーがデータを活用して意思決定を行えるようになるだけでなく、データを扱うすべての人の効率も向上する可能性があります。
LLM は豊富な語彙を持ち、さらに意図を理解することができます。
したがって、LLM をデータ管理および分析プラットフォームと統合すると、ユーザーは、データの管理、クエリ、分析にこれまで必要だったコードではなく、真の自然言語処理 (NLP) を使用してツールを操作できるようになります。
これにより、技術的な専門知識を持たないユーザーでも分析ツールを使用してデータを処理できるようになります。さらに、時間のかかるタスクが削減されるため、データ エキスパートの効率も向上します。
データ管理や分析と組み合わせた生成 AI の可能性の結果として、多くのベンダーが生成 AI を製品開発の主な焦点とし、顧客にコパイロットなどのツールを提供し、顧客が AI アプリケーションを開発できる環境を構築しています。
たとえば、MicroStrategy や Microsoft は AI アシスタントを追加した多くのベンダーの 1 つであり、Databricks や Domo はユーザーに AI の開発環境を提供した多くのベンダーの 1 つです。
MAAP は、MongoDB が AI モデルとアプリケーションを開発するための環境です。
このスイートには、Anthropic や Cohere などの生成 AI プロバイダーの LLM との統合、ベクトル検索と検索拡張生成 (RAG) などの主要な機能、安全な開発環境、組織が生成 AI を導入する際に支援を提供する専門家へのアクセスが含まれています。
ペトリー氏は、生成 AI モデルは企業にとって必須のものになりつつあると指摘しました。しかし、それが成功するには、言語モデルを個々の企業に固有の分析機能や運用機能と組み合わせ、企業がビジネス価値を引き出せるようにする必要があります。
MAAP は、MongoDB の顧客がそのビジネス価値を引き出せるように設計されており、ベンダーのスイートへの重要な追加機能となります。
「MongoDB の MAAP プログラムは、開発者が言語モデルをエンタープライズ ワークフローに統合する方法を最適化するのに役立ちます」と Petrie 氏は言います。「MongoDB は、多くの革新的な企業がクラウド ネイティブのデータ駆動型ソフトウェアで差別化を図れるよう支援しており、この新しいプログラムは、顧客が GenAI アプリケーション開発の波を活用できるよう支援します。」
しかし、SanjMoの創設者兼代表であるサンジーヴ・モハン氏によると、このプログラムには限界があるという。
MAAP には特定の AI ベンダーの LLM へのアクセスが含まれていますが、すべての LLM へのアクセスが含まれているわけではありません。そのため、モデルの選択が制限されます。
「MongoDB は顧客に厳選された環境を提供していますが、その代償として、ユーザーは任意のモデルや統合製品を自由に使用できません」と Mohan 氏は言います。「これはトレードオフです。MAAP は、開発者に実験の機会を与えたい大企業にとっては良いものです。しかし、自由を求めるなら、MAAP はエコシステムに制限されます。」
MAAP に参加してコンサルティング サービスを提供している MongoDB パートナーには、Anthropic、AWS、Google Cloud、Microsoft などがあります。
MongoDB は、AI 開発環境の立ち上げに加えて、Atlas に新しい機能を追加しました。
2023 年 6 月にプレビュー版が発表された Atlas Stream Processing は現在一般提供されており、保存データと移動データを組み合わせて変化する状況に対応し、リアルタイムの意思決定を可能にするアプリケーションをユーザーが構築できるようにすることを目的としています。
ストリーミング データには、IoT デバイス、閲覧時の顧客行動、在庫フィードなどのソースからの情報が含まれており、組織が機敏に行動し対応できるようにするための重要な手段となります。
MongoDB は、Atlas Stream Processing に加えて、Atlas Search Nodes を AWS と Google Cloud で一般公開しました。Microsoft Azure ではまだプレビュー段階です。
Atlas Search Nodes は、Atlas Vector Search および Atlas Search と連携して、生成 AI ワークロードのインフラストラクチャを提供します。Search Nodes は MongoDB のコア運用データベース ノードとは独立して動作するため、顧客は AI ワークロードを分離でき、パフォーマンスが最適化されてコスト削減につながります。
最後に、MongoDB はパブリック プレビューで Atlas Edge Server を導入しました。このツールにより、ユーザーはデータベース環境ではなくエッジでアプリケーションを展開および操作できるようになり、ビジネス ユーザーは作業フロー内で AI に基づく洞察を活用できるようになります。
新しい Atlas の機能はそれぞれ単独でも便利な追加機能ですが、Mohan 氏によると、それらの真の力は、それらを連携して使用することにあります。
「Atlas Stream Processing、Search Nodes、GenAI の組み合わせが本当に気に入っています」と彼は言います。「この組み合わせは超強力です。」
特に、ストリーム処理と検索ノードは AI アプリケーションにとって重要であると彼は続けた。
ストリーミング データをほぼリアルタイムで取り込み、ベクトル化し、モデルに取り込むことができれば、顧客との会話中に誰かに情報を伝えるために使用できます。一方、生成 AI ワークロードが他のデータベース ワークロードと同じノードで実行されると、システム全体に悪影響が及ぶ可能性があります。
「リアルタイム ストリーミングの部分が本当に気に入っています」と Mohan 氏は言います。「Search Nodes の全体的なアイデアも本当に気に入っています。GenAI によって、私の基本的な運用ワークロードが突然遅くなるのは望んでいません。」
ペトリー氏も同様に、リアルタイムの意思決定に必要な低遅延処理を実現するものとしての Search Nodes の重要性を強調しました。また、新しい Atlas の機能が組み合わさることで、生成型 AI アプリケーションを正常に実行するための基盤が構築されると同氏は指摘しました。
「データ消費量の多いアプリケーションのほとんど、特に GenAI アプリケーションでは、低レイテンシが求められます」と Petrie 氏は言います。「これらの Atlas の機能強化は、MongoDB の顧客が GenAI アプリケーションを成功させるために必須です。」
新しい Atlas 機能に加えて、MongoDB は Atlas Vector Search と Amazon Bedrock の統合を開始しました。
Bedrock は、AWS のマネージド サービスであり、顧客が API を通じて複数の AI ベンダーの基盤と LLM にアクセスできるようにします。Mohan 氏によると、この統合の主な意義は、AWS と MongoDB の共同顧客に、MAAP を通じて利用できるものよりも多くのモデルの選択肢を提供することです。
Petrie 氏によると、MongoDB の最新の新機能セットは全体として重要な意味を持っています。
これらのソリューションは、顧客による AI アプリケーションの開発、ユーザーへのリアルタイム データの供給、AI モデルの精度を高める RAG などの主要機能の実装を支援します。さらに、パートナーシップは顧客に AI 開発のエコシステムを提供する上で重要です。
「GenAI はクラウドネイティブ ソフトウェアのイノベーションを改革しています」と Petrie 氏は語ります。「これらの発表は、MongoDB がこの業界の変化の大きさを理解しており、その変化を自社の利益につなげようとしていることを示しています。」
しかし、モハン氏によると、MongoDB は、AI モデルとアプリケーションを開発、展開、管理するためのあらゆる機能を顧客に提供するために、さらに多くのことができるという。
特に、AI ガバナンスはベンダーが新しい機能を追加する機会であると彼は指摘した。その 1 つの手段は開発者ツールキットである可能性がある。もう 1 つの手段は、開発を組織の目標に合わせる AI エージェント フレームワークである可能性がある。
「MongoDB が AI ガバナンスを採用することを期待しています」と Mohan 氏は語ります。「MongoDB はベクトル検索と RAG を非常にうまく実行しています。現在の問題は、コンテキスト内学習と [モデルの] 微調整をいかにして実現するかです。開発者ツールキットや AI エージェント フレームワークを立ち上げて、エンドツーエンドの [管理] をさらに進めてほしいと思います。」
Eric Avidon 氏は、TechTarget Editorial のシニア ニュース ライターであり、25 年以上の経験を持つジャーナリストです。分析とデータ管理を担当しています。
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