先週の MongoDB.local NYC イベントで CRN との多岐にわたるインタビューを受けた CEO の Dev Ittycheria 氏は、AI 開発がさらに「変革」の段階に入ろうとしている理由、AI アプリケーション開発を加速するための同社の MongoDB AI アプリケーション プログラムの背景にある考え方、そして AI の波の中でパートナーが果たしている役割について見解を述べました。
MongoDB は、現在 IT 業界を席巻している AI の波の中で重要な位置を占めています。同社の次世代クラウド データベースおよび開発プラットフォームである MongoDB Atlas と関連製品、3 つのクラウド ハイパースケーラーすべてとの戦略的提携、そして広範なチャネルおよびテクノロジー パートナーの基盤により、ニューヨークを拠点とする同社は AI の次の展開に向けて優位な立場にあります。
先週、同社のMongoDB.local NYCイベントで、社長兼CEOのデヴ・イッティチェリア氏は基調講演（写真）で、AIは「試練の時」にあると述べた。試練の時とは、長期的なトレンドを確立し、テクノロジーの軌道を決定する極めて重要な決定が下される転換点と定義される。
「AIに関しては、すべての企業が試練の時を迎えています。AIは、ビジネスの運営方法、顧客との関わり方、そしてより機敏で効率的になる方法を完全に再考することができます」とイッティクリア氏は語った。
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イッティチェリア氏は、現在の AI の波を、インターネット、iPhone、クラウド コンピューティングなど、IT 業界における過去の地殻変動と比較しました。いずれも、初期の (そして時には失敗した) ビジネスとハイテク製品に続いて、より革新的なテクノロジーが登場したものでした。(CEO は、インターネットは「単なる一時的な流行」だったのかと問う 2000 年の新聞の見出しのグラフィックも示しました。)
Ittycheria 氏は、AI の真の価値は MongoDB Atlas のようなプラットフォーム上で開発され実行されるアプリケーションとサービスによって生み出されるだろうと述べました。「来年には [AI ベースの] アプリケーションの数が爆発的に増えることは明らかです。」
そのため、MongoDB はイベントで MAAP (MongoDB AI アプリケーション プログラム) イニシアチブを発表しました。これは、企業が高度な生成 AI 機能を備えた大規模なアプリケーションを開発および展開するのに役立つ完全なテクノロジ スタック、サービス、およびその他のリソースを提供するものです。MongoDB Atlas を中核とする MAAP には、クラウド プラットフォームの大手 3 社、LLM (大規模言語モデル) 技術開発者の Cohere と Anthropic、Fireworks.ai、LlamaIndex、Credal.ai などの多数の AI 開発ツール企業など、AI 分野の著名人によるリファレンス アーキテクチャとテクノロジが含まれています。
さらに、MongoDB は、企業や組織が生成 AI 機能を備えたアプリケーションを含む最新のアプリケーションをより簡単に構築、展開、実行できるようにする、いくつかの新しい MongoDB Atlas 機能を発表しました。
これらの発表には、ストリーミング「移動中データ」を処理するアプリケーションを開発するための MongoDB Atlas Stream Processing の一般提供、クラウドとエッジで分散アプリケーションを展開および運用するための MongoDB Atlas Edge Server のパブリック プレビュー、AWS と Google Cloud での MongoDB Atlas Search Nodes の一般提供、および Microsoft Azure のプレビュー モードが含まれています。
一方、MongoDB は堅調な成長を遂げています。2024 年度 (2024 年 1 月 31 日終了) の総収益は 16 億 8,000 万ドルで、前年比 27% 増となり、特に MongoDB Atlas の収益が 34% 増加したことが目立ちました。
MongoDB.local NYC イベントでの CRN との多岐にわたるインタビューで、Ittycheria 氏は、AI 開発がなぜより「変革的」な段階に入ろうとしているのか、AI アプリケーション開発を加速させる同社の MongoDB AI アプリケーション プログラムの背景にある考え方、そして AI の波の中でパートナーが果たしている役割について自身の見解を述べました。彼の回答は、わかりやすく長さを伸ばすために若干編集されています。
人々が本質的にどのように [AI] を将来に向けて準備し、活用するかは、これからの試練の時だと思います。私が言いたかったのは、AI が私の人生を完全に変えたわけではない、まだということです。1998 年と 2000 年を例に挙げると、インターネットはまだ私の人生を完全に変えてはいませんでしたが、すぐに変えることになるでしょう。私はインターネットを活用する企業を支援し始め、私生活もインターネットの影響を受けていました。今日でも、インターネット アクセスが停止すると、大変なことになります。
私にとっては、AI のインフラストラクチャ層に多くの投資が行われ、コンピューティングの構築、モデルのトレーニング、AI の基礎要素の導入が行われているという事実に戻ると思います。しかし、私たちが目にしている第一世代の AI アプリは、調査を行い、情報を要約し、コンテンツを生成するチャットボット ツールです。これらはある程度の実用性は備えていますが、真に変革をもたらすものではありません。
私が言いたいのは、iPhone 用の最初のアプリが発売されたときにも同じことが起こったということです。それらは素晴らしいユーティリティでした。しかし、それらのアプリが最終的にすべての [人々] の生活にどのような影響を与えたか、彼らの生活、仕事、コラボレーションがどのように行われたかを見ると、それはアプリを通じてもたらされたのです。つまり、私が言いたいのは、今日私たちは、何らかの機能や目的を果たす、興味深く素晴らしい [AI] ユーティリティを持っているだけだと思います。しかし、それらは将来そうなるであろう変革をもたらすものではありません。
毎朝、AI に関する新しいニュースに目を覚まします。新しい企業が資金を獲得したり、新しいサービスや機能を展開したり、安全性や AI のマイナス面に関する新たな懸念が生じたりと、常に何かが生まれています。AI には多くの関心が寄せられています。しかし、私たちがこれまでに経験したあらゆるテクノロジーの導入と同様に、短期的には過大評価しがちですが、長期的には過小評価しがちです。
私の基調講演のポイントは、2000 年に何が起こったかを示すことだったと思います。2000 年 3 月にバブルがはじけたため、一部の人々はインターネットを一時的な流行とみなし、「これは単なる誇大宣伝だ」と言いました。そして、まさにその瞬間に、私の人生を変えることになる新世代のアプリやサービスの種がまかれ始めたのです。
多くのお客様がサポート サービスにチャット ボットを導入しています。独自の企業データを持っているため、比較的簡単なアプリです。サポート エージェントを導入しています。企業データ、ベスト プラクティス、顧客が犯す一般的なエラー、一般的な設定ミス、よくある質問などを把握しています。人間が応答する代わりに、ボットが正確な情報をすばやく返答できるため、非常に便利です。これは、顧客にとっても私たちにとっても役立ちます。顧客はすぐに回答を得ることができ、私たちは多くのリソースとコストを費やす必要がないため、役立ちます。
これらは、私が「ほとんど考える必要のない」タイプのアプリと呼んでいるものです。また、社内で使用している人もいます。たとえば、営業チームやマーケティング チームが製品に関する情報や、顧客からの質問への対応方法、提案書の作成方法などに関する情報を探している場合、社内チャットボットが役立ちます。こうしたものはすべて揃っており、プラットフォーム企業には組織的な知識がすべて備わっており、社員がすぐに利用できるようになっています。価値がないと言っているわけではありませんが、変革をもたらすものではありません。効率化を図るための手段にすぎません。
兆候が見え始めています。良い例を挙げましょう。当社には自動車会社（顧客）がいますが、ご想像のとおり、何かがうまく動かない、車が正常に動かないといった理由で顧客から電話がかかってきます。そこで彼らが行ったのは、エンジンの音を録音し、エンジンの音と根本的な問題との相関関係を調べることでした。
彼らが [AI アプリケーションを使用して] できることは、あなたが彼らの車を運転していて問題が発生した場合、彼らはあなたに車のエンジン音を録音してそのサウンド ファイルを送信できるかどうか尋ねることです。そしてそのファイルは、高い確率で [正確さ] で問題が何であるかを診断するために使用されます。つまり、車から変な音がするかもしれないと思ったら、簡単な分析を使用して、ブレーキがきしむので交換する必要があるか、キャブレターを修理または交換する必要がある可能性があります。
これは本質的にトラブルシューティングを行うための興味深い方法であり、まったく新しい方法です。お客様に私の店に来てもらい、車を数日間置いてもらう必要はありません。今ではお客様は「問題が何であるかはわかっています。部品を注文します。明日か明後日に来ていただければ、すぐに対応できます」と言うのです。これはチャットボットよりも少し変革的な例です。
顧客が圧倒されているのは間違いありません。圧倒と恐怖が入り混じった状態だと思います。AIのイノベーションの速度とペースが非常に速いため、毎週のように新しい発表があるかのように圧倒されています。MetaはMeta Llama 3 [4月18日] を発表しましたが、そのベンチマークはOpenAIと同じくらい優れているようです。ChatGPT: オープンソースに賭けるべきではないと言う人もいます。数週間前にはMistral
ChatGPT 4 と同じくらい優れた非常に低コストのモデルが発表されました。その前に Anthropic が新しいモデルを発表しました。AI の変化の速度とペースは非常に速いです。人々は圧倒され、麻痺状態に陥っています。
しかし、その一方で、彼らは恐れています。何もせず、行動せず、新しいテクノロジーを活用しようとしなければ、競合他社がそうし、私を疎外するだけでなく、混乱させる可能性があるというリスクがあるため、彼らは恐れています。それが顧客が感じている緊張です。
そして、それが私たちの MAAP プログラムの目的です。MongoDB アプリケーション プログラムでは、さまざまなユース ケースに対応する検証済みのリファレンス アーキテクチャ セット、すぐに開始できる組み込みの統合、そしてできるだけ早く稼働を開始するための技術的な専門知識が提供されます。
しかし、おっしゃるとおり、私たちは人々を 1 つのエコシステムに閉じ込めるつもりはありません。私たちは、あらゆるクラウド、あらゆる LLM、あらゆるオーケストレーション ツール、あらゆる微調整モデルと連携しています。重要なのは、これを克服する唯一の方法は、どこかから始めることです。傍観者になって何もしないわけにはいきません。しかし、すべての卵を 1 つのバスケットに入れることも望ましくありません。したがって、私たちのポイントは、開始していくつかのプロジェクトを試し、学ぶことです。そして、その経験を通じて、自分にとって何が重要で、何が最も影響力があるかがわかります。そして、使用しているテクノロジーに基づいて自信を得るか、あるいは自信を失うかして、「このコンポーネントを変更したい。使用していたこのオーケストレーション レイヤーは自分に合わないかもしれない。別のものを試してみよう」と決断するでしょう。しかし、これにより、法外なリスクを負うことなく学習することができます。
そうですね、まず、人々はデータベースを必要としています。ですから、データベース技術が変わるというわけではありません。MongoDB に賭けても安心です。「OpenAI から始めたけど、[Meta AI] Llama を使いたい」という場合は、すべての大規模言語モデルへの API で非常に簡単にできます。したがって、llamaindex や LangChain などのツールなどの特定のオーケストレーション レイヤー セットを使用している場合は、API を 1 つの基本モデルから別の基本モデルにポイントすることが比較的簡単になります。それほど難しくはありません。これらすべてのツールと統合されているため、どのツールが作業方法に適しているかを決めることができます。
さらに、微調整ツールなどもあります。AI 統合やモデル ホスティング機能には引き続き Fireworks を使用できます。モデルによって異なりますが、すべてを社内で行いたいお客様もいれば、オープン ソースを使用して社内でモデルを実行したいお客様もいます。クラウドで開始したいお客様もいます。Amazon から開始することも、Azure から開始することもできます。ただし、データのほとんどが AWS にある場合は、AWS にとどまることもできます。当社は、そのように柔軟に対応します。当社は、3 つのクラウド ハイパースケーラーすべてと提携している唯一の企業です。
弊社は、3 つのクラウドすべてで非常に人気があります。3 つのクラウドすべてで MongoDB が大量に使用されています。[ハイパースケーラーは] 自社の顧客が MongoDB を使用して MongoDB のすべての機能にアクセスできるようにするためにこれを行っています。これは統合の観点からだけではありません。市場開拓の観点からもそうです。弊社は、彼らが持つすべての共同販売プログラムに参加しており、ファースト パーティ コンソールにも含まれています。弊社は、彼らのすべてのスタートアップ プログラムで取り上げられている唯一の ISV です。そのため、スタートアップは、AWS、Google [Cloud]、Azure のどれで構築しているかに関係なく、MongoDB を活用できます。これらは、弊社が顧客にとって使いやすいものにしようと真剣に取り組んでいることの一例です。顧客はどこにいても、どこでもワークロードを実行できます。
ブティック SI もプログラムの一部です。そこから始めたのは、MongoDB を本当に理解していて、私たちが構築した統合のいくつかを本当に理解しているパートナーから始めたかったからです。人材に関して言えば、Accenture や他の大手 SI には多くのリソースがありますが、全員が MongoDB のトレーニングを受けているわけではありません。今後、より大規模な SI に拡大していく予定です。しかし、私たちは最初から、すぐに仕事に取り組める人材から始めたかったのです。
パートナーシップは時間とともに拡大し、プログラムにさらに多くのパートナーが追加されることを期待しています。地域別の地域パートナー、垂直産業別の業界固有のパートナー、そして特定のユースケースやテクノロジーを持つドメイン固有のパートナーも存在するでしょう。
私が皆さんに伝えたい重要なポイントは、パートナーシップがこの取り組みの核となる要素であるということです。私たちだけですべてを行うことはできないとわかっています。
私たちは最初から、顧客が本当に評価するのは視点と見解だということを念頭に置きたかったのです。顧客が望んでいないのは、「何でもできます。何が欲しいか教えてください」という態度です。これはあまり役に立ちません。「出発点を与えてください。出発して動き出せる場所を与えてください」と。そして、顧客が経験を積むにつれて、自分の見解を上回る成果を上げ始めます。私たちは顧客を助けようとしています。
お客様と話をするとき、私たちはクラウドに依存したり、特定のクラウドに偏ったりすることはありません。特定の LLM に偏ることもありません。そのため、お客様は「わかりました。あなた方が私に売りつけようとしているのは、特定のトリックだけではないのですから、あなたのフィードバックは信頼できます」と感じます。つまり、私たちのソリューションは有限ではなく、すべての答えが私たち独自のソリューションであるわけではないということです。これにより、お客様からより高い信頼を得ることができます。
パートナーができることといえば、MongoDB 上にアプリケーションを構築している人がたくさんいるので、ストリーム処理によるイベントベースのアプリケーションなどを実行するための、はるかにシンプルなアーキテクチャを利用できるようになることです。これはすべて、ライブ データと移動中のデータの処理を中心に設計されています。それが実際に起こっています。そして、それらのイベントに反応し、イベントにどのように対応するかを考えなければなりません。そのため、パートナーがイベント駆動型アプリケーションを簡単に構築できるようにしています。私にとって、これは未来のモダンなアプリケーションです。新しいデータに対応できない静的なアプリケーションはあり得ません。パートナーにとっては、ストリーム処理と MongoDB の OLTP エンジンがすべて基本的に 1 つのプラットフォームであるため、はるかにシンプルなアーキテクチャを利用できるようになります。そのため、MongoDB 上に構築する方が、一連の特注のテクノロジを使用するよりもはるかに簡単で自由です。
エッジ サーバーでも同じです。クラウドですべてのプロセスを実行する方法について説明しました。しかし、ご存知のように、特定の地域、国、または地域に店舗を持つ小売業の顧客など、現在顧客がいる場合、ローカルで処理する必要があります。エッジにインテリジェンスをもたらすことは重要な要素であり、すべてをクラウドで実行することはできません。時間の経過とともに、デバイス上でモデルを実行することさえ開始されます。Apple はすでに、それがすぐに実現すると発表しています。したがって、デバイス内にあるモデルを処理して処理できるようにする必要があります。または、店舗のエッジ サーバー上にある場合や、非常に迅速なアクセスが必要な病院にある場合もあります。新しいユース ケースが多数登場するでしょう。
当社の取締役の 1 人は、コグニザント [テクノロジー ソリューションズ] の共同設立者兼 CEO だったフランク ドスーザ氏です。ご存知のとおり、コグニザントは非常に大規模なシステム インテグレーターになりました。彼が私たちに教えてくれたこと、そして最終的に私たちが実行したアドバイスは、最大規模の SI が抱える課題は規模が大きすぎること、また分散していることであり、1 つのチームが 1 つまたは 2 つのアカウントに MongoDB を理解して適用したとしても、組織の残りの部分にはそれができる能力や手段があるわけではないということです。
そこで彼が言いたいのは、MongoDB 上にアプリケーションを構築する方法を知っている専門家になる SI に投資することです。そして最終的に、SI が妥当な規模に達すると、Accenture や Infosys、TCS などの企業が参入してその企業を買収するかもしれません。Accenture はほぼ毎週のように新しい企業を買収しています。組織に新しいテクノロジーを浸透させるには、有機的に行うのが難しすぎるため、この方法を採用しています。
そのため、MongoDB で新しいアプリケーションを構築する場合でも、レガシー アプリケーションを MongoDB に移行する場合でも、MongoDB に精通したシステム インテグレーターを多数育成することが、当社の戦略の一部となっています。そして、私たちはそれに対する大きな需要があると考えています。
ちなみに、私たちはすでにアクセンチュア、TCS、インフォシス、コグニザント、キャップジェミニなどと多くのビジネスを行っています。実際、明日はアクセンチュアのトップリーダーの一人と電話会議をする予定です。私たちはシステム統合ビジネスに参入したいわけではありません。これはむしろ、大手 SI にとって非常に魅力的と思われる能力の構築を支援する方法です。類似例があります。Salesforce は自社でこれを行っています。彼らは大手 SI に Salesforce のテクノロジーに注目してもらうのに苦労しました。ビジネスが成長するにつれて、彼らはこれらの小規模 SI に投資しましたが、最終的には大手 SI に買収されました。
[2025年度第1四半期]については非公開情報となるため、あまりコメントできません。1年前、経済減速の兆候が見られ始めました。当時はFRB[米国連邦準備制度理事会]が金利を引き上げ、金利が急上昇していました。そして私たちが言ったのは、組織は一種の難問に直面しており、より少ないリソースでより多くのことを達成する方法を見つけ出す必要があると同時に、この新しいテクノロジーを競争上の優位性のためにどのように活用できるかを実際に理解するためにAIに投資する必要もあるということです。
ですから、顧客は AI にもっと自信を持ち、どこから始めればよいかを知ることに非常に興味を持っていると思います。「どのようなユースケースに重点を置くべきか、どのような技術スタックを使用すべきか」という質問です。とはいえ、顧客は非常に慎重になっています。なぜなら、彼らにとって魅力的な投資収益率があるはずだからです。
