SingleStore

トランザクションから分析・AI活用までを1つのデータ基盤で
リアルタイム・データプラットフォーム

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概要

SingleStoreは、トランザクション（OLTP）と分析（OLAP）を1つのデータ基盤で同時に処理し、“意思決定までの時間”を劇的に短縮するリアルタイム・データプラットフォームです。リアルタイム集計・高速分析に加え、ベクトル検索やSQLベースのAI機能を標準搭載。生成AI、不正検知、リアルタイム予測などの次世代アプリケーションを、既存のSQLスキルのまま実装できます。一方で、ミッションクリティカルな領域では、データベースの性能だけでは安定したビジネス運用は成立しません。本ソリューションはSingleStoreの圧倒的な処理性能と拡張性に、当社が長年培ってきたミッションクリティカル領域のシステムインテグレーション実績を融合。可用性設計からシステム構築、24/365の運用までをエンドツーエンドで支援する、エンタープライズ向け統合データ基盤ソリューションです。

※京セラコミュニケーションシステム株式会社は、SingleStoreの再販事業者です。

特長

POINT 01

意思決定を加速する「リアルタイム処理性能」

SingleStoreは、インメモリ技術とディスクベース技術を融合した独自アーキテクチャにより、大量データを高速に取り込みながら、複雑な集計・分析クエリをミリ秒単位で処理します。これにより、「データ投入後すぐに分析」、「トランザクションと同時に不正検知・スコアリング」といった、従来は困難だったリアルタイム処理を実現します。

※SingleStoreの3つのストレージ層は―メモリ、ディスク、オブジェクトストレージ―を統合した構造になっているUniversal Storageの特許を保有

POINT 02

アーキテクチャの「劇的なシンプル化」

従来のシステムでは、トランザクションDB、DWH、キャッシュ、ストリーミング基盤と、用途ごとに複数の基盤が必要でした。SingleStoreはこれらを1つのデータ基盤に統合可能です。これにより以下を実現します。

  • システム構成の簡素化
  •  データ同期
  •  ETL処理の削減
  •  運用コストおよび障害ポイントの大幅削減 
  •  リアルタイム性の向上 

POINT 03

使い慣れた「SQL」でAI・ベクトル検索まで

SingleStoreは、SQLベースでAI・機械学習・ベクトル検索を利用できる数少ないデータプラットフォームです。

  • ベクトル検索（類似検索）
  • 生成AI（RAG）向けデータ管理
  • 画像・動画・テキストの特徴量検索

これらを、新しい言語や専用基盤を追加することなく、既存のSQLスキルで実装できます。

ユースケース

リアルタイムデータの高速取り込み・分析

  • キャッシュレス決済・送金の不正検知（サブ秒）
  • 通信・IoTデータのリアルタイム監視・最適化
  • オンライン行動データの即時分析・レコメンド

複雑化したデータベース基盤の統合

  • OLTP＋DWH＋キャッシュの統合
  • Snowflake / Redshift 等との補完・高速化レイヤー
  • レガシーDBからの段階的移行

AIアプリケーション向けデータ基盤

  • RAG（生成AI）向け検索基盤
  • AIビデオ監視・異常検知
  • リアルタイムスコアリング・予測

導入までの流れ

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よくあるご質問

SingleStoreの機能、既存環境との併用、移行方法やAI活用など、お客様からお寄せいただくよくあるご質問と回答をまとめております。
ご不明点や詳しいご案内につきましては、お気軽にお問い合わせください。
Q
SingleStoreとはどのような製品ですか？
A
トランザクション処理、リアルタイム分析、検索、AI活用を一つのデータ基盤で実現する分散SQLデータプラットフォームです。リレーショナルデータに加え、JSON、時系列、ベクトル、全文検索、地理空間データなどを扱えるため、データを複数の専用基盤へ移動させることなく、アプリケーションと分析の双方に活用できます。
Q
トランザクション処理と分析処理を同時に実行できますか？
A
可能です。SingleStoreはHTAP（Hybrid Transactional/Analytical Processing）に対応し、同じデータ基盤上でトランザクション処理と分析処理を実行できます。別の分析基盤へデータを複製する構成を減らせるため、データ連携の遅延や運用ポイントの削減が期待できます。実際の性能は、データ量、クエリ、キー設計、同時実行数、クラスタ構成などによって異なります。
Q
データを取り込んだ直後に分析できますか？
A
SingleStoreは、ストリーミングデータやアプリケーションからの更新を取り込みながら、同じデータに対して分析・検索を実行できます。バッチ処理の完了を待たずに最新の業務データを利用できるため、不正検知、IoT監視、リアルタイムレコメンド、ライブダッシュボードなどに活用できます。必要な鮮度や遅延は、取り込み方式と構成を含めて実データで検証します。
Q
SnowflakeやBigQueryなどの主要クラウドDWHとの違いを教えてください。
A
一般的なクラウドDWHは、蓄積した大規模データの履歴分析やBIに適しています。一方、SingleStoreは、高頻度のデータ書き込みと低レイテンシーのクエリ実行を両立し、顧客向けダッシュボード、SaaSのバックエンド、高頻度API連携など、最新データへの即時応答が求められる用途に適しています。既存のDWHを残し、SingleStoreをリアルタイム処理・アプリケーション提供のレイヤーとして併用することも可能です。
Q
Databricksとはどのように使い分ければよいですか？
A
Databricksは、データエンジニアリング、機械学習、大規模なデータ探索やモデル開発を得意としています。SingleStoreは、データが発生してからすぐに分析・検索・アプリケーション提供へつなげる、低レイテンシーのリアルタイム処理に適しています。両者を組み合わせ、Databricksをデータ準備やモデル開発基盤、SingleStoreを本番のリアルタイム提供層として利用する構成も検討できます。
Q
既存のクラウドDWHやデータレイクと併用できますか？
A
可能です。既存のDWHやデータレイクを履歴分析、BI、データサイエンスなどに活用しながら、SingleStoreをリアルタイム分析やアプリケーション向けの高速データ提供に利用できます。すべてを一度に置き換えるのではなく、リアルタイム性や同時実行性が求められるワークロードから段階的に移行・補完する方法もあります。
Q
Pineconeなどの専用ベクトルデータベースやElasticsearchのような検索エンジンとの違いは何ですか？
A
SingleStoreは、ベクトル検索だけでなく、全文検索、リレーショナル検索、トランザクション、分析を一つのSQL基盤で組み合わせられる点に特徴があります。キーワード検索とベクトル検索の結果を統合し、業務データとのJOINや条件による絞り込み、再ランキングまで一つの処理にまとめられるため、複数基盤間のデータ連携を簡素化できる場合があります。性能や費用はワークロードごとに実測して比較します。
Q
ベクトル検索には対応していますか？
A
対応しています。SingleStoreでは、ベクトルデータを業務データや文書メタデータと同じ基盤で管理し、SQLで類似検索、条件フィルター、JOIN、集計を組み合わせられます。RAG、セマンティック検索、画像・動画検索、レコメンドなど、意味検索と業務条件を同時に扱う用途に適しています。
Q
リアルタイムRAGとは何ですか？SingleStoreで実現できますか？
A
リアルタイムRAGとは、更新された文書や業務データを取り込み、埋め込みを生成して検索可能にしたうえで、最新の情報をLLMの回答コンテキストとして利用する仕組みです。SingleStoreでは、ベクトル、全文、構造化データ、メタデータを同じ基盤で扱えるため、最新の業務条件を加味した検索や回答を構築できます。回答品質は、データ更新、チャンク分割、埋め込みモデル、検索条件、LLMなどの設計にも左右されます。
Q
Aura Analystとは何ですか？
A
Aura Analystは、自然言語でデータに質問できるマネージド型のAIデータアナリストです。質問の意図とデータの文脈を理解し、SQLの生成、検証、実行、結果の要約や可視化までを行います。ダッシュボードを新たに作成する前のアドホックな分析や、業務部門によるリアルタイムデータのセルフサービス分析に活用できます。
Q
Aura Analystは、どのようなデータを参照して回答しますか？
A
Aura Analystでは、利用するクラスタ、データベース、テーブルをDomainとして定義し、業務用語、計算式、テーブル間の関係などのコンテキストを設定できます。設定した範囲と権限に基づいて質問を解釈し、対象データに対するSQLを生成・実行します。Domainの説明や関係性を整備するほど、組織固有の定義に沿った一貫性のある回答を得やすくなります。
Q
Aura Analystの回答内容や生成SQLを確認できますか？
A
確認できます。Aura Analystでは、回答に至る過程や実行されたSQLを確認でき、結果の妥当性をレビューできます。Domainの所有者は、テーブル・カラムの説明、業務ルール、関係性を更新し、利用者からのフィードバックや会話履歴を品質改善に活用できます。ただし、AIによる回答を無条件に正しいとみなすのではなく、重要な意思決定では生成SQLと結果を確認する運用が必要です。
Q
SQLを書けない利用者でもAIを活用できますか？
A
可能です。Aura Analystでは、利用者が自然言語で質問すると、システムがSQLを生成して実行し、結果を文章やグラフで説明します。これにより、SQLや複雑なダッシュボード作成を必要としないデータ探索を支援できます。一方、誰がどのデータを参照できるか、業務上の定義をどう扱うかは、管理者があらかじめ設計します。
Q
SQLからAI機能を利用できますか？
A
SingleStoreのAI Functionsでは、SQLから要約、分類、感情分析、翻訳、情報抽出、埋め込み生成などのAI処理を呼び出せます。データを別のAI処理基盤へ移動させず、SingleStore上のデータに対してAI処理を組み込めるため、データパイプラインやアプリケーション側の連携処理を簡素化できます。提供状況や構文は機能ごとに異なるため、導入時点の公式ドキュメントをご確認ください。
Q
自社のモデルや外部モデルを利用できますか？
A
SingleStoreのAI機能では、用途やデータの所在、レイテンシー、運用要件に応じて、ホスト型モデルやオープンソースモデルを選択できる構成があります。モデルの選択肢、利用可能なリージョン、データの取り扱い、契約条件は機能・エディション・提供時期によって異なるため、採用するモデルと構成を個別に確認します。
Q
AIが機密データへアクセスすることを制御できますか？
A
制御できます。Aura Analystでは、Domainに含めるクラスタ、データベース、テーブルを指定し、組織レベルおよびDomainレベルのロールで利用者と管理者の権限を分けられます。AIに参照させるデータ範囲を明示的に設計し、読み取り専用の接続や既存のRBACと組み合わせることで、ガバナンスを考慮した運用を支援します。実際の権限設計と個人情報の扱いは、お客様のポリシーに基づいて確認します。
Q
MySQLやPostgreSQLなど既存のリレーショナルデータベースからの移行における、互換性や学習コストについて教えてください。
A
SingleStoreは標準的なデータベース通信プロトコル（MySQLプロトコル等）に対応しており、既存のドライバーや接続ツール、標準的なSQLスキルを活用できます。一方、各種RDBMSのすべての機能が完全に同一ではないため、SQL構文、DDL、データ型、インデックス、外部キー、認証方式などは事前に確認が必要です。移行前に対象アプリケーションと主要クエリを用いた互換性検証を行います。
Q
MongoDBからの移行や、MongoDBアプリケーションとの共存は可能ですか？
A
用途に応じて検討できます。SingleStore KaiではMongoDB互換APIを利用したJSONデータの処理が可能で、既存のMongoDBアプリケーション資産を活用できる場合があります。初回データ移行、変更データの継続連携、SQLによる分析を組み合わせる構成も選択肢です。利用するコマンド、ドライバー、データ型、提供中の機能範囲は、対象バージョンと構成ごとに確認が必要です。
Q
移行中に既存システムを停止する必要はありますか？
A
停止を避けるため、既存環境を稼働させたまま初回データを移行し、その後にCDC（変更データ連携）で差分を同期する方式を検討できます。検証環境でデータ件数、更新遅延、主要クエリ、アプリケーション動作を確認したうえで、段階的に接続先を切り替えます。停止時間や切り戻し方法は、データ量と業務要件に応じて設計します。
Q
クラウド、オンプレミス、マルチクラウドで運用できますか？
A
要件に応じて、SingleStore Heliosのクラウド環境、BYOC、自社管理型の構成などを検討できます。データレジデンシー、ネットワーク分離、既存システムとの接続、BCP／DR、運用体制などを踏まえて配置を選択します。利用可能な機能やAIサービスは提供形態・リージョン・エディションによって異なるため、導入前に確認します。
Q
導入時のリスクを避けるため、PoCや段階的な移行は可能ですか？
A
可能です。既存環境を停止させず、一部の重い集計処理、リアルタイム検索、ベクトル検索、参照系ワークロードなどからSingleStoreへ段階的に適用できます。実データを使って、レイテンシー、スループット、同時実行数、データ鮮度、運用負荷、TCOを測定し、効果を確認したうえで本番範囲を広げる方法を推奨します。
Q
どのような用途でSingleStoreの効果を発揮しますか？
A
最新データに対する低レイテンシーの処理と、多数の利用者・アプリケーションからの同時アクセスが求められる用途に適しています。たとえば、決済・送金の不正検知、通信・IoT監視、顧客向けリアルタイムダッシュボード、レコメンド、サプライチェーン分析、RAG、AIエージェント向けのコンテキスト検索などが挙げられます。
Q
導入効果や性能はどのように評価すればよいですか？
A
実際のデータ量、更新頻度、クエリ、同時実行数、可用性要件、クラウドリージョン、運用体制を前提に、現行環境と同一条件で比較します。評価指標には、データ取り込みから利用可能になるまでの時間、中央値・P95レイテンシー、スループット、障害時の復旧性、構成要素数、運用工数、総コストなどを含めます。公開されている性能値は測定条件によって変わるため、最終的には実データによるPoCでご確認ください。
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