はじめに：AI時代に「データ」が超重要になるってホント？
皆さん、こんにちは！あなたのAI案内人、ジョンです。
最近、「AI」という言葉をあちこちで耳にするようになりましたよね。まるでSF映画の世界が現実になったみたいで、ワクワクします。でも、このAIが賢くなるためには、あるものが絶対に欠かせないって知っていますか？
それはズバリ、「データ」です！
AIは、私たち人間が学習するように、たくさんのデータを見たり聞いたりして賢くなります。例えるなら、 AIはまだ何も知らない赤ちゃん。私たちが言葉や知識を教えるように、AIには「データ」という形で情報を与える必要があります。このデータが多ければ多いほど、そして質が良ければ良いほど、AIはもっともっと賢く、役立つ存在になるんです。
でも、ここ数年でデータが爆発的に増え、しかもその種類もバラバラになってきました。昔ながらのデータの保管・管理の仕組み（これを「データアーキテクチャ」と言います）では、この大量で多様なデータを、AIが瞬時に使えるように準備するのがとっても大変になってきたんです。
昔のデータ倉庫の悩みと、新しい「オープンレイクハウス」の登場
これまで、企業ではデータを保管・分析するために、主に二つの場所を使ってきました。
- データウェアハウス：「データ倉庫」と呼ぶと分かりやすいかもしれません。きれいに整理されたデータだけを置いておく、とても几帳面な倉庫です。ビジネスの状況をパッと見る「ダッシュボード」（車のメーターみたいに、重要な情報が一目でわかる画面）や、データをまとめて分析する「バッチ分析」（夜中にまとめて作業するようなイメージ）には便利でした。でも、厳しくルールが決まっているので、新しい種類のデータを入れるのが難しかったり、後から変更するのが大変だったりしました。
- データレイク：「データの湖」と考えるとイメージしやすいでしょう。ここは、加工前の「生データ」を何でもかんでも、そのまま貯めておく場所です。柔軟でコストも抑えられますが、データが整理されていないので、どこに何があるか分からなくなったり、データの内容に矛盾が生じたりする（これを「トランザクションの一貫性がない」と言います）問題がありました。
AIが本当に活躍するためには、この「几帳面な倉庫」と「自由な湖」の両方の良いとこ取りが必要になります。そこで登場したのが、「レイクハウス」という新しい考え方です。そして、さらに進化したのが、今回ご紹介する「オープンレイクハウス」なんです！
「オープン」というのは、特定の会社やソフトに縛られず、みんなで使える開かれた仕組みという意味です。例えるなら、誰もが自由に使えて、いろんな道具で加工できる「共有のデータ調理場」といったイメージですね。Google CloudのBigQuery（ビッグクエリ）という、データ分析に強いサービスも、このオープンレイクハウスの考え方を取り入れて進化しているんですよ。
オープンレイクハウスの3つのすごいポイント！
オープンレイクハウスが、なぜAI時代にピッタリなのか。その鍵となる3つの要素を見ていきましょう。
- オープンなデータの保存方法（オープンストレージフォーマット）
データウェアハウスが特定の鍵が必要な閉鎖的な倉庫だとしたら、オープンレイクハウスは、誰でも共通のルール（「オープンストレージフォーマット」といいます）でデータを保存できる共有ノート形式です。特に、Apache Iceberg（アパッチ・アイスバーグ）というルールが注目されています。これは、データレイクの柔軟性と、データウェアハウスのデータの信頼性や速さを両立させる優れもの。データの構造が変わっても対応できたり（「スキーマ進化」）、過去のデータに簡単に戻れたり（「タイムトラベル」）、データが正しく追加・更新されることを保証する（「ACIDトランザクション」）など、とっても便利な機能が詰まっています。 - いろんな道具で使える（インターオペラブルエンジン）
これまでのシステムでは、データを使うための道具（「エンジン」といいます）が限られていたり、データを使うたびに「ETL」（データの形