Enterprise AgentStack、オープンソースMCPサーバー、データ移動不要の「データベース内AI処理」により、エージェンティックAIの推進を加速
[2026年4月23日にTeradata Corporationより発表されたプレスリリースの抄訳です]
本発表の要約
- 「リーダー」選出： Nucleus Research社の2026年版 データサイエンスおよび機械学習バリュー・マトリックスにおいて、機能性と使いやすさの両面で最高評価を獲得
- エージェント制御の標準化： 新技術「Enterprise AgentStack」およびオープンソースの「MCP（Model Context Protocol）サーバー」により、大規模なAIエージェントの運用とガバナンスを実現
- インフラの効率化： データを外部へ移動させず、データベース内で直接AI処理を行う「In-Database」方式により、ネイティブ・ハイブリッド検索をサポート、別途ベクトル専用データベースを構築する手間とコストを排除
- 開発の民主化： ノーコード/プロコード両対応の「AgentBuilder」により、企業向けAIエージェントのライフサイクル管理を容易に
Teradata（NYSE: TDC）は本日、Nucleus Research社が2026年4月7日に発表した「2026 Data Science and Machine Learning (DSML) Platform Technology Value Matrix」において、「リーダー」に選出されたことを発表しました。本調査は、DSMLプラットフォームを「機能性（Functionality）」と「使いやすさ（Usability）」の2軸で評価する年次のバリュー・マトリックスです。リーダー・クアドラントは、エンタープライズ顧客に対して最高レベルの価値を総合的に提供しているベンダーに与えられます。今年は20社以上のベンダーが評価対象となりましたが、リーダーの称号を得たのは、その中でも厳選された数社のみでした。
Teradataが「リーダー」に選出された主要因
Nucleus Research社のレポートでは、Teradataの以下の機能が競合他社との差別化要因として高く評価されました。
Teradata Enterprise AgentStack および オープンソースMCPサーバー
AIエージェントとモデル間の通信を標準化する「Teradata Enterprise AgentStack」と、オープンソースの「Model Context Protocol（MCP）サーバー」を提供。これにより、企業のセキュリティフレームワーク下で統制された、拡張性の高いエージェンティック・アーキテクチャの構築を可能にします。
ネイティブ・ハイブリッド検索を備えたTeradata Enterprise Vector Store
既存のデータウェアハウス内（In-Database）で、意味的類似性検索、RAG（検索拡張生成）、およびAIエージェントのユースケースを直接サポートします。これにより、別途ベクトルデータベース用のインフラを構築する必要がなくなります。
Teradata Data Analyst Agent
Google Cloud Marketplaceで提供されているエンタープライズ級のAI分析エージェント。顧客のクラウド環境に、高度なエージェンティックAIを直接統合することを可能にします。
Teradata AgentBuilder とエキスパート・エージェント・テンプレート
企業自動化のためのインテリジェント・エージェント作成環境。ノーコードおよびプロコードの両方に対応し、ガイド付きワークフローとモジュール式コンポーネントにより、構造化されたエージェントのライフサイクル管理を実現します。
Teradata AI Microservices
Teradata AI Factory内のモジュール化されたコンテナサービス群。既存のデータインフラを再構築することなく、拡張性の高いAIパイプライン、ベクトル関数、およびサードパーティ製AIツールとの統合を可能にします。
エグゼクティブ・メッセージ
Teradata チーフ・プロダクト・オフィサー（CPO） Sumeet Aroraのコメント：「Nucleus Researchのバリュー・マトリックスでリーダーとして認められたことは、我々が構築してきた『信頼できるデータ、統制されたコンテキスト、そして深い分析能力』に裏打ちされたエンタープライズAIプラットフォームの正当性を証明するものです。市場にはAI機能を競って追加するプラットフォームが溢れていますが、データ量が増え、モデルが複雑化し、ガバナンス要件が厳格化する中で、企業は一貫してTeradataを選んでいます。今回の評価は、企業がハイプ（過熱した期待）を超えて、実際にビジネスを動かす機能を評価したとき、Teradataが傑出した存在であることを示しています」
Nucleus Research リサーチ・アナリスト Duncan Van Kouteren氏：「Teradataがリーダーに位置付けられた理由は、その基盤の強固さとエージェント領域における革新性の両面にあります。Enterprise AgentStackとMCPサーバーは、Teradataの信頼されたデータおよび分析インフラ上で、AIエージェントを大規模に展開・統制するための構造化された道筋を企業に提供します。データ品質、セキュリティ、そして分析の厳密さが譲れない企業にとって、Teradataのアプローチは他社が容易に真似できないレベルのエンタープライズ・グレードのコントロールを実現しています」
Nucleus Research社 2026 Data Science and Machine Learning (DSML) Platform Technology Value Matrixについて
Nucleus Researchのテクノロジー・バリュー・マトリックスは、主要なエンタープライズ・ソフトウェア・カテゴリにおいて毎年発行されています。ベンダーは使いやすさと機能性を測定する2軸のフレームワークで評価され、「リーダー」は両方の要素を最も広範に提供するプラットフォームを指します。2026 Data Science and Machine Learning (DSML) Platform Technology Value Matrixは、リサーチ・アナリストのDuncan Van Kouteren氏によって執筆され、2026年4月7日に公開されました。
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（補足解説）
今回のプレスリリースの注目点は、単なる「AI機能の追加」ではなく、「エージェントのガバナンス（統制）」と「インフラの統合」にあります。
MCP（Model Context Protocol）への対応：
2025年後半から2026年にかけての大きなトレンドである「AIエージェントの標準化」において、Teradataがいち早くMCPサーバーをオープンソースで提供し、エコシステムの中心に位置しようとしている点は特筆すべきです。これにより、開発者は特定のモデルに縛られず、Teradata上のデータを安全にエージェントに利用させることが可能になります。
In-databaseの優位性：
多くの企業が「データの移動（データ重力）」に伴うコストとセキュリティリスクに悩まされています。Teradataがベクトルストアをデータウェアハウス内に統合したことは、RAG（検索拡張生成）の実装を劇的に簡素化し、エンタープライズAIの「社会実装」を加速させる動きと言えます。
「ハイプ」からの脱却：
Sumeet Aroraのコメントにある通り、2026年の市場は「何ができるか」という期待から、「どう安定運用し、ガバナンスを効かせるか」という実用フェーズに移行しています。この文脈において、歴史的に堅牢なデータ基盤を持つTeradataが「リーダー」に選ばれたことは、市場の関心が「スピード」から「信頼性とスケーラビリティ」に戻ってきたことを示唆しています。
Teradataについて
Teradataは、深いビジネスコンテキストと信頼性の高いデータに基づき、AIが導き出す「知見（インテリジェンス）」を、自律的な「実行（アクション）」へ変換する力を企業に提供します。AIエージェントが普及する中、Teradataが提供するプラットフォーム「Teradata Autonomous AI and Knowledge Platform」は、企業に不可欠なコンテキストエンジン、ガバナンスレイヤー、そして圧倒的な処理能力を誇る実行基盤を実現します。クラウド、オンプレミス、ハイブリッドのあらゆる環境において、AIの実用化と本番運用を強力に支援し、ビジネスの未来を切り拓きます。
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