この書き込みの冒頭に、異なる、そしておそらく見覚えのある名前があることにお気づきの方もいらっしゃるかもしれません。
今週の経営陣の交代に伴い、取締役会から暫定 CEO への就任を要請されました。私は11年以上にわたり MongoDB を率い、その後も取締役を務め、従業員、お客様、そしてビジネスと密接に関わり続けてきました。復帰できたことを嬉しく思うとともに、MongoDB が次に目指す方向性を共有できることを楽しみにしています。
AI は重要な転換期を迎えています。モデルの推論能力は向上していますが、より大きな変化は、私たちがモデルに何を求めているかという点にあります。AI は回答の生成からアクションの実行へと移行し、ソフトウェアはもはや、単に業務を支援するだけのものではなくなっています。エージェントが作業の一部を自ら行うことがますます増えています。お客様の課題を解決し、ソフトウェアの作成とデプロイを行い、ビジネスプロセスを実行し、人間の介入を段階的に減らしながら継続的に稼働します。
この変化は、アプリケーションの基盤となるインフラストラクチャに大きな影響を与えます。エージェントは、単にプロンプトを受け取って回答を返すだけではありません。状況を観察し、コンテキストを抽出し、何をすべきかを推論し、アクションを実行し、その結果を確認して、多くの場合そのサイクルを再び開始します。エージェントがより有能になるにつれて、これらのループはより長く、より自律的になり、より重大な影響を持つようになります。
モデルの品質は極めて重要です。 しかし、モデルが処理するデータの品質、鮮度、アクセス性も同様に重要です。 そこで MongoDB が重要な役割を果たします。
本日は、当社プラットフォームの過去最大の拡張をお知らせします。
- MongoDB 9.0 は、ライブデータに基づいて動作するアプリケーションやエージェント向けに設計された、MongoDB 史上最速かつ最もパフォーマンスの高いバージョンです。
- Atlas Infinite は、柔軟性の高いワークロード向けに構築された新しい展開オプションであり、需要の変化に応じてストレージとコンピュートを個別にスケールできます。
- Atlas Agent Engine は、お客様がすでに信頼しているデータ基盤上で、本番環境でエージェントを運用するために必要なメモリ、ランタイム、ガバナンスを提供し、あらゆるモデル、フレームワーク、クラウドに対応します。
私たちが取り組んでいることについて詳しく共有する前に、私たちが解決しようとしている課題について説明しておく価値があります。
今、データレイヤーにより多くが求められる理由
現在、ほぼすべてのデータ会社が自らを AI 向けプラットフォームと位置づけています。 より興味深い問いは、AI が単に質問に答えるだけでなく、アクションを実行し始めたときにデータアーキテクチャに何が起こるかということです。
返金を行うかどうかを判断するカスタマーサービスエージェント、商品の配送を約束するコマースエージェント、あるいは口座に対してアクションを実行する金融エージェントについて考えてみてください。こうしたエージェントは、今何が真実であるかを知る必要があります。モデルが保持している情報に基づいて完璧に推論できたとしても、その情報が古ければ誤った決定を下してしまう可能性があります。昨日の在庫、古い口座残高、または最新ではない注文ステータスによって、技術的には妥当な推論が不適切なアクションになってしまう可能性があります。
そのため、鮮度がはるかに重要になります。 多くのエージェント型アプリケーションでは、運用データを別のシステムに定期的にコピーするだけでは不十分です。 エージェントはビジネスのライブな状態にアクセスする必要があり、さらにその同じ状態に基づいて行動することがますます求められています。
しかし、最新のデータがあるだけでは、問題全体を解決することはできません。 エンタープライズには、関連する可能性のある膨大な量の情報が存在する場合があります。 エージェントは、自身が行う意思決定にとって重要なわずかなサブセットを特定する必要があります。 検索機能が向上することで、モデルに提示されるコンテキストが改善され、無関係なトークンが削減され、モデルが知らない情報を推論しなければならない可能性が低下します。
だからこそ、運用データと検索の融合が進んでいると私たちは考えています。MongoDB はすでに、世界有数の大企業や最も急成長している AI 企業にとっての運用記録システムとなっています。ネイティブ検索とベクトル検索、さらに Voyage AI の検索・埋め込み技術により、開発者はアプリケーションがすでに使用している同一のライブ運用データから関連性の高いコンテキストを検索できます。運用データと AI コンテキストのどちらかを選択する必要はありません。これらはますます同じものとなりつつあります。
エージェントはまた、非常に異なるワークロードを作成します。従来のアプリケーションは、比較的理解しやすいトラフィックパターンを持つ傾向があります。エージェントシステムは非常に多様な振る舞いを見せる可能性があります。1つのユーザーリクエストが、計画、検索、ツール呼び出し、データベースの読み取りと書き込み、追加の推論という一連の処理をトリガーする場合があります。1つのエージェントが何百もの操作を発生させる場合があり、数千ものエージェントが同時に稼働を開始する可能性があります。
その結果、ユーザーとインフラストラクチャ消費量の間の関係は、はるかに予測しにくくなります。 需要はある瞬間に落ち着いていても、次の瞬間には膨大な量になる可能性があります。 平均に合わせてプロビジョニングすると、急増時にシステムがダウンするリスクがあります。 ピークに合わせてプロビジョニングすると、多くの時間アイドル状態になっているインフラストラクチャに対してコストを支払うことになります。
私たちは、データベースのアーキテクチャもワークロードに応じて変化する必要があると考えています。コンピュートは、エージェントが必要とするときにはすばやく拡張し、不要なときには縮小するべきです。単にコンピュートが増えるからといって、ストレージまで増やす必要はありません。また、ワークロードが新たな閾値を超えるたびに開発者がアプリケーションを再設計する必要はないはずです。それが Atlas Infinite の根底にある考え方です。
過小評価されていると思われる、もう 1 つのアーキテクチャ上の転換が現在進行しています。有用なエージェントはステートフルです。
過去に何が起きたかを記憶し、重要な情報を抽出し、誰または何がアクションを実行しているかを理解し、インタラクション全体でコンテキストを維持し、明示的な権限とポリシーの範囲内で動作する必要があります。
現在、多くの場合、開発者自身がそのインフラストラクチャを構築しています。運用データベースと、ベクトルデータベース、メモリシステム、オーケストレーションフレームワーク、モデルプロバイダ、ガバナンスレイヤーを組み合わせています。システムが追加されるたびに、新たな統合点、新たなセキュリティ境界、そして多くの場合、データの新たなコピーが作成されます。
プロトタイプであれば管理可能かもしれません。 本番環境のエンタープライズ内でエージェントが重大な影響を及ぼすアクションを実行するようになると、それははるかに難しくなります。
私たちは、エージェントのための状態、メモリ、検索、ガバナンスのレイヤーは、それらのエージェントが動作する運用データに可能な限り近い場所に配置されるべきだと考えています。Atlas Agent Engine は、まさにこれを提供するために設計されました。
本日の発表は、MongoDB の基盤に基づくものです。
本日お知らせする内容
MongoDB 9.0
ライブデータを扱うエージェントは、その基盤となるデータベースに極めて大きな負荷をかけます。
MongoDB 9.0 は、これまでにビルドした MongoDB の中で最も高速かつ高性能なバージョンです。MongoDB 8.0 と比較して、大規模インスタンスでのスループットが最大2倍に向上し、読み取りが35％、アップデートが30％高速化することで、大規模環境における価格性能比が大幅に向上します。
また、セキュリティ、オブザーバビリティ、開発者の生産性の水準も引き上げ続けています。Queryable Encryption はより多くの状況でより多くの種類のデータを保護できるようになり、Atlas の拡張されたプライベートネットワーキングによって、規制の厳しい業界の組織でも最も機密性の高いワークロードを MongoDB 上で容易に実行できるようになりました。
目標は明確です。アプリケーションの自律性が高まり、より大規模に稼働するようになるにつれて、その基盤となる運用データベースは、より高速で、より安全、かつ効率的になる必要があります。
Atlas Infinite
エージェント型のワークロードは非常に突発的な負荷が発生する場合があり、Atlas Infinite はそうした現実に合わせて設計されています。
これは、Atlas に加えられた最大のアーキテクチャ変更であり、ストレージとコンピュートを個別に増やすことができるため、お客様はワークロードで実際に必要とされるものに応じてそれぞれを増やすことができます。
その結果、開発者が将来のインフラストラクチャ要件を今予測する必要がなく、プロトタイプからペタバイト規模まで成長できるように設計されたアーキテクチャが実現します。拡張にかかる時間は96％以上短縮され、各シャードは10倍多くのストレージを保持できます。
同様に重要な点として、カスタマーはこれを使用するためにアプリケーションを書き換える必要がありません。
Atlas Infinite は、開発者がすでに使い慣れている Atlas プラットフォーム内の新しいクラスタータイプです。お客様は、ワークロードの特性に応じて、Atlas Core とあわせてこれを選択できます。
Public previewはAWSで開始され、一般提供（GA）では完全なマルチクラウド対応が予定されています。
Atlas Agent Engine
エージェントの構築において最も困難な部分は、もはやデモではなく、本番環境でエージェントを安定して運用することです。
Atlas Agent Engine は、エージェントが必要とするステートフルなインフラストラクチャを、運用データがすでに存在する同じデータプラットフォーム上にもたらします。
組み込みのメモリと検索により、エージェントは不要なトークン消費を抑えながら、関連性の高いリアルタイムのコンテキストにアクセスできます。統合コントロールプレーンにより、エージェントのアクションに対するアイデンティティとガバナンスが提供されます。また、Agent Engine はあらゆるモデル、フレームワーク、クラウドに対応しているため、開発者は単一のプロバイダに固定されることなく、アプリケーションに最適な AI スタックを選択できます。
これは特にエンタープライズにとって重要です。
すでに70,000社を超えるお客様と Fortune 100 企業の75％以上が、運用データを MongoDB に託しています。Atlas Agent Engine は、AI 向けにまったく別のデータアーキテクチャを作成するのではなく、同じ基盤上でエージェントをビルドおよび運用する手段を提供します。
今後の展望
この移行はまだ初期段階にあります。 モデルはさらに進化します。 コンテキストウィンドウはさらに拡大します。 推論はより安価になります。 エージェントはより高機能かつ自律的になります。 しかし、こうした進歩によって高品質な運用データの必要性がなくなるわけではありません。 むしろ、その重要性はさらに高まっています。
ソフトウェアが、人が行うことを記録するシステムから、人が何をすべきかを判断するのを支援するシステムへ、そして自らアクションを実行するシステムへとさらに移行するにつれて、データレイヤーはビジネスのコントロールプレーンの一部となります。
私たちは、こうした機会に向けて MongoDB を構築しています。
この記事の冒頭にある名前には馴染みがあるかもしれませんが、MongoDB はそのリーダーのみにとどまる存在ではありません。有意義なイノベーションを提供し続ける製品およびエンジニアリングチーム、お客様の成果に徹底的にこだわる市場開拓チーム、そして最も高度で戦略的なアプリケーションを MongoDB に託してくださっているお客様に支えられています。
本日の開催に向けて尽力してくださった皆様に心より感謝いたします。明日、.local NYC でお会いしましょう。
次のステップ
今すぐ mongodb.com/atlas にアクセスして、これらの新しい機能をご利用ください。MongoDB.local NYC 2026 で知らせるすべての内容と、最新の製品アップデートについては、What's New ページでご確認ください。