AIエージェント向けのデータ基盤を開発するEdelbyteが、ステルス（非公開で開発を進める期間）を終えて表に出て、7,000万米ドルの調達を発表しました（ Capitalで、Greenoaks、Swish Ventures、QP Ventures、Cerca Partners、Startpoint Capitalも参加しています。SiliconANGLEによると、資金は2回のラウンドに分けて集めたもので、CTechは評価額を5億米ドルと報じています。資金は導入企業の拡大と人材の採用に充てるとのこと。 テルアビブに拠点を置く同社の創業者4人は、いずれもMicrosoft出身です。リアルタイムのデータを分析するAzure Data Explorer（クエリ言語の名前からKustoとも呼ばれます）の開発に関わってきました。CEOのAvner Aharoniは、企業がデータの検索や分析に使っているシステムはAI以前の世界に向けて作られたもので、問い合わせの量と複雑さは従来の基盤の想定を大きく超えていくと話しています。SequoiaのBogomil Balkanskyの言葉を借りれば、AIエージェントは人間よりはるかに多くの質問を企業のデータに投げます。しかも、どんな聞き方をしてくるか事前に読めません。 Edelbyteは、検索、分析クエリ、ベクトル検索（意味の近いデータを探す仕組み）、グラフ処理（データ同士のつながりを分析する手法）、地理空間データを1つのプラットフォームで扱います。用途ごとに別々のデータベースをつなぎ合わせる必要がありません。インデックス（大量のデータから目的の項目をすぐ見つけるための索引）を網羅的に作り、その調整作業の一部も自動化しているため、あらゆる問い合わせパターンを先回りして設計しなくても済む、という考え方です。組み込みのナレッジベースは、エージェントが検索するときの文脈を補います。さらにクエリフェデレーション（データを移さず、保存先のシステムに直接問い合わせる技術）により、Apache Iceberg、Parquet、S3、Kafka、PostgreSQLなどにあるデータをそのまま扱えます。ClaudeやCodex、Grafana、Tableauともつながります。 公式サイトでは、1つのプラットフォームで数百ペタバイトを扱い、応答は100ミリ秒未満、取り込み費用は1GBあたり0.01米ドル（インデックス込み）とうたっています。SnowflakeやDatabricksの代わりになる基盤を掲げ、すでにFortune 500企業の数社がペタバイト規模の環境で使っているそうです。料金は事前契約のいらない従量課金で、パブリッククラウド、ソブリンクラウド（データを特定の国や地域の中に置くクラウド）、セルフホスト、オンプレミスのどこでも動かせます。 エージェントが何体も並列で動き、それぞれが予測できない質問を投げるようになると、モデルの性能より、その質問を速く安く受け止めるデータ基盤のほうが先にボトルネックになるのかもしれません。