AI はデータスタックを破壊します。 ほとんどの企業は、過去 10 年間、高度なデータ スタックの構築に費やしてきました。ETL パイプラインは、データをウェアハウスに移動します。変換レイヤーは、分析のためにデータをクリーンアップします。BI ツールは、ユーザーにインサイトを表示します。 このアーキテクチャは、従来の分析で機能しました。 しかし、AI は何か違うものを要求します。継続的なフィードバックループが必要です。リアルタイムの埋め込みとコンテキストの取得が必要です。 ATMでお小遣いを引き出す顧客を考えてみましょう。モバイルアプリの AI エージェントは、その 40 ドルのトランザクションについて数秒以内に知る必要があります。データの精度と速度はオプションではありません。 Netflixは、リアルタイムのモデル更新をサポートするために、レコメンデーションインフラストラクチャ全体を再構築しました1。Stripe は、支払いデータがミリ秒以内に不正モデルに流入する統合パイプラインを作成しました2。 最新の AI スタックには、根本的に異なるアーキテクチャが必要です。データは多様なシステムからベクトル データベースに流れ込み、そこでは埋め込みと高次元データが従来の構造化データと並んで存在します。コンテキスト データベースには、AI の意思決定に役立つ組織的な知識が保存されます。 AI システムはこのデータを使用して、実験ループに入ります。GEPAとDSPyは、複数の品質次元にわたる進化的な最適化を可能にします。評価はパフォーマンスを測定します。強化学習は、複雑なエンタープライズ環境をナビゲートするようにエージェントをトレーニングします。 すべてを支えるのは、オブザーバビリティレイヤーです。システム全体には、正確なデータと高速性が必要です。そのため、データオブザーバビリティは AI オブザーバビリティと融合して、データ エンジニアと AI エンジニアにパイプラインの健全性をエンドツーエンドで理解できるようにします。 データとAIのインフラは融合していない。彼らはすでに融合しています。 参照 Netflixテクノロジーブログ。(2025年8月)。「ファクトと指標からメディア機械学習へ:Netflixにおけるデータエンジニアリング機能の進化」 ↩︎ 縞。(2025). 「構築方法: ストライプ レーダー」。 ↩︎