ウイングアーク、新データ基盤DataTetraを提供開始

帳票およびBIツール大手のウイングアーク１ｓｔは、企業のデータ主権を確保しながらAI運用の増大するコストを抑制する新たなデータ活用基盤「DataTetra（ウイングアーク1stが提供するAIレディなデータレイクハウス基盤）（データテトラ）」の提供を開始しました。「AIに毎回考えさせない」という設計思想のもと、AIが過去に導き出した推論ロジックを再利用することで、推論コストの爆発的上昇を抑えながら高度なデータ分析環境を実現します。

DataTetraの設計思想と「ロジックの使い回し」

AIの業務利用が拡大する中、コンテキストの肥大化による正答率低下や、API呼び出し回数の増加に伴うコスト高騰が大きな課題となっています。DataTetraは「AIとの共生」「データ主権」「データ活用基盤」の3つを柱に設計されています。

主な技術的特徴は以下の通りです。

• ​推論ロジックの再利用​: 新規の課題や非定型データは初回にAIを用いて解析・解釈しますが、その際に生成された処理ロジックをデータ基盤側で記録。次回以降、類似のデータ（例: 取引先ごとの請求書フォーマット等）を処理する際はAIを呼び出さず、記録されたプログラムロジックのみで処理を実行
• ​オープン仕様Apache Ossieの採用​: 業務データに意図や信頼性、ルールといった意味（セマンティクス）を付与する共通フォーマットとして、オープン規格「Apache Ossie」を国内企業として初めて採用。特定ベンダーへの依存を排除
• ​データレイクハウス環境の一体提供​: 大規模な構造化データから非構造化データまでを統合・管理し、業務活用までを単一基盤で完結

従来型アプローチとの比較と料金体系

DataTetraがもたらす運用モデルの変革は、以下の比較表に集約されます。

項目	従来型の生成AIデータ処理	DataTetraのアプローチ
推論実行の頻度	クエリや文書処理のたびに毎回LLMを実行	初回のみAIで解釈し、以降は導出したロジックを再利用
コスト構造	データ量・呼び出し回数に応じた従量課金が肥大化	月額100万円〜の定額キャパシティ課金体系を採用
データの意味付け	プロプライエタリなメタデータ管理に依存	オープン仕様（Apache Ossie）による相互運用性を確保
導入目標	個別ツールのPoC導入	既存顧客1万2,000社を起点に3年間で30億円規模を目指す

日本のエンタープライズへの影響と分析・展望

日本国内の製造業や流通業など、多数の定型帳票や取引データを扱うエンタープライズにとって、毎回のLLM呼び出しコストは本格展開の最大のボトルネックでした。

DataTetraの定額キャパシティ課金とロジック再利用の組み合わせは、予算管理が容易なAI基盤として現場導入を後押しします。

編集部注: 大規模言語モデルの普及当初は「すべての処理をAIに任せる」全能論が主流でしたが、運用フェーズに入った現在ではコストと遅延の最適化が最重要課題となっています。ウイングアークが提唱する「AIに解法を考えさせ、以後はプログラムで回す」というアプローチは、極めて現実的で実効性の高いエンタープライズデータアーキテクチャの進化形といえます。

引用元：MONOist