独立したベンチマークは、Couchbaseの画期的なベクトル技術は、高いリコール精度とミリ秒のレイテンシで10億スケールのパフォーマンスを提供することを証明する

エンタープライズグレードのセキュリティを強化し、あらゆるスキルレベルの開発者の生産性を加速します。

カリフォルニア州サンノゼ発-2025年10月21日-。 Couchbase, Inc.AI社会における重要なアプリケーションのための開発者向けデータ・プラットフォームである Couchbase 8.0Couchbase 8.0は、AIアプリケーションとエージェントシステムを構築する企業向けに、エンドツーエンドのAIデータライフサイクルサポートを提供します。多様なベクトルワークロードをサポートする3つの異なるベクトルインデックスと検索機能の導入により、Couchbase 8.0は、コンテキストを認識するリアルタイムAIアプリケーションを構築するためのスケーラブルで高性能なAI対応データプラットフォームを提供します。Couchbase 8.0は、セルフマネージドおよびCapellaベースのデプロイメントで利用可能で、オンプレミス、クラウド、エッジのデプロイメントにおいて、低いTCOで、ミリ秒のレイテンシと調整可能なリコール精度で、10億スケールのベクトル検索をサポートします。

「AIのスケーリングには、スピード、スループット、信頼性のために構築された開発者データベースプラットフォームが必要です。当社のHVI（Hyperscale Vector Indexing）とエンドツーエンドのRAGワークフローをサポートするCouchbaseは、より柔軟で包括的なベクトル検索オプションを提供することで、市場の他の製品よりも際立っています。"LLMエンゲージメントを通じてソーシングとベクトル化、検証とドリフト検知にまたがる完全なAIデータライフサイクルを管理することにより、我々は、顧客が信頼できるエージェントシステムを作成するのを支援する一方で、待ち時間を短縮し、想起精度を高め、総所有コストを削減します。"

Couchbaseのパフォーマンス上の優位性は、独立した10億スケールで実証された。 ベクトルベンチマーク によりテストされました。同プラットフォームの調整可能なHVIは、最大19,057クエリー/秒（QPS）、28ミリ秒のレイテンシー、66%の想起精度を実現し、そのパフォーマンスを浮き彫りにした。ガートナー社のクラウド・データベース管理システムのマジック・クアドラントのリーダーである同 社の挑戦者は、57%の再現精度で6QPSを達成した。HVIは、スキャン・プロパティを向上させることで精度をチューニングし、700QPSを超え、秒以下の応答時間で93%の想起精度を達成した。HVIのスピードテストは3,100倍以上速く、正確性テストは350倍多くの作業をこなします。Couchbaseのスピード、スケール、精度の組み合わせにより、企業はインフラコストを増加させることなく、また品質を犠牲にすることなく、大規模なベクトルワークロードを処理することができます。

"Couchbaseの新しいベクトル検索機能は、企業向けにコンテキストを意識したビデオディスカバリーを提供する方法を変革します。SeenitのCTOであるIan Merrington氏は、「我々はすでにSQL++とフルテキスト検索を使用して、何十万もの従業員が作成したビデオのメタデータを照会しています。「当社の顧客は、正確なキーワードだけでなく、意味や文脈に基づいて関連するコンテンツを見つけることができます。Capellaの顧客として、私たちはCouchbase 8.0と、私たちのAI搭載ビデオプラットフォームにとって理想的なソリューションとなるスケーラビリティとTCOの利点に興奮しています。"

「Tech MahindraのSVP兼データ・アナリティクス・グローバル責任者であるSaurabh Jha氏は、「企業におけるAI導入の唯一最大の促進要因は、基盤となるデータ・スタックの簡素化です。「Couchbase 8.0のローンチは極めて重要なマイルストーンであり、運用データと最新のAIに不可欠なベクトル機能との間の溝を埋めるものです。Tech Mahindraのチームにとって、これは開発サイクルの高速化、アーキテクチャの複雑性の低減、顧客向けの高性能RAGおよびエージェントAIソリューションの展開への直接的な道筋を意味します。

スピード、スケール、精度のために最適化されたベクター・インデキシング・オプション

AIアプリケーションやエージェントシステムを作成するチームは、AIが生成したデータを管理するという大きな課題に直面しています。Couchbase FY 2026では CIO AI調査CIOの28%が、AIプロジェクトを阻害する主な要因として、必要なデータの管理やアクセスが困難であることを挙げており、高次元のベクトルデータを効率的に保存、管理、インデックス化できるベクトル・データベースを持っているのは16%だけである。

Couchbase 8.0は、ベクトルの埋め込み、インデックス作成、保存、アクセスに対する斬新な3本柱のインデックスアプローチにより、企業が必要とする包括的なソリューションを提供します。Couchbase 8.0は、非常に広範なベクトルベースのコンテキストを必要とするものから、より細かい単位でプロンプト変数を制御または調整できるものまで、様々なベクトル検索シナリオをサポートするように設計されています。このようなアプリケーションでは、高速なベクトル索引付け、膨大なベクトル索引容量、ミリ秒単位のベクトル検索時間が必要とされ、効率的で費用対効果が高く、人間が期待するような速さで応答するエージェントシステムを実現します。このプラットフォームは以下をサポートします：

• ハイパースケール・ベクター・インデックス ベクター・インデックス・レコードの規模は10億を超え、レスポンスやパフォーマンスを損なうことはありません。ベクターインデックスは ディスカン Vamana有向グラフ構築アルゴリズムを使用した最近傍探索アルゴリズムは、分散処理とスケーリングのためにパーティション化されたディスク全体で動作し、より小さなデータセットのためにインメモリで実行する柔軟性を提供する。
• 複合ベクトル指数 これは、求める特定のベクトルをスコープするのに役立つ事前フィルタリングされたクエリをサポートしています。コンポジットベクトルインデックスは、Couchbaseの他のグローバルセカンダリインデックスと同様に格納およびパーティショニングすることができ、ターゲットとするユースケースに効率的なベクトル検索を提供します。
• 検索ベクトルインデックス これは、検索サービスを介したベクターのクエリーを可能にするもので、単一のSQL++リクエスト内にベクター、字句検索、構造化クエリー条件を含むハイブリッド検索をサポートします。この機能により、複数のデータタイプとクエリーパターンを組み合わせた高度な検索シナリオが可能になります。

開発者は、ベクトル・インデックスの使用ケースに応じた柔軟な選択により、より優れたパフォーマンス、精度、メモリ使用量、コスト削減を達成できるようになりました。この稀有なオプション性により、組織は、クエリの複雑さ、ベクトル量、精度のいずれを最適化する必要があるかにかかわらず、特定のアプリケーション要件に最適化されたコンテキスト定義ベクトルを展開することができます。

セキュリティとコンプライアンスの強化により、ミッションクリティカルなAIアプリケーションを保護

Couchbaseが収集した最近のデータから、次のことが明らかになった。 CIOの3分の1以上 は、AIプロジェクトを中断させたセキュリティやコンプライアンス要求を満たす自信のなさを表明した。Couchbase 8.0では、企業はエンタープライズグレードのセキュリティとコンプライアンス機能の恩恵を受けることができます。

DARE（Data At Rest Encryption：静止時データ暗号化）は、ディスク上に保存されたデータを自動的に暗号化し、アクセス時に復号化するビルトイン・セキュリティを提供し、機密データを不正ユーザーから保護します。Key Management Interoperability Protocol (KMIP)のサポートは、暗号化キーのシームレスでクロスプラットフォームな管理を提供し、データ・セキュリティをさらに強化し、運用を簡素化します。

クロスデータセンターレプリケーション（XDCR） は、双方向のアクティブ-アクティブ競合認識検出機能を提供し、モバイルバケットにも拡張されました。これにより、モバイルクライアントは最も近いクラスタに同期し、信頼性、スケーラビリティ、パフォーマンスを向上させることができる。データセンターの障害から保護すると同時に、機密性の低いデータはリージョン間でレプリケートされ、保護されたデータはローカルに保存されます。これにより、グローバルに分散している企業は、モバイルでの利用をサポートしながら、各地域のデータ・コンプライアンス規制を遵守することが容易になります。

新しいインテリジェントな自動フェイルオーバー機能により、ディスク容量への到達やエフェメラル（一時的な）バケットの消失など、システムの中断時にも継続的なオペレーションを維持することができます。

強化されたエクスペリエンスが開発者の生産性を向上

Couchbase 8.0は、合理化されたエクスペリエンスとAIユースケースのサポートにより、開発者の生産性を向上させる。このプラットフォームは、SQL++に不慣れな開発者が自然言語を使用してデータを照会できるようにし、トラブルシューティングを支援するために、時間の経過とともにクエリ統計のためのクエリワークロードリポジトリを追加します。検索エンジンは、より適切な結果を得るためにユーザー定義の同義語を追加します。

DevOpsのために、Couchbaseはより効率的になり、障害に対応するようになりました

新しいリリースは、運用の複雑さを軽減し、トラブルシューティングやインフラ管理のオーバーヘッドを最小限に抑えることで、開発者の摩擦を取り除きます。このリリースは、実行時のパフォーマンスと、大規模で動作するエージェントシステムの構築に伴う継続的なデータ管理の負担の両方に対処します。

名言集

「IDCのリサーチ・ディレクターであるDevin Pratt氏は、「今日の統合ベクトル・データベースの多くは、インデックス作成と検索に対して一般化されたアプローチをとっているが、AIアプリケーションには多様なパフォーマンスと精度のニーズがあることが多い。"Couchbaseのようなソリューションは、複数のインデックスオプションが、規模の最適化、ハイブリッド検索手法の組み合わせ、事前フィルタリングされたクエリの適用など、開発者が特定のユースケースに合わせてベクトル検索を微調整するのに役立つことを示しており、他の多くのシステムよりも高い柔軟性を提供しています。"

「AIアプリケーション開発の技術的障壁は依然として高く、多くの開発者が複雑なデータベース・アーキテクチャやベクトル演算に必要な特殊なクエリー言語の扱いに苦慮している。RedMonkのシニア・インダストリー・アナリストであるケイト・ホルターホフ氏は、「このスキル・ギャップは、AIイニシアチブをパイロット・プロジェクト以上に拡大しようとしている組織にとってボトルネックになりつつあります。"Couchbaseは、これらの強力な機能をより多くの開発者、特にデータベースの深い専門知識を持たない開発者が利用できるようにすることで、AI開発を民主化し簡素化する必要性を認識し、自然言語クエリ機能とベクトル管理を導入しました。"

"ベクターの保存とインデックス作成のサポートは、データプラットフォームプロバイダーにとって重要な機能となっており、ジェネレーティブAIを組み込んだアプリケーションの開発を可能にしています。"とISG Software Researchのリサーチ、アナリティクス、データ担当ディレクターのマット・アスレットは述べています。"Couchbaseの複数のベクトルインデックス化と検索アプローチのサポートは、開発者が各アプリケーションの要件に最も適したアプローチを選択できる差別化を実現します。"

空室状況

Couchbaseは、オンプレミス、Kubernetes、DBaaS、モバイル、ITシステムに同時にデプロイ可能な単一プラットフォームで、運用、分析、AI、モバイルアプリケーションのデータを独自にサポートする多目的データベースであり、開発を容易にし、コストを削減する。

Couchbase 8.0が一般に利用可能になりました。AIアプリケーションとエージェントシステム開発を簡素化するために、今すぐお試しください。 www.couchbase.com.

その他のリソース

• Couchbase 8.0がどのように企業のAIアプリケーションとエージェントシステムの開発を支援するかについては、こちらをご覧ください、 このブログを読む.
• Couchbaseがどのように顧客の最も重要なAI課題に対処するのを支援するかについては、以下をクリックしてください。 これ.