COUCHBASEのリリース
データが保管されている場所で、よりスマートなエージェントとインサイトを利用できます
Agent Memory と MCP Server は、Couchbase Capella でマネージド AI データプレーンサービスに加わります。これには、サーバーレスモデルとプライベートエンベディングが組み込まれています。また、Couchbase Analytics は現在 Operational Insights に変更されました。.
20+
既製のMCPサーバーツールで、デフォルトでは読み取り専用です
94%
LongMemEval-M の単一セッションでのリコール
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セマンティックな意味や集計に基づいてグループ化するSQLクエリ
お客様が知るCouchbaseはエージェントにとってさらに向上します
Agent Memory と MCP Server は、Agent Catalog と AI データプレーンの他の部分とともに、Couchbase Capella で完全にマネージドで実行されるようになりました。また、Couchbase Analytics には新しい名称である Operational Insights が追加され、SQL でデータの意味をセマンティックな意味で検索およびグループ化する強力な新しい機能が提供されます。.
完全マネージド
Couchbaseは、マネージド・エージェント・メモリーとMCPサーバーをインストール、パッチ適用、およびアップグレードします。.
同じAPI、2つの展開
Agent Memory と MCP Server は、Capella を実行している場合でも、実行していない場合でも同じモデルと API を使用します。.
データは周囲の範囲内で安全に保管されます
エンベッドリングはプライベートネットワークを越えてAmazon Bedrockに移動し、運用データはCouchbase内に保持されます。.
アナリティクス、名称変更およびアップグレード
Operational Insights は現在、ベクトル検索、セマンティッククラスタリング、および Python UDF (自己管理) をサポートしています。.
生産向けに構築された新しい AI データプレーン機能
Agent Memory、Apache Iceberg lakehouse federation、Rust のサポートにより、AI エージェントの導入をパイロットから生産レベルまでスムーズに進められます。また、モバイル向けには Bluetooth ペアレント同期と React Native のサポートも提供しています。.
マネージドエージェントメモリー
Capella サービスとして耐久性のあるエージェントメモリを提供し、TTL ベースのデカイ、コンフリクト解決、OIDC/OAuth2 を組み込んでいます。.
マネージドMCPサーバー
Capella 環境におけるリモートの単一テナント型 MCP サーバで、既製のツールと読み取り専用のデフォルト設定を備えています。.
サーバーレスのフロンティアモデル
Amazon BedrockのClaude、Llama 4、Nova、Mistral、Cohere。トークンごとに支払う形式で、GPUのサイズや予約は不要です。.
プライベートなベッドロックのベクトル化
AWS PrivateLink経由で、公開のインターネットからお客様独自の Amazon Bedrock アカウントを使用してエンベディングを生成できます。.
Couchbase AnalyticsはOperational Insightsに移行しました
同じ基盤、新しい名称。Capella AnalyticsはCapella Operational Insightsとなり、Enterprise AnalyticsはEnterprise Operational Insightsとなります。最新バージョンではベクトル検索、セマンティッククラスタリング、Python UDFが追加されました（セルフマネージド展開ではまず導入されます）。.
SQLでのベクトル検索
セルフマネージドのデプロイメントでは、シンプルなSQLで意味検索が可能です。ベクトルとVTREEインデックスにより、大規模な検索を高速に実行できます。別途のベクトルデータベースは必要ありません。.
セマンティッククラスタリング
意味に基づくグループによるクラスタリングを行い、その後、同じクエリで各グループをカウントして集計します。手動によるタグ付けなしでレビュー、チケット、またはクレームのテーマを検索します（自己管理）。.
Python UDF
Pythonでカスタム関数を作成し、自社管理型のデプロイメントでSQLから呼び出します。データが保存されている場所で独自のMLモデルを実行し、別途のサービスへのエクスポートは不要です。.
より高速で効率的なクエリ
クエリープランのキャッシュ機能により、繰り返し実行されるクエリーに対する計画が省略され、ハッシュベースの集計では1回の実行でDISTINCT値がカウントされ、サンプリングされたオプティマイザ統計により完全なテーブルスキャンが回避されます。.
複数ステートメントのクエリ
SQL++の複数のステートメントを1つのリクエストに送信することで、複数のステップの分析を行うためのアプリケーションコードを削減できます。.
1つの製品、2つの導入事例
Capella Operational Insights はクラウド上で完全に管理されています。Enterprise Operational Insights はオンプレミスまたはお客様独自のクラウド上で同じ基盤で動作します。.
データ、メモリ、モデルを一元化するプラットフォーム
運用記録、エージェントの記憶、管理アクセス、モデル、およびインサイトは、Couchbaseの基盤上で実行されます。運用データと分析データをSQL++で統合することで、システムを減らすことができ、アクセスルールを1か所に設定できます。.
伝承されるコンテクスト
エージェントは耐久性のある事実、時代にゆくコンテキスト、および意味記憶を1つのJSONストアに保持します。ユーザーは自分自身を繰り返す必要がなくなりますし、チームも別々のメモリシステムを同期する必要がなくなります。.
1か所でアクセス制御を実現
Couchbase MCP Server は、各エージェントとツールに、権限が曖昧になりやすいエージェントごとのカスタム統合ではなく、オープンスタンダードの標準的な方法でCouchbaseデータにアクセスできる一連の手段を提供します。.
AIの運用コストを削減
適切なサイズのコンテキストにより、各コールにおけるトークン支出を削減でき、トークン単位のモデル価格設定により、無稼働GPUの費用は発生しません。.
代理店が活用できるインサイト
Operational Insightsの結果をCouchbaseに書き戻し、AI Data Planeを次の読み込み時にアプリやエージェントがそれに基づいて動作させます。.
お客様の声
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“「Couchbaseは優れており、特に大規模なワークロードには最適でした。」”
クラウス・モルト, CIO、FICO<1ミリ秒
応答時間
24×365
アプリケーション稼働時間
現代的なワークスペースで、コーヒーブレイク中にソファに座りながらノートパソコンで作業する2人の女性。. -
“リアルタイムの通信データと高同時実行性のクエリにより、AIアシスタントアプリケーションのパフォーマンスと安定性が大幅に向上します。”
アンディ・チュイ, ジンムのCEO、ジンム8K
オペレーション/秒
10ms
応答時間
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“「エージェント型のワークロードへの対応を進める中で、これは当社のパートナーシップへの自然な拡張となりました。」”
パトリック・フェリテア, アゴラの製品担当シニアバイスプレジデント<.5
エージェントごとのセクションターゲットのトランザクション
もっと知りたい？
ブログ：Couchbase October 2026 リリースの新機能
10月19日に一般提供されるものすべてを、マネージドAIサービスから新しいモデルやプライベートエンベデッドモデルまで、詳細に紹介します。.
どのように学ぶか：
- マネージドエージェントメモリとMCPサーバーはCouchbase Capella上で稼働しており、セルフマネジメントを行う場合、同じ機能が維持されます。
- Amazon Bedrockのサーバーレスフロンティアモデルが機能します。Capellaクレジットではトークン単位の課金も可能です。
- プライベートなベクトル化により、パブリックインターネットからのトラフィックは埋め込まれない
ビデオ：コウチャベース オペレーショナル インサイトのご案内
AI エージェントの性能は、それらが扱うデータと同じくらい重要です。この動画では、Operational Insights がライブデータから回答を見つけ出す方法を説明します。これにより、エージェントは昨日のコピーではなく、今起こっていることに即座に応答できるようになります。.
Operational Insights の機能がどのように活用できるかをご覧ください：
- JSONデータをそのままの状態で質問します。まずデータを平坦化したりパイプラインを作成したりする必要はありません。
- 通常の合計や合計の横に意味に基づいたレコードのグループ化により、スポットパターンを生成します。
- 回答をアプリやエージェントに直接送信するため、最新の情報が常に利用可能
