この記事はClickHouseの公式サイトにて掲載されたブログを和訳しています。正確内容は以下のこちらのURLにてご確認ください。
https://clickhouse.com/blog/librechat-open-source-agentic-data-stack

ClickHouse、LibreChatを歓迎：オープンソースのエージェント型データスタックのご紹介

ClickHouseが、主要なオープンソースAIチャットプラットフォームであるLibreChatを買収したことを発表できることを嬉しく思います。LibreChatは、幅広い大規模言語モデル（LLM）と対話するための統一インターフェースを提供し、ユーザーや組織がデータ、エージェント、会話の完全な制御を可能にします。LibreChatの創設者であるDanny Avila氏、LibreChatチーム、そしてコミュニティをClickHouseファミリーに迎えられることを大変嬉しく思います。

LibreChatは、エージェント向け分析のビジョンにおいて中核的な役割を担い、真にオープンソースなエージェント向けデータスタックを構築します。LibreChatの強力なユーザー体験とAIエージェントフレームワークを、ClickHouseの大規模な分析能力と組み合わせることで、ユーザーに代わって動作するエージェントに大規模なデータセットを公開できる分析エージェントを構築することが、これまで以上に容易になります。

既にエージェント型分析を構築しているのは誰か？

通常、同様の発表ではユーザーの声は記事の奥深くに埋もれがちです。ここでは少し異なるアプローチを取り、生のフィルターなしのユーザーフィードバックを先頭に掲げ、直後に当社の投資理論を提示します（投資理論はこちらをクリックすると投資理論に直接移動できます）。

Shopify

グローバルECリーダーであるShopifyは、全業務にAIを組み込み、統一された社内プラットフォームを通じて従業員が高度なモデルを利用できるようにしています。オープンソースのLibreChatプラットフォームを活用し、ShopifyはRFPアシスタントなどのツールを構築しました。このツールは社内データから情報を抽出し、回答の信頼度を評価し、時間の経過とともに改善されます。

「LibreChatはShopify全体で反射的なAI活用を可能にしています。ほぼ全社的な導入と数千のカスタムエージェントにより、チームは実際の問題解決、生産性向上、品質基準の維持に活用しています。30以上の社内MCPサーバーを接続することで、重要な情報へのアクセスを全社的に民主化しています」

Shopify シニアエンジニア Matt Burnett

Shopifyはlibrechatの内部フォークを運用しており、ほぼ全ての変更を本プロジェクトにマージしています。他社の内部LLMシステム構築にも本プロジェクトを強く推奨します。当社では非常に良好に機能しています。https://t.co/ihExJyXY2i

— tobi lutke (@tobi) 2025年6月11日

cBioPortal

cBioPortal for Cancer Genomicsは、大規模がんゲノムデータセットの可視化、解析、ダウンロードを提供します。cBioPortal のチームは最近、チャットベースの cBioAgent を立ち上げました。これにより、ユーザーはプレーンテキストでゲノムデータセットと対話することができます（操作例）。

「ClickHouse、MCP、LibreChatのスタックを活用することで、cBioPortalユーザー向けにプロトタイプを迅速に提供しました。これにより、ユーザーはがんゲノミクスや治療経過に関する全く新しい質問を投げかけ、迅速な回答を得て、既存のUIでは不可能な方法でデータを探索できるようになりました。がん研究者の指先で発見が可能になるのです。」

cBioPortal バイオインフォマティクスソフトウェアエンジニアリングマネージャー、イノ・デ・ブルイン

Fetch

Fetchは、買い物レシートをスキャンしてポイントを貯め、ギフトカードと交換できる主要なモバイルリワードアプリです。Fetchは最近、FASTをリリースしました。これはAIを活用したツールで、家庭の購買行動をビジネスインテリジェンス、インサイト、メディア活性化に変換します。FASTポータル向けにカスタマイズされたUXを実行するこのユースケースは、ユーザー向けの主体的分析（agentic analytics）を優れた形で示しています。

「新製品FAST by Fetchは、ユーザーが即座にインサイトを発見し効率的な活性化を推進できるよう、ClickHouse上で構築しました。主体的分析はデータインタラクションの未来形であり、より直感的・動的・影響力のある情報活用を可能にします。比類なき速度と拡張性を備えたClickHouseは、この次世代主体的体験を支える最適な基盤です。パートナーシップの深化を大変嬉しく思います」

サム・コーザイン、Fetch 機械学習部門ディレクター

SecurityHQ

SecurityHQはグローバルなマネージドセキュリティサービスプロバイダー（MSSP）であり、世界中のセキュリティオペレーションセンターを通じて24時間365日の脅威検知、対応、リスク管理を提供しています。

「当社はClickHouseに、AgentHouseが提供するものと類似した、ClickHouse MCPとLibreChatを用いたエージェント型AI構築のユースケースを提案しました。AgentHouseの実装戦略を理解した後、我々は目指す機能の堅牢な動作プロトタイプを構築できました。ClickHouseクラウドとMCPサーバー経由のLibreChat間の統合は完璧で、私がこれまで見た中で最高レベル、少なくとも最良のテキストからSQLへの実装例の一つです。ClickHouseとLibreChatが連携したことで、エージェント型分析構築という当社のユースケースにおいて、さらにシームレスな連携が実現するでしょう。エージェント分析向けのLibreHouseクラウドソリューションの実現を期待しています。」

Nidharshanen Selliah, Associate Data Engineer, SecurityHQ

ダイムラー・トラック

世界有数の商用車メーカーであるダイムラー・トラックは、全従業員がチャットツールとデータエージェントに安全にアクセスできるよう、社内にLibreChatを導入しました。このシステムは、データを保護しコンプライアンス基準を満たしながら、社内のAI利用を民主化しています。同社はLibreChatの導入に関する詳細な事例を公開しています。

「LibreChatにより、ダイムラー・トラックは現代のAIの力を全従業員に提供しています。これにより、イノベーションと進歩を日常業務にもたらすことが可能になります——シンプルに、透明性をもって、安全に、そして新たな機会に満ちて。」

出典: https:// www.daimlertruck.com/en/newsroom/stories/daimler-truck-makes-artificial-intelligence-accessible-to-all-employees-worldwide-with-librechat

そして…ClickHouse

最後に、社内ではClickHouseデータウェアハウス上にLibreChatも活用しています。製品分析から請求データ、サポートケース分析まで、複数のエージェントを展開しました。下のスクリーンショットから、それぞれがどの分析か当ててみてください。

「社内ではデータ分析にLibreChatを活用しており、現在200人以上のユーザーによるデータウェアハウスクエリの約70%を処理しています。生産性の向上は顕著です。最も感銘を受けたのは、絶えず貢献と革新を続けるLibreChatの活気あるコミュニティです。ClickHouse Cloudの超高速クエリ性能とLibreChatの柔軟なマルチLLMアーキテクチャの相乗効果により、リアルタイム・安全・強力・アクセシブルな次世代データ分析エージェントが実現しています。」

Dmitry Pavlov, ClickHouse エンジニアリングディレクター

それでは、Agentic Data Stackの開発背景について掘り下げてみましょう。

インサイト獲得までの時間短縮 {#reducing-time-to-insight}

ClickHouseでは世界最高水準の速度とパフォーマンスにこだわり続けています。 しかし従来の分析ワークフローでは、クエリを書くデータエンジニア、ダッシュボードを構築するアナリスト、結果を解釈するビジネスユーザーの間で複数の引き継ぎが発生します。各ステップでデータベースの左右両側に遅延が生じ、その時間はしばしば数時間から数日に及びます。

エージェント型分析では、このタイムラインが数秒～数分に短縮されます。プロダクトマネージャーが「先週の解約率急増の原因は？」と質問すれば、即座に回答だけでなく、その背景にあるクエリ、探索、可視化、そして次に探求すべき潜在的な質問までが提供されます。

これは当社ClickHouseの経験とも密接に合致します。今年初め、当社初のエージェント「Dwaine（Data Warehouse AI Natural Expert）」を導入しました。これは自然言語でビジネスデータをクエリできる社内エージェントです。これにより「現在の収益は？」「この顧客は製品をどう利用している？」「顧客が直面している課題は？」「ウェブサイトのトラフィックとコンバージョン率は？」といった質問がほぼ瞬時に回答されるようになりました。

Dwaineは社内チームのインサイト取得方法を変革し、SQLクエリやデータリクエストの手作業によるボトルネックを解消しました。導入からわずか1か月後、ClickHouseの社内ユーザーはDwaine上で1日あたり1,500万LLMトークン以上を生成。2025年10月現在、この数値は1日あたり3,300万トークンにまで増加しています。

DWAINE導入後3ヶ月間の日別トークン数

エージェント型分析の威力を体感したい方は、公開データセットをAgentic Data Stack経由で提供するAgentHouseデモ版をお試しください。

オープンソースの優位性

エージェント型オープンソースの現状は、開発者向けツールやSDKを中心に展開しています。新興技術の初期採用者が開発者層である点を考慮すれば、これは極めて合理的です。この分野の主要オープンソースプロジェクトは、SDK・フレームワーク・オーケストレーション層・統合機能を通じて、開発者がエージェント型システムを構築・拡張・カスタマイズする力を強化することを目的としています。この開発者優先の姿勢が、消費者向けアプリケーションが普及する前に必要な基盤的エコシステムと標準の確立を促進します。

Agenic Data Stackは、高次元の統合ストーリーに焦点を当てた構成可能なソフトウェアスタックの最初の提案の一つであり、ユーザーがすぐに開始して価値を提供できるようにします。ClickHouseとLibreChatは同じオープンソースソフトウェアのDNAを共有しており、両者の連携はこのビジョンへのコミットメントを強化します：

• LibreChatは既存のMITライセンスのもと、100%オープンソースのまま維持されます
• コミュニティファーストの開発は、これまでと同様の透明性とオープン性を維持
• 拡張されたロードマップにより、よりエンタープライズ対応の分析体験を提供

この実績ある手法は、PeerDBとの連携によるClickPipes CDC機能の提供時、 HyperDX（当社監視製品ClickStackのUX基盤）提供時と同様の手法です。

オープンソースの良き管理者であるとは、コードの維持管理だけでなく、それに依存するコミュニティへの積極的な投資と育成を意味すると確信しています。

制限事項

大規模言語モデル（LLM）を本番環境で運用するのは難しい場合があります。応答をリアルタイムデータに紐づけることが有効な場合もありますが、AIエージェントも幻覚現象（モデルが誤った情報を高い確信度で生成する状況）の影響を受けます。

ClickHouse内で内部エージェントを運用した経験から、LLMに可能な限り最大かつ正確なコンテキストを提供することが最善の対策であると学びました。これは例えば、SQLのCOMMENT構文を用いてテーブルにコメントを付ける方法や、チャット内、あるいはLLMセッションのシステムプロンプトの一部として、より多くのコンテキストをインラインで提供する方法などで実現できます。

最後に、実稼働環境におけるエージェント分析では、定性的なエージェントの挙動を定量的な知見に変換し、チームが効果を測定し、後退を検知し、システムパフォーマンスを継続的に改善できるようにするため、堅牢な評価が極めて重要です。

LibreChatとClickHouseユーザーへの今後の展開

既存のLibreChat導入環境：変更はありません。LibreChatは現在と全く同じ動作を継続し、当社は今後も投資を継続しコミュニティの発展を確約します。

ClickHouseユーザー向けには、今後数ヶ月で、汎用的な統合機能を損なうことなくLibreChatをClickHouse体験のネイティブ部分とする特化型統合機能をリリース予定です。これはLibreChatにおけるエージェント型分析の「理想的な道筋」と捉えてください。具体的には以下を含みます：

• ClickHouse CloudインスタンスとのシームレスなLibreChat体験統合
• LibreChat内でのデータ可視化レンダリングの拡張サポート
• OAuth、エンドツーエンドのユーザー識別、セキュリティ、ガバナンススキーム
• カスタマイズされたコンテキスト提供（別名：セマンティックレイヤー）

その他多数 最新情報は、Slack および Discord のコミュニティでご確認ください。

最後に、LibreChat Code Interpreter API（LibreChatが提供する有料サービスで、コード実行用のサンドボックス環境を提供）をご利用のユーザーの皆様へ。当サービスは進化を遂げるため、現行形態でのAPI提供を終了する予定です。変更の実施には時間を要することを理解しており、このため移行期間を今後6か月間（2026年5月1日を目標）と設定しました。移行調整のため、コードインタープリター全ユーザーに個別にご連絡いたします。

ご利用開始

**LibreChatユーザーの方へ：**これまで通りLibreChatをご利用ください。エージェント開発中の他のユーザーと交流するため、まだ参加されていない場合はDiscord上のコミュニティへご参加ください。

*ClickHouseユーザーの方へ： *：公開されているドキュメントと動画のユーザーガイドに従って、すでにAgentic Data Stackをデプロイできます。

その他の方へ：AgentHouseでオープンソースのAgentic Data Stackのパワーを体験し、成功への支援方法をお知らせください！

ClickHouseチームは、皆様の能動的分析への取り組みにおいて、パートナーとしてご協力できることを光栄に存じます。LibreChatをご利用中の方も、分析エージェントの構築にご興味をお持ちの方も、ぜひお問い合わせください！