現在のDBとは単なるデータの保存場所ですが、将来的に、これからのAI時代では従来の単なるデータの保存場所ではなく、AIにとって理解しやすい、都合のいい保存場所になると思われます。
ベクトルデータベース
AIはすべてのデータをベクトルに変換して理解します。
それにより、従来のRDBは構造データが得意なのに対し、 AI時代の DBではデータを一致ではなく、似た意味、近い意味を持つものを探すことができるようになるでしょう。
データベースの「意味」の理解
従来のDBでは
SELECT * FROM users WHERE age > 20;
のように操作していましたが、AI時代では
自然言語で操作ができるようになるのではないかなと思います。
例えば「20代男性の検索履歴」など。
リアルタイム処理
AIはリアルタイムな情報を求めます。
これによりDBはよりリアルタイムなデータを必要とし、リアルタイム分析やインメモリDBが標準になるのではないかなと思います。
まとめ:AIデータベースが登場する
すでにメジャーなSQL媒体で以下のように実験中
- PostgreSQL に pgvector が標準搭載
- MongoDB が ベクトル検索 を実装
- Snowflake が AI モデル統合 を開始
- SQLite で LLM を直接動かす実験 も進行中
のように、外から AIつけるのではなく、AIを内蔵するDBが登場すると思います。