AIワークロードがPostgres回帰を加速させる本当の理由

今日の深掘りポイント

• AIは「データの近くで推論する」設計を促し、拡張性の高いPostgreSQL（以下、Postgres）にワークロードが集約しやすくなっています。
• ベンダーロックインとTCOの圧力が強まり、拡張で機能を足せるPostgresの「十分に良い統合型」戦略が実務の解に近づいています。
• ガバナンスを単一のRDBMSに収斂できることは、監査・権限・データ分類の一貫性をもたらし、AIの運用リスクを下げます。
• 欧州のデジタル主権志向と相性がよく、公共部門・規制産業での選好が広がる可能性があります（仮説）。地政学的にはクラウド市場の力学に影響しうる文脈です。
• 実務インパクトは持続的で、短期の話題性ではなく構造的なドライバに支えられているため、中期の設計判断に組み込む価値が高いです。

はじめに

AIの導入は、モデルやフレームワークの選択よりも前に「どのデータベースを中核に据えるか」という地味だが核心的な問いを突きつけます。モデルは替えが利きますが、データプラットフォームは負債にも資産にもなるからです。いまPostgresが再び脚光を浴びるのは、AIの要件が「拡張可能で、管理しやすく、ロックインの少ないデータ基盤」を強く求めているからにほかなりません。ここでは、事実と編集部のインサイトを切り分けながら、CISOやSOCマネージャー、TIアナリストの視点でこの潮流を読み解きます。

深掘り詳細

事実の整理

• AIワークロードがPostgres回帰を後押ししているという論点は、業界動向として明確に指摘されています。背景にあるのは、AIアプリのデータ処理で求められる柔軟性・拡張性・コスト最適化へのニーズです。The New Stackの記事は、この再評価を包括的に整理しています。
• PostgresはオープンソースRDBMSで、拡張機構により機能を着脱可能に設計できます。たとえばCREATE EXTENSIONにより必要な拡張のみを有効化できます。CREATE EXTENSION ドキュメントに公式の仕様がまとまっています。
• 半構造化データを扱うJSON/JSONB型を標準でサポートし、AI前処理やイベントログ、メタデータ格納の柔軟性を担保できます。JSON/JSONBの公式ドキュメントが参照できます。
• ベクター近傍探索のニーズに対しては、Postgres拡張として「pgvector」が広く用いられています。埋め込みベクターの格納と近似検索を提供し、RAGなどのAIアプリに組み込みやすい設計です。pgvectorのリポジトリに実装と使用例があります。
• 権限制御では、行レベルセキュリティ（RLS）が標準機能として提供され、データアクセスのポリシーを表形式で厳密に表現できます。AIの知識ベースをマルチテナントで運用する際や、機密属性に応じた参照制御に有効です。RLSドキュメントが公式の参照先です。

上記はPostgres自体の特性と、AIユースケースで重要となる周辺拡張の事実関係です。いずれも「オープンな拡張性」と「一貫したRDBMSのガバナンス」という二本柱に収斂します。

編集部のインサイト（コスト、ロックイン、データ重力）

• データ重力とTCOの観点では「専用DBを乱立させない」ことの価値が増しています。文書検索に1つ、グラフ分析に1つ、ベクター検索に1つ……といった分散は、ネットワーク越しの移送、スキーマ複製、権限の二重管理、監査の断絶を招きます。Postgresに拡張を積み上げる設計は、厳密に最速・最高スループットではない局面があっても、全体のTCOとオペレーション一貫性で上回る場面が多いです。
• ベンダーロックイン回避の実利は、AI時代に増幅されます。モデルやベクターの形式は変わり続けますが、ストア側をオープンに保つと変化に追随しやすくなります。Postgresはマルチクラウド・オンプレにまたがって同一の操作性を維持しやすく、出口オプションが確保しやすいです。これはAI投資の「後戻り可能性」を担保する意味で、経営層に刺さる論点です。
• 「十分に良い統合型」か「専用特化型」かの選択は、ワークロードの局所性とSLOで決まります。大規模・低遅延のベクター近傍探索をほぼリアルタイムでさばくなら専用ストアが要るかもしれません。一方、アプリの90%がRDBMS上で完結し、RAGの負荷が中規模までなら、pgvectorを含めたPostgresの統合が最適解になりやすいです。ここはSLOと運用の現実解をすり合わせる設計判断になります。
• 監査・コンプライアンスの観点では、「AIアプリの入出力トレイルをDBの監査系と一緒に取れる」ことの価値が高いです。例えばpgauditのような拡張でSQL操作を詳細に記録し、LLMへのプロンプト生成やナレッジベース参照を同一の監査面で把握できれば、後追い調査や規制対応が容易になります（実装例としての参考: pgaudit GitHub）。

ガバナンスとデジタル主権の読み筋（仮説）

• 欧州を中心としたデジタル主権の議論は、公共部門・規制産業の調達方針に影響を与えています。ここで「オープンソースで、自己運用も、マネージドも、マルチクラウドも選べるPostgres」は政策的選好と一致しやすいです。AI基盤が安全保障・産業競争力の中核に位置づく中、データベース層の可搬性・監査可能性・透明性は重要な評価軸になります。この点は現時点では編集部の仮説ですが、採用事例の増加とともに重みが増すと見ています。
• 地政学的には、クラウド事業者の差別化軸が「専用AIサービスの独自性」から「オープンなPostgres運用の品質」にシフトする兆しもありえます（仮説）。ユーザーにとっては、同一のPostgresを複数事業者で比較可能になるため、価格・SLA・データ所在の交渉余地が広がります。

現場への示唆（設計・運用の勘所）

• ベクター検索の導入判断は「コールド→ホットの段階的最適化」で進めるのが現実的です。まずはpgvectorで同居させ、規模やSLOに応じて近似インデックスやストレージ配置を最適化し、それでも足りなければ専用ストアを併用する二相構えがコスト効率に優れます。pgvectorの機能範囲を把握したうえで、段階的に評価することをおすすめします。
• 権限とデータ分類はRLSを前提にモデル化し、AIが参照できる行・列・属性を明示的に制御します。RAGの引き当て対象から機密を物理分離する選択も有効ですが、まずはRLSで「論理的な壁」を正しく作るのが近道です。RLSドキュメントの設計パターンが参考になります。
• 監査は「DBの操作」と「AIのI/O」を同一系で相関可能に設計します。pgauditなどでSQLイベントを記録し、アプリ側でプロンプト・レスポンスIDをDBトランザクションにひも付けると、事後追跡性が飛躍的に高まります（実装は各社の要件に応じて検討ください）。
• JSONBは柔らかいスキーマ管理に有効ですが、長期運用ではスキーマドリフトが監査負荷を上げがちです。AIのメタデータは「型が固まるものは正規カラム化、可変部分はJSONB」という折衷が保守性と検索性のバランスを取りやすいです。JSON/JSONBドキュメントの演算サポートを踏まえ、抽出・集計要件を最初期に設計へ反映します。
• 拡張の採用は「CREATE EXTENSIONで閉じる」ことを原則にすると可搬性が保てます。OSレベルの依存が強い拡張は、マネージド移行やDRシナリオで詰まりやすいです。CREATE EXTENSIONがサポートする標準的な配布形態を優先するのが無難です。

参考情報

• The New Stack: Why AI Workloads Are Fueling a Move Back to Postgres（ニュースの発端と全体像）: https://thenewstack.io/why-ai-workloads-are-fueling-a-move-back-to-postgres/
• PostgreSQL Official Docs: JSON/JSONB Data Types（半構造化データ）: https://www.postgresql.org/docs/current/datatype-json.html
• PostgreSQL Official Docs: Row Security Policies（行レベルセキュリティ）: https://www.postgresql.org/docs/current/ddl-rowsecurity.html
• PostgreSQL Official Docs: CREATE EXTENSION（拡張の導入）: https://www.postgresql.org/docs/current/sql-createextension.html
• pgvector（ベクター検索拡張）: https://github.com/pgvector/pgvector
• pgaudit（監査拡張の実装例）: https://github.com/pgaudit/pgaudit

本件は「すぐにでも試せる現実解」であると同時に、「中長期の設計原則」にも関わるテーマです。AIのスピード感に飲み込まれず、データ基盤の拡張性とガバナンスを両立する意思決定こそ、現場に残る価値につながると考えます。