Chapter 1: What is the main topic discussed in this episode?
皆さんこんにちは米国株投資の耳寄りな話へこそよろしくお願いします今ちょうどお花見シーズン真っ只中なんですけどリスナーのあなたはもうお花見にはいきましたかいい時期ですよねそうなんですよみんなが華やかに咲き誇る満開の桜ばかりを見上げてスマホで写真を撮っていますよねでも今日私たちがディープダイブで注目したいのはその桜の花ではなくてその下にある泥臭い土の方なんです
あーなるほどなかなか意味品なスタートですねえーとその桜っていうのは今年上場が噂されているあのメガベンチャーたちのことですかあさすがその通りです2026年はですね金融史に残る歴史的なIPOイヤーって言われてるじゃないですかはいはい言われてますね
例えば宇宙開発のスペースXとか生成AIの王者のオープンAIあとはその対抗馬のアンスロピックとか誰もが知るビッグネームたちがこぞって上場を予定していてマーケットはすでに彼らの話題で持ちきりなんですよニュースを見ても毎日その話題ばかりですよねなんですけど今日のディープダイブではあえてその華やかなスター企業たちは一旦スルーします
まあ賢明な判断だと思いますよ誰もが知っている情報に投資の旨味っていうのはあまりないですからねはいみんながオープンAIとかアンスロピックっていう花に目を奪われている間に実はその土の下で世界の巨大企業からとんでもない額の利益を吸い上げている絶対に知っておくべき隠れた有料企業があるんです
いよいよ本題ですねそれが本日のテーマデータブリックスデータブリックスです今日はこの企業がなぜ今のAI時代において最強の投資先になり得るのかを徹底的に解剖していきたびに出発したいと思います素晴らしいですねプロの基幹投資家たちが今最も熱い視線を送っている企業ですよ表舞台の一般向けのニュースにはあまり出ないんですけどIT業界の根幹を揺るがすほどの存在感を持っていますから
なのでまず基本的なところから抑えていきたいんですがあのそもそもデータブリックスって何屋さんなんですかニュースとかを見てもデータレイクハウスのパイオニアみたいななんか呪文のような言葉しか出てこなくてああ確かに専門用語の多い業界ですからね分かりにくいですよねそうなんですよ一言で言えばですねデータブリックスは世界中の大企業が自社の膨大なデータを一箇所に集めて
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Chapter 2: What is Databricks and why is it important in the AI era?
そこからAIを作るための巨大なソフトウェア基盤プラットフォームを提供している会社なんです巨大なソフトウェア基盤ですか彼らの最大の功績っていうのはおっしゃったデータレイクハウスという仕組みを作ったことにあるんですよ
そのレイクハウスですよね湖の家これどういうことなんでしょうかこれを理解するにはまずかつての企業がどうやってデータを管理していたかを知る必要があるんですあの従来データの保管場所って大きく2つに分断されていたんですよ
はい一つはデータレイクと呼ばれるものですこれはテキストとか音声データあとは工場のセンサーのログとか形式がバラバラな生のデータつまり非構造化データをとりあえず安く大量に放り込んでおく巨大な湖ですね
ああとりあえず全部どさっと貯めておく場所ですねそうですただ湖に沈んだ生データっていうのはそのままじゃ分析できないんですよバラバラですからまあそうですよねなのでそのデータをきれいに整頓して表計算ソフトみたいに扱いやすくした構造化データに変換してまた別の場所に保存し直していたんです
データウェアハウスです えっとつまりこれまではなんか泥付きの野菜がゴロゴロ転がっている巨大な倉庫これがデータレイク それと綺麗に洗われてパック詰めされてバーコードまで貼られたスーパーの陳列棚これがデータウェアハウス でこの2つが完全に別々の場所にあったというわけですね
まさにその通りですすごくわかりやすい例えですねありがとうございますでもその2つの場所の間をデータが行き来するのってものすごく時間とコストがかかるんですよ運ばなきゃいけないからそうなんです昨日の売上データと顧客のSNSでのつぶやきを掛け合わせて今すぐAIに分析させたいと思ってもデータの移動とか変換の作業を待たなきゃいけない
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Chapter 3: How does the Lakehouse concept differ from traditional data management?
これがリアルタイムなAI開発の致命的なボトルネックになっていたんですそこでデータブリックスのデータレイクハウスが登場するわけですねこれはどういう仕組みなんですか彼らはですね巨大な倉庫つまりデータレイクの中にプロの料理人がそのまま使える最新の超巨大キッチンを直接作ってしまったんですよ倉庫の中にキッチンを
はい泥付きの野菜つまり生データをわざわざ別の場所に移動させることなくそのままの場所で超高速に分析したりAIの学習に使ったりできるんですこれがレイクとウェアハウスを融合させたレイクハウスという革新なんですよなるほど食材を半端する手間を完全にゼロにしちゃったんですね
その通りですそしてさらに重要なのがこの仕組みの根底にあるオープン性なんですオープン性ですかデータブリックスはデルタレークというオープンソースの技術をベースにしていますつまりデータの保存形式が世界共通のオープンな規格になっているんですよいやちょっと待ってくださいそれってデータブリックスがお別れすると損じゃないですかほうというのは
だって普通IT企業って自社の独自の形式でデータを保存させてうちのシステムを使い続けないと大切なデータが引き出せなくなりますよって脅すというか囲い込みベンダーロックインをしたがるものですよねまさにそこがポイントなんですよ従来の巨大IT企業は確かにそうやって顧客を縛り付けてきましたはい絶対逃がさないぞって感じで
でもデータブリックスはデータそのものは誰でも読めるオープンな形式であなたたち顧客のストレージに置いておいていいですよと。えーいいんですか?ええ私たちはそのデータを高速で処理してAIを作る強力なエンジンの部分だけを提供しますというスタンスを取ったんです。
なるほどうちはエンジンに絶対の自信があるから道に鍵をかけて顧客を閉じ込めるような真似はしないとそういうことです顧客である大企業からすればいつでも逃げられるっていう安心感があるからこそ逆に安心して自社の全データを預けられるわけですね
まさにその真理ですでその結果どうなったかというとデータブリックスの業績は未上場企業としてはもう日方外の数字を叩き出しているんですよ気になりますねどれくらい儲かってるんですか2026年3月時点で判明しているんですが年間経常収益いわゆるARRですねこれが54億ドルを突破しました54億ドル
日本円で言うと約8100億円です8100億円しかもこれ売り切りじゃなくて毎年継続して入ってくるサブスクリプション型の収益ですよねええそうですしかも前年比で65%増というちょっと異常な成長率なんですよサブスクで毎年8100億入ってきてさらに65%も成長してるってちょっと企業の規模感としてバグってませんか
いや本当にそうなんですよさらに驚異的なのがNRRつまり売上継続率という指標ですこれがなんと140%を超えているんです140%それってどういう状態なんですかつまりですね去年データブリックスに100万円払っていた既存の顧客が今年は新規顧客を一人も獲得しなかったとしても勝手に140万円を使ってくれているという状態なんですえぇ
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Chapter 4: What are the competitive advantages of Databricks over Snowflake?
ああ、素晴らしい例えです。インフラの専門知識がなくても、本当にボタン一つで美味しいコーヒーが出る、誰でも使える全自動コーヒーメーカーのような運用性の高さ、楽さがスノーフレークの強みなんですよ。なるほど。じゃあ一方のデータブリックスは?
一方のデータブリックスはアパチスパークというビッグデータ処理向けのオーブンソース技術から生まれています彼らの主戦場は整理されていない非構造化データなんです非構造化データっていうと録音された音声とかPDFの報告書とか工場のセンサーから送られてくるバラバラの信号とかそういう泥付きの野菜みたいなやつですか
まさにそれらです実は企業のデータって8割以上がそういった整理されていない非構造化データだと言われているんですよ8割も?ええスノーフレークの図書館ではこうした音声や画像はしまえないので処理が苦手なんです
しかしデータブリックスはそうした混沌としたデータ群を並列処理でゴリゴリと計算して機械学習モデルに読み込ませるデータサイエンティスト向けのエンジンとして進化してきましたなるほどデータブリックスはバラバラの証拠品音声とか画像を組み合わせて真実を導き出すプロの監視器ラボみたいなものですねいいですね
つまり、スモーフレークが全自動コーヒーメーカーなら、データブレックスはAIという新しい局上のレシピを作るために、豆の配線から抽出の温度まで細かく調整して、最高のオリジナルエスプレッソを作れるプロのバリスタ用マシンみたいな感じだ。
まさにその通りですもちろん今はお互いの領土を侵食しあっていてスノーフレークもAI分野を強化していますしデータブリックスもBI分野に進出していますバチバチですねはいでも2026年現在の市場環境においてAIの学習という最も重くて複雑なデータ処理を根底から想定して設計されているという点でコスト効率も含めてデータブリックスに優位性があるんです
なるほどプロ用の ai マシンが求められているのはよくわかりました でもなぜそれが今年2026年の今だからこそこれほどまでに熱狂的に求められているんでしょうかそこ気になりますよねはいだって ai ブーム自体はチャット gpt が登場した数年前からずっとありましたよね なぜ今になって
決定的な理由はですね生成AIブームが単なる実験からビジネスに直接組み込む実用のフェーズへと完全に移行したからです実用フェーズですかはい企業はもうチャットGPTのような一般的な知識を応える汎用AIを使うだけでは満足していません自社の社外費データを使って自社専用のAIを作ることがもう市場命題になっている現状があるんです
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Chapter 5: How has Databricks achieved significant revenue growth?
確かに他社と全く同じAIを使っているだけじゃ何の競争力も生まれないですよね自社の顧客データとか独自の開発ノウハウをAIに学習させたいって絶対思うはずですその通りですしかしそこで巨大な壁にぶつかるんですよ壁?社外費の機密データを外部のAI企業例えばオープンAIのサーバーにアップロードするのってセキュリティ上絶対に避けたいじゃないですか情報漏洩が怖すぎますね
そこでデータブリックスのモザイクAIという技術が生きてくるんですモザイクAIこれを使えば企業は自分たちのデータが置いてある安全な場所つまりレイクハウスの中にAIの方を呼び込んでデータを一歩も外に出さずにそのままの場所で社内専用のAIモデルを訓練できるんですよ
ああデータを外に持っていくんじゃなくてAIの方をデータの場所に連れてくる感覚ですねそうです情報の移動コストもかからないしセキュリティリスクも極めて低いそれは大企業にとってものどから手が出るほど欲しい環境ですね
さらにデータブリックスが20兆円という莫大な評価を受ける最大の理由がもう一つありますまだあるんですかそれがユニティカタログという機能ですちょっと想像してみてくださいもし社内のインターン生が社内専用AIに向かってCEOの今年のボーナスはいくらとか来月リストラされる部署はどこって質問したらどうなると思いますか
うわちょっと待ってくださいもしそのAIが社内の全データを学習していたらペラペラと機密情報を喋っちゃうってことですよねそういうことですいやいやそれは第三次ですよ絶対ダメですそうなんですよAIの知能が上がれば上がるほどそのガバナンスつまりAIの家計簿的な管理機能がないとリスクが跳ね上がるんです規制も厳しくなっていますしね確かに
ユニティカタログは単なるデータの目録じゃないんですどのAIがどのデータを使って回答したかを減額に管理してこのユーザーにはこのデータのこの行を見せてはいけないという権限をAIがデータを読み込む瞬間に適用できるシステムなんです権限を一元管理できるとそれはすごいええ金融とか医業とか規制の厳しい大企業から絶対的な支持を得ている理由はここにあるんです
いやーでもちょっと反論してもいいですかもちろんです 自社専用の ai を作るだけなら他にも優秀な ai 企業ってたくさんありますよねデータ管理とセキュリティだけでそこまで評価額が20兆円にも跳ね上がるものなんですか そこが市場の見方が変わってきたポイントなんです
市場はすでにデータブリックスを単なるソフトウェア会社としてではなくAI時代の新しいインフラいわばOSとして評価し始めているんですよAI時代のインフラOSそう聞くと今年上場が噂されている他のAIのビッグネームたちと比べて投資先としてどうなのかという結論がなんとなく見えてきた気がします
ほうどう見えますかいやだってオープンAIとかアンスロピックは今AIの可視さを競って年間何兆円という莫大な計算コストを燃やしながらものすごい赤字を出して血みどろの競争をしてるじゃないですかええオープンAIは140億ドル規模の赤字だとも言われていますね
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Chapter 6: What is the significance of the Mosaic AI technology in data security?
それでは次回もお耳を拝借