Teradata、AI Studioでデータ移動不要の分散Python処理を提供

Teradataは、企業向けAIモデル開発環境「AI Studio」で分散実行機能の一般提供を開始しました。
新機能「Elastic Python Compute」により、Rayを基盤とした大規模なPython処理を実行できます。
データを外部へ移動せず、機械学習の学習や推論を進められる点が特徴です。
AWSとMicrosoft Azure環境で提供し、Google Cloud環境では2026年第4四半期の提供を予定しています。

記事の概要

Elastic Python Computeは、AI Studioに追加されたマネージド型の分散Python実行環境です。
分散コンピューティングフレームワークのRayを基盤とし、クラスタ構築や管理の負荷を抑えます。
Teradata Database、S3、Apache Iceberg、Delta Lakeと直接連携し、データの移動や複製を不要にします。
CPUまたはGPUをワークロードごとに選択でき、クラウド、オンプレミス、ハイブリッド環境に対応します。
Arrow Flight SQLによる列指向の並列転送では、Teradataのベンチマークで従来方式の最大84倍を記録しました。
大手リテール銀行では信用スコアリングの処理速度が3倍になりました。
大手通信プロバイダーでは特徴量エンジニアリングを4時間から20分に短縮し、モデル精度が12%向上しました。

記事のポイント

1. Ray基盤を提供： Rayを基盤にした分散Python環境をマネージドサービスで提供し、クラスタ管理なしで大規模処理を実行できます。
2. データ移動を不要化： Teradata DatabaseやS3、Iceberg、Delta Lakeと直接連携し、外部APIやデータ複製に頼らず処理できます。
3. 金融・通信で効果： 信用スコアリングを3倍高速化し、通信の特徴量処理を4時間から20分へ短縮した導入例があります。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 既存のデータ基盤を維持したままAI開発を拡張できるため、外部環境へのデータ搬出を前提にした構成を見直し、CPU・GPUの使い分けや監査性を含めて導入効果を評価する必要がありそうです。
• 同業の基盤提供者： データベースと分散処理環境を一体で提供し、性能だけでなくデータ移動やクラスタ運用の負担まで競争軸にする提案が増える可能性があります。既存サービスとの差分を明確にする対応が求められそうです。
• データ管理部門： AI活用の拡大に伴うデータ所在や複製の管理を、モデル開発チーム任せにせず、処理環境・監査証跡・利用クラウドを含む運用ルールとして再整理する機会になりそうです。

このニュースの背景

大規模なAI処理では、データを外部のPython環境へ移すことが、ガバナンスやデータ所在規制への対応課題になっていました。
一方で、モデル学習や特徴量エンジニアリングを拡大するには、分散処理のためのクラスタ構築・管理が必要でした。
今回の機能は、Rayを基盤にデータベースや複数のストレージ形式と直接連携し、処理環境とデータの距離を縮める方向の設計です。

関連するニュース

• Teradataは、医療・保険分野で疾病予測や患者支援を実現した3つのAI活用事例を発表しました。
• アステリアら3社が、現場データの取得から判断・制御までを担うエッジAI統合基盤の提供を始めます。
• Teradataは、企業データの分析や運用を自律実行するTeraの新機能を2026年第4四半期に提供します。

詳しい記事の内容はこちらから（引用元）

プレスリリース・ニュースリリース配信シェアNo.1｜PR TIMES

テラデータ、データ移動なしで分散PythonとAI処理を高速化する新機能を提供

日本テラデータ株式会社のプレスリリース（2026年10月15日 11時00分）テラデータ、データ移動なしで分散Pytho…