年次イベント「Cloudera EVOLVE25」を開催

AIデータ基盤で巻き返しを図るCloudera、“AI-in-a-Box”を発表

　ハイブリッドデータプラットフォームのCloudera（クラウデラ）が、2025年9月25日、米国ニューヨークで年次イベント「Cloudera EVOLVE25」を開催した。「Iceberg REST Catalog」などの新発表でプラットフォームを強化したほか、プライベートAIを容易に実装できる“AI-in-a-Box”をDell Technologies、NVIDIAとの協業で発表し、ハイブリッドアプローチを進めた。

　Clouderaでは、コンテナ／Kubernetes技術の「Taikun」を8月に買収したことで「AI時代のデータ基盤が整った」と意気込む。同社幹部は「今後1年間で、これまでの5年ぶんを上回る技術革新を進める」と約束した。

Cloudera CEOのチャールズ・サンスベリー（Charles Sansbury）氏

AI時代におけるデータプラットフォームの重要性と、Clouderaの優位性をアピールした

世界で25エクサバイト以上のデータを蓄積するCloudera

　2008年に創業したClouderaは、エンタープライズ／オンプレミス向けの「Apache Hadoop」ディストリビューションで注目を集めた。2017年にはIPO（新規株式公開）を果たし、2018年には競合のHortonworksと統合したものの、クラウドの波に押されて勢いが減速。2021年にはプライベートエクイティにより買収され、非公開企業として再出発した。

　現在のClouderaを率いるのは、2023年に迎え入れたCEOのチャールズ・サンスベリー氏だ。サンスベリー氏は、SUSEやNovellを擁するThe Attachmate Groupで、COOを務めた経歴を持つ人物。サンスベリー氏の着任後、ClouderaではAI運用のVertra、データリネージのOctopai、そしてコンテナのTaikunといった企業買収を進め、技術面を補強したほか、CTO、CPO（最高製品責任者）などの起用も進めている。

　年次イベントのステージに立ったサンスベリー氏はまず、勢いを増すClouderaの現況を次のように説明した。

　「現在、Clouderaのデータプラットフォームには、25エクサバイト（25EB）以上のデータが蓄積されている。これは、競合するほとんどのデータプラットフォームを上回る規模だ。われわれには“データグラビティ”（データの引力。データ自身は動かず、そこにアプリケーションなどが“引き寄せられる”ことを指す）があり、AIの運用でその重要性はさらに高まっている」

　2024年の売上目標は10置ドルだったが、2025年はそれを10％上回る11億ドルを目指しているという。「Clouderaは、収益性を維持しながら成長している」（同氏）。

　Clouderaの強みは、オンプレミスをベースにクラウドと連携できるハイブリッド戦略だ。サンスベリー氏は「AIがもたらすチャンスは巨大だが、高速なコンピューティング、データの信頼性や複雑性などの課題は、多くの顧客にとって想像していたよりも大きい」と述べたうえで、ハイブリッドアプローチは必須との見方を示す。

　「大規模組織のアーキテクチャはハイブリッド化が進んでいる。データとワークロードは、複数のコンピューティングプラットフォームにまたがることになる」

プライベートAIのメリットはセキュリティ、ガバナンス、コスト

　データがさまざまな場所に分散した環境下でも、AIなどの用途でデータを容易に活用できるようにするのが、Clouderaの「Cloudera Data Platform（CDP）」だ。そして、この技術基盤があるからこそ実現するもののひとつとして、Clouderaが強調するのが“プライベートAI”である。

　「プライベートAIとは、オンプレミスかクラウドかを問わず、データを用いて自社独自のAIモデルを構築、トレーニング、実行できるプライベート環境を指す。この環境下で、企業は事前にトレーニングされたモデルを購入し、自社向けにファインチューニングを行ったうえで、推論処理を展開する」

　サンスベリー氏はそう定義しながら「Clouderaのプラットフォームでは、さらに安全性も提供できる」と付け加えた。

　プライベートAIに関して、Clouderaでテクノロジー戦略の責任者を務めるCSO（最高戦略責任者）のアブハス・リッキー氏は、AI運用における“隠れたコスト”を指摘した。AIのコストと言うと、一般には1トークン当たりの処理コストが注目されがちだ。しかし実際の運用では、データの前処理や準備、モデルの展開、インフラ管理、セキュリティとガバナンスの確保、監視／運用管理システムやバックアップ／DRなどのコストも不可欠である。

　パブリッククラウドでは、この“隠れたコスト”が大きくなりがちだという。リッキー氏が紹介したある顧客企業では、パブリッククラウドで83個のLLMを運用するのと同じコストで、プライベートAI環境では400ものLLMを運用できたという。「オンプレミスのプライベートAIの場合、一定のしきい値を超えたAIワークロードの追加コストは、ほぼゼロになる。一方で、パブリッククラウドでは、直線的なコストの増加となる」（リッキー氏）。

　「プライベートAIは、プライベートクラウド、パブリッククラウド、デスクトップ、あらゆるエッジデバイスのいずれの環境でも、AI処理を実行できなければならない。Clouderaならば、プライベートAIのメリットを最大限に活用できる」（リッキー氏）

リッキー氏は“プライベートAI”のコスト優位性を説明した。ワークロードが大規模になるほど、パブリッククラウドではコストがかさむ

Cloudera CSO（最高戦略責任者）のアブハス・リッキー（Abhas Ricky）氏、CRO（最高収益責任者）のフランク・オドード（Frank O'Dowd）氏

　Clouderaは、CDPにおいては主要なパブリッククラウドベンダーすべてと連携しているが、「データのセキュリテイ、ガバナンス、そしてコストなどの理由からプライベートで行いたいというニーズは高くなっている」と、同社CRO（最高収益責任者）のフランク・オドード氏は話した。