関係データベース
RDB（関係データベース）は、データを表形式の行と列で管理するシステムです。SQLを用いてデータの検索や更新を効率的かつ安全に行うことができ、AIモデルの学習データやアプリケーション情報の保存基盤として広く利用されています。
データベースのAI用語一覧（2ページ目）
46件データベースに関するAI用語を46件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。 現在は2ページ目です。
グラフデータベース
グラフデータベースとは、データ同士のつながり（関係性）を「ノード」と「エッジ」で表現して管理するデータベースです。複雑に絡み合うデータ構造の探索に優れ、AI領域ではナレッジグラフの構築や推薦システムの基盤として広く活用されています。
外部キー制約
外部キー制約とは、リレーショナルデータベースにおいて、テーブル間の関連性の整合性を保つための仕組みです。関連するテーブル間でデータの不整合が生じるのを防ぎ、データモデルの信頼性を担保するために広く利用されます。
結果整合性
結果整合性とは、分散システムやAIのデータ処理において、更新直後はデータが一致しないものの、一定時間が経過すれば最終的にすべてのノードで整合性が保たれる特性を指します。リアルタイムの厳密な同期よりもシステムの可用性や処理性能を優先したい場合に広く採用されています。
OLAP
OLAPは、大量の多次元データを高速に集計・分析するための技術です。ビジネスインテリジェンスの中核をなし、多角的な視点からデータの傾向や詳細を瞬時に把握することを可能にします。
ユニーク制約
ユニーク制約とは、データベースの特定カラムにおいて値の重複を禁止し、データの唯一性を保証するルールです。AIや機械学習のデータパイプラインにおいて、重複データの混入を防ぎ高品質な学習データを維持するために重要な役割を果たします。主キーとは異なり、NULL値を許容する場合があるなどの特徴があります。
関係データベース管理システム
関係データベース管理システム（RDBMS）とは、データを表形式で管理し、複数のデータを関連付けて効率的に処理するためのソフトウェアです。データの整合性を保ちながら、SQLを用いて複雑な検索や更新ができるため、現代の多くのWebアプリケーションやAIの基盤データストアとして広く利用されています。
分散型データベース
分散型データベースとは、物理的に異なる複数の場所に配置されたノードやサーバー上でデータを管理・保存するシステムです。単一障害点をなくすことで高い耐障害性を持ち、AIや大規模機械学習の膨大なデータ処理を支える基盤技術として活用されています。
分散データベース
分散データベースとは、物理的に複数のコンピュータやサーバに分散してデータを配置・管理するデータベースシステムです。ネットワーク上の複数拠点にデータを分散格納することで、処理能力の向上や障害に対する耐性を高めます。AIモデルの学習や分析で必要となる大規模なビッグデータやデータパイプラインの安定運用を支える基盤技術として不可欠です。
インメモリコンピューティング
インメモリコンピューティングとは、データを従来の補助記憶装置ではなくメインメモリ上に展開して高速に処理する技術です。AIの学習や推論における膨大なデータアクセスを劇的に高速化し、リアルタイムな情報処理を実現する基盤として注目されています。
分散型台帳技術
分散型台帳技術（DLT）とは、ネットワーク上の複数の参加者が同一のデータを共有・記録・検証する技術です。中央管理者を必要とせず、改ざん耐性と透明性の高いデータ管理を実現します。AI領域では、学習データの信頼性担保やトレーサビリティの向上、データの安全な共有基盤として注目されています。
ナレッジグラフ
ナレッジグラフとは、世の中のさまざまな情報や概念を「実体」とそれらの間の「関係」としてネットワーク状に接続・構造化した知識ベースです。データ同士の意味的な繋がりをコンピューターが認識できるように整理することで、高度な情報検索や推論を可能にし、検索エンジンやAIの正確な情報処理を支えています。
SQL
SQLとは、リレーショナルデータベースに蓄積されたデータを操作・抽出・管理するための標準的な問い合わせ言語です。AI開発においては、機械学習モデルの学習データ準備や特徴量エンジニアリング、自然言語からクエリを生成するテキスト・トゥ・SQL技術など、データ活用の基盤として不可欠な役割を担っています。
逆インデックス
逆インデックスとは、文書から単語を引くのではなく、単語からそれが含まれる文書を高速に検索するためのデータ構造です。RAGシステムや大規模言語モデルにおける情報検索の基盤技術として広く活用されています。
SFA
SFAは、企業の営業活動を効率化・自動化するためのシステムです。AIを活用したSFAでは、顧客データの分析や営業予測、商談の進捗管理が自動で行われ、営業チームの生産性向上や成約率の最大化に大きく貢献します。
オンライン処理
OLTPは、ユーザーからのデータベースに対する小規模で高速な読み書き要求をリアルタイムに処理する仕組みです。AI分野では、リアルタイム推論システムやエージェントの外部記憶への高速アクセス基盤として活用されます。
テキスト・トゥ・SQL
テキスト・トゥ・SQLとは、ユーザーが入力した自然言語の質問を、データベースを操作するためのSQLクエリに自動変換する技術です。プログラミングやデータベースの専門知識がない人でも、日常の言葉でデータベースから必要な情報を検索・集計できるようになります。大規模言語モデルの進化により、複雑なクエリの生成精度が向上し、データ分析の民主化を推進する技術として期待されています。
OLTP
OLTP（Online Transaction Processing）とは、銀行のATMやECサイトの注文処理など、リアルタイムで発生する多数の短いトランザクションを高速かつ確実に処理するシステムのことです。AIの学習データ収集やリアルタイム推論の基盤としても重要となります。
オンライン分析処理
オンライン分析処理は、大量の業務データや履歴データを多角的な視点から高速に集計・分析するための技術です。意思決定を支援するために利用され、多次元データベース構造やデータウェアハウスを活用して複雑な分析クエリに迅速に応答します。ビジネスインテリジェンスなどを通じたデータ可視化や傾向把握において重要な役割を果たしています。
主キー
主キーとは、データベースのテーブル内で各レコードを唯一無二に特定するための識別子です。AIの学習データや構造化データを管理する際、データの整合性を保つための基礎的な制約として重要な役割を果たします。
オンライントランザクション処理
オンライントランザクション処理（OLTP）とは、ユーザーからの小さなリクエストを即座に処理し、データベースのデータをリアルタイムで更新・参照する仕組みです。AIシステムや機械学習モデルがリアルタイムで推論結果を出力したり、ユーザーの行動データを即座に蓄積したりする際の基盤技術として不可欠です。
トランザクション処理システム
トランザクション処理システムとは、関連する複数のデータ処理をひとまとめの不可分な単位として管理し、一貫性と信頼性を保証しながら実行するシステムです。AIにおける大量データの効率的な処理や、エージェントシステムの状態管理を支える基盤技術としても重要です。