MotherDuckとアクティブコア、MotherDuck日本リージョンの一般提供（GA）を開始

アクティブコア
～AIエージェント時代の「AI-Readyな基盤」を国内エンタープライズへ。MotherDuckの国内販売も同時開始～

株式会社アクティブコア（本社：神奈川県横浜市西区、代表取締役 羽柴秀彦、以下：アクティブコア）と、サーバーレス分析データウェアハウス「MotherDuck」を提供するMotherDuck,Inc.（本社：米国ワシントン州シアトル、CEO：Jordan Tigani、以下：MotherDuck社）は、2026年9月1日、MotherDuck日本リージョンの一般提供（GA：General Availability）を開始しました。あわせて、アクティブコアはMotherDuckの国内販売を同時に開始します。
9月1日の日本リージョン提供開始により、これまで海外リージョンでの利用が前提となっていたMotherDuckを、データを国内に保管したまま利用できるようになります。個人情報保護法（APPI）や社内規程によりデータの国外移転に制約のある国内エンタープライズ企業においても、AIエージェントを前提としたデータ基盤の本格導入が可能となります。

生成AIの普及により、多くの企業がAIチャットを導入しています。しかし、次の競争は「質問に答えるAI」ではなく、「業務を実行するAIエージェント」へ移行しています。AIエージェントは、データを検索し、分析し、判断し、複数のシステムを横断して業務を実行します。
そのため、AIエージェントを業務で本格運用するには、以下が前提となります。

● 人間の分析者を大きく上回る、大量・高頻度の自律的アクセスへの対応
● 秒単位で変動する、予測しづらいアクセスパターンへの追随
● 自然言語からの安全なSQL生成と実行
● エージェント単位で隔離された実行環境（1つのエージェントの暴走が全体に波及しない）
● アイドル時にコストが発生せず、大量実行時もコストを予測可能に制御できる経済性

従来型データウェアハウスは「人間の分析者が共有クラスタを使う」ことを前提に最適化されてきました。AIエージェント時代には、「多数のエージェントによる自律的アクセス」を前提とした、根本的に異なる設計が必要です。
アクティブコアは、マーケティング業務そのものをエージェント化する「marutto1to1（マルットワン）」のAI基盤としてMotherDuckを採用しました。

MotherDuckは、急成長するオープンソースの分析エンジン「DuckDB」をクラウドで提供するサーバーレス分析データウェアハウスです。世界で数百万ダウンロードを超えるDuckDBのシンプルさと速度を、クラウドのスケーラビリティ・コラボレーション機能とともに提供します。
MotherDuckは、AIエージェントとの協働を前提に、企業の実務データサイズ（GB～TB級）で「立ち上げの速さ・応答速度・コスト効率」を最大化するという異なる設計思想に立ちます。

-エージェント単位で完全に隔離された実行環境（Hypertenancy）
MotherDuckは「Hypertenancy（ハイパーテナンシー）」と呼ばれる独自アーキテクチャを採用し、ユーザー・サービス・AIエージェントごとに専用のDuckDBインスタンス（Duckling）を割り当てます。
あるエージェントの重い処理が他のエージェントやユーザーに影響を与えることがなく、暴走したクエリがコストやウェアハウス全体を巻き込むこともありません。AIエージェントに「安心してSQLを書かせられる」サンドボックスが、アーキテクチャレベルで組み込まれています。リードスケーリング（読み取り専用レプリカ）により、顧客向け分析アプリケーションのような数千規模の同時アクセスにも対応します。　
-AIネイティブな接続方式（MCP標準対応）
MotherDuckは標準でMCP（Model Context Protocol）（*1）サーバーを提供しています。これによりMCPに対応したAIエージェントが自然言語から安全にSQLを生成し、データ取得・分析・可視化まで実行できます。
-エージェント自身がデータパイプラインを構築（Flights / Dives）
「Flights」は、AIエージェント自身がデータ取得・変換・パイプライン構築・スケジュール実行までを行えるエージェントネイティブなデータパイプライン機能です。さらに、自然言語からライブに動く可視化を生成する「Dives」と組み合わせることで、生データの取り込みから分析・可視化までを1つのエージェントセッション内で完結できます。
-サーバーレス・秒課金による高いコスト効率
MotherDuckは完全サーバーレス・秒単位課金を採用しており、クエリが動いていない間のコンピュートコストはゼロです。
AIエージェントのようにアクセス量が予測しづらく、短時間のクエリが断続的に発生するワークロードにおいて、常時稼働型・最低コミット型の従来基盤に対して高い費用対効果を実現します。メモリ・ストレージ・電力といった計算資源のコストが世界的に上昇を続ける中、「ハードウェアを効率的に使い切る」設計思想を持つ基盤の価値は、今後さらに高まります。
-DuckDBエコシステムとの高い互換性
オープンソースのDuckDBを核とするため、開発者のローカル環境からクラウド運用まで、同一のSQL・同一の開発体験でシームレスに接続できます。AI開発者はローカルのDuckDB資産をそのまま活用しながら、本番環境へスムーズに展開できます。

「marutto1to1（マルットワン）」(

)は、汎用AIツールを導入するサービスではありません。提供するのは、マーケティングの「仮説立案力・判断力」と「実行力」の二つです。企業ごとに異なる顧客理解のコンテクストに対する仮説力・設計力と、担当者が日々行っている判断・合意・検証のプロセスをエージェントに学習させ、お客さま専用の判断ロジックを持つエージェントとして開発・育成するAI-BPO（*2）／BPaaS（*3）型サービスです。

marutto1to1（マルットワン）は、次の3つを揃えて提供する点に特徴があります。
-統制されたAIデータ基盤
全社共通の指標定義を強制運用するセマンティックレイヤー（*4）を備えたデータ基盤の上で、AIエージェントが判断します。誰が・どのエージェントが問い合わせても数字の解釈がブレることがなく、ガバナンスの効いたAI活用を実現します。この基盤にMotherDuckを採用し、データ層・セマンティック層・ナレッジ層からなるAI-Readyな基盤を構成しています。
-実行までワンチーム
戦略設計からクリエイティブ制作・配信オペレーションまで、CRM・1to1マーケティングの実務経験を持つチームが一気通貫で伴走します。基盤や仕組みを「作って終わり」にせず、実際の施策実行と成果創出までを担います。
-学習し続ける運用設計
エージェントの判断ログと検証履歴を継続的に学習する仕組みを標準実装しています。施策を重ねるほど自律性と精度が高まるため、導入初日よりも1年後のほうが確実に賢い、「育つエージェント」を提供します。

用語解説
（*1）MCP（Model Context Protocol）：AIモデルが外部のデータソースやツールへ安全に接続するためのオープンな標準プロトコル。
（*2）AI BPOとは、AI技術（AI-OCR、チャットボット、生成AI）と従来の人的サービス（BPO）を融合し、経理、顧客対応、マーケティングなどの業務を高速・高精度に自動化・最適化するサービスのこと。
（*3）BPaaS（Business Process as a Service）：業務プロセスそのものをクラウドサービスとして提供する提供形態のこと。
（*4）セマンティックレイヤー：売上・会員数・CVRといった業務指標の定義をデータ基盤上で一元管理し、利用者やツールが異なっても同一の定義で集計・参照させる仕組みのこと。

株式会社アクティブコア 代表取締役 羽柴秀彦
「今回、MotherDuckの日本リージョンGAにより、国内エンタープライズ企業が求めるデータの国内保管・低レイテンシ・安定運用の要件に応えながら、AIエージェントが安全かつ自律的にデータを活用できる「AI-Readyな基盤」を国内で提供する体制が整い、お客様へ本格的にマルットワンサービスを届けられることを大変嬉しく思います。」

MotherDuck,Inc. CEO Jordan Tigani
「日本は、実務に根ざしたデータ活用とAI導入への意欲がきわめて高い市場です。アクティブコアは、　MotherDuckの設計思想を最も深く理解するパートナーであり、日本リージョンの提供開始を彼らとともに迎えられることを誇りに思います。」

【MotherDuck社について】

本件に関するお問い合わせ
株式会社アクティブコア marutto1to1（マルットワン）担当
E-mail： customer-success@activecore.jp
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