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Machbase NEO V8.5が切り開くAIエージェントの時代 データは山のようにたまる一方で、それを使って業務を自動化しようとすると、どこから始めればよいか分からない。そんな経験はありませんか？ 従来のデータベース管理システム（DBMS）は、人がSQLを書き、手作業でデータを探索して初めて動く「人中心」の仕組みでした。 しかし、時代は変わりつつあります。データベースを利用するのが人からAIエージェントへと広がる中、Machbaseはその変革の中心を担います。 2026年4月27日午前10時、Machbase NEO V8.5を正式リリースします。AIエージェントが理解しやすく、自律的に働けるよう設計した次世代基盤として、AIデータ管理のあり方を変えます。 また、本日4月20日から1週間にわたり、NEO V8.5の主要機能と技術を順次公開します。 AIアプリケーションが求める次世代データプラットフォームを、どのように実現するのか。ぜひご覧ください！ 1日目：新製品の紹介とNEO DBMSの機能紹介 SDK（Node.js／Python／Go／

産業現場でデータ管理を担当している方なら、一度は次のような悩みを抱えたことがあるでしょう。 「PLCのデータを集めたいだけなのに、ゲートウェイやミドルウェアをいくつ導入しなければならないのだろう？」 「サーバー間のデータ転送が途中で止まったら、欠落した区間はどう復旧すればよいのでしょうか？」 「収集サーバー、データベースサーバー、分析エンジン……管理が複雑すぎて手に負えません。」 現場のスマート化が進む一方で、データの扱い方は依然として複雑です。 そして、その複雑さはコストや障害、運用リスクに直結します。 こうした課題を解決するために、Machbase NEO v8.5が生まれました。   データ収集からアプリケーション開発、そして途切れることのないデータ転送まで。 現場のデータ基盤そのものを変えるアップデートについて、今回の動画で詳しくご紹介します。  NEO V8.5 Appパッケージ 第2弾 JSH & Replication & OPC-UA ※画像をクリックすると、対応する動画に移動します。 JSH 組み込みランタイム：Goエンジ

多くの皆様にお待ちいただいた、革新的なアップデートをお届けします！ 今回のMachbase NEO V8.5は、データ保存速度の向上にとどまらず、 データベースエンジンに「目（Black-box）」と「頭脳（LLM）」を備えました。 これまで分断されていた映像データとセンサーデータを一つにまとめ、 複雑なクエリを書くことなく、AIとの対話からインサイトを得られる、新しい業務環境をご覧ください。 NEO V8.5 Appパッケージ 第3弾 Black-box & LLM ※画像をクリックすると、対応する動画に移動します。 映像とセンサーをつなぐ：Black-Box 産業現場で事故が起きたとき、「なぜアラームが鳴ったのか」を調べるために、私たちは通常、2つの情報を交互に確認します。 一つはセンサーデータのグラフ、もう一つは監視カメラの映像です。 しかし、両者の時刻が正確に一致しないため、原因を再現するのに苦労することがあります。 事故が起きた「その瞬間」を再現 NEO V8.5のBlack-Box機能は、センサーデータと映像を同じ時間軸上に統合します

自然言語でデータについて尋ねると、AIがチャートを描き、ダッシュボードまで作ってくれる時代になりました。 Machbase Neoのneo-pkg-llm-chatパッケージは、そのような体験を実現するLLMエージェントです。 ただ、以前のバージョンを使った方は、一度はこんなもどかしさを感じたかもしれません。 「OllamaのようなローカルLLMを接続したら、関係のないツールばかり呼び出す…」 「APIの費用が、思っていたより高いのでは？」 「複数人で使うと、誰かが重い分析を実行している間、ほかの人の応答まで遅くなります」 私たちMachbaseも同じ課題を感じていました。そこで、neo-pkg-llm-chat 2.0.0では全面的に設計を見直しました。本記事では、その成果をご紹介します。 従来の1.xと比べて何が良くなったのか、主なポイントを見ていきましょう。 ハーネス構造の導入 JSHを基盤とする単一パッケージ トークン使用量を最大80%削減 その他の改善点 ひと目で分かる1.xと2.0の比較 1．ハーネス構造の導入：AIエージェントの「考

2.xに最後まで残った弱点は、「AIが直接書くコード」でした。 2.0.0では、意図に応じて機能を分け、不正な入力を自動補正することで、誤動作を大幅に減らしました。 しかし、最後まで残った問題がありました。それが「AIが直接作成するチャートのコード」です。 チャートを1枚作るにも、内部ではクエリのコードを書く必要があり、そこには多くの落とし穴があります。 時刻値の扱いや、集計・区間処理のルールなどで、AIは同じ間違いを繰り返していました。 特に軽量なローカルモデルでは、「実行できないチャート」や「構文は正しいのに何も表示されないチャート」が頻繁に生成されました。さらに悪い場合には、AIがコードを作り上げて「こうすればできます」と回答しても、実際にはそのコードが間違っていました。 3.0.0最大の変更点である「ニューロシンボリック・エージェント」は、まさにこの問題に対応します。 ニューロシンボリック・エージェント 予測機能を新規追加（Beta） 誤った回答の自動遮断 セキュリティの強化 ドキュメント検索の精度向上 ユーザー別のお気に入り 安定性と使

MachbaseはISA-95をどのように守り、活用しているのでしょうか？ 工場の中に入ってみましょう。 数百台の設備が休みなく稼働し、そこに取り付けられたセンサーが温度、振動、圧力、電流のデータを毎秒生み出しています。 生産ラインが1本停止すると、担当者は原因を探るためにPLCのログを確認し、SCADAの画面を調べ、ERPに記録された生産実績と照合します。 しかし、この過程で繰り返し直面する問題があります。 設備が話す言葉と、管理システムが理解する言葉が異なるのです。 同じ「生産量」という言葉でも、現場設備、MES、ERPが異なる名称、単位、データ構造を使っていれば、いくらセンサーを増やしても工場全体で共通の言葉を使うことは困難です。 この問題を解決するために生まれた標準がISA-95です。 時系列データベースを専門とするMachbaseは、この標準の考え方を製品とデータの流れに取り入れ、工場の異なる階層が共通の言葉でやり取りできるよう支援しています。 本記事では、ISA-95とは何か、そしてMachbaseがそれをどのように守り、活用している