データ企業の次なる一手、非構造化データの価値を解き放つ
生成AI業界のM&Aの動きが止まりません。2025年に入っても、巨大テック企業や有力スタートアップによる買収や提携のニュースが日々報じられています。そんな中、データ＆AIカンパニーの雄であるDatabricksが、AIスタートアップのLilacを買収したというニュースは、業界の次なる方向性を指し示す象徴的な出来事として注目すべきです。
一見すると、また一つAIスタートアップが買収されたという話に過ぎないかもしれません。しかし、この買収の裏側には、「非構造化データ」を制するものが次世代のAI覇権を握るという、明確な戦略が隠されています。今回は、DatabricksによるLilac買収の深層を読み解き、生成AI業界の新たな潮流を探ります。
なぜDatabricksは「Lilac」を必要としたのか？
まず、今回の主役である2社について簡単に見ていきましょう。
Databricksは、「データレイクハウス」というコンセプトを提唱し、企業が保有するあらゆるデータを一元的に管理・分析するためのプラットフォームを提供する企業です。構造化データ（数値やカテゴリデータなど）と非構造化データ（テキスト、画像、音声など）を統合的に扱える点が強みで、多くの企業のデータ戦略の中核を担っています。
一方のLilacは、テキストなどの非構造化データを大規模に分析し、理解するためのツールを開発してきたスタートアップです。例えば、大量の顧客レビューから特定のトピックを抽出・クラスタリングしたり、LLM（大規模言語モデル）が生成した文章の品質を評価したり、データセットに潜むバイアスを発見したりといった高度な分析を得意としています。
今回の買収の最大の狙いは、Databricksのプラットフォーム上で、顧客が持つ膨大な「非構造化データ」の価値を最大限に引き出すことにあります。企業のデータ資産の約8割は、契約書、メール、議事録、顧客からの問い合わせ履歴といった非構造化データであると言われています。これらはまさに「宝の山」ですが、これまではその多くが有効活用されてきませんでした。
Lilacの技術を統合することで、Databricksの顧客は自社のプラットフォームを離れることなく、これらのテキストデータをAIモデルの学習や、近年注目されているRAG（検索拡張生成）のソースとして直接活用できるようになります。これは、データ基盤からAI開発・運用までを一気通貫で提供する「データ中心のAIプラットフォーム」としての地位を盤石にするための、極めて戦略的な一手と言えるでしょう。
「データ」が主役の時代へ：データプラットフォーム企業の野望
この動きは、Databricksに限った話ではありません。競合であるSnowflakeがモデル開発企業Reka AIを買収した事例は、当ブログの過去記事「Snowflake、Reka AI買収の衝撃：データ企業が生成AIの主役になる日」でも解説した通りです。
これらのデータプラットフォーム企業がAI企業を次々と買収する背景には、生成AIの競争軸の変化があります。当初は、より高性能な汎用モデルを開発することが競争の中心でしたが、現在では、そのモデルをいかにして「自社のデータ」でカスタマイズし、独自の価値を生み出すかが重要になっています。つまり、主役はモデルそのものから、モデルを賢くするための「データ」へと移りつつあるのです。
このトレンドは、以前に考察した「データを制する者がAIを制す」という考え方を裏付けています。DatabricksやSnowflakeは、顧客の最も重要な資産である「データ」が集まる場所を既に押さえています。そこにAI開発・分析の機能を加えることで、顧客を自社のエコシステムに深く取り込む「囲い込み」戦略を加速させているのです。
また、Lilacのような小規模で優秀なチームを丸ごと獲得する動きは、製品や技術だけでなく「人」を獲得する「アクハイヤー」の側面も持ち合わせており、激化するAI頭脳争奪戦の一端を担っています。
まとめ：ビジネスパーソンが持つべき新たな視点
DatabricksによるLilac買収は、生成AIの戦いが「モデル開発競争」から「データ活用競争」へと、新たなフェーズに突入したことを明確に示しています。
ITmediaの調査（よく使用する生成AIツール 1位「ChatGPT」、2位と3位は？）によれば、生成AIを業務で活用している人はまだ約3割にとどまると言われています。しかし、今回のような動きによって企業内の非構造化データを活用するハードルが下がれば、その普及率は飛躍的に高まる可能性があります。
非エンジニアのビジネスパーソンにとっても、この動きは無関係ではありません。自社にどのようなデータが眠っているのか、それらを活用することでどのような新しい価値を生み出せるのかを考えることが、これからのAI時代を生き抜く上で不可欠な視点となるでしょう。自社のデータを安全に活用するためには、「社内専用ChatGPT」のようなセキュアな環境構築も視野に入れる必要があります。
生成AI業界の地図は、これからもめまぐるしく塗り替えられていきます。その変化の本質を見抜く鍵は、技術の表面的な進化だけでなく、それを支える「データ」を巡る企業の戦略にあると言えるでしょう。
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