# なぜエージェントはSupabaseを選ぶのか

- 番組: [Latent Space: The AI Engineer Podcast](https://ai-curator.jp/podcasts/shows/cmv3z5bz700015o10zwiyz4qc)（Latent.Space）
- 元のタイトル: Why Agents Love Supabase
- 配信日: 2026年10月27日
- 長さ: 1時間16分
- 要約作成日: 2026年10月29日
- トピック: [#Supabase](https://ai-curator.jp/topics/Supabase) [#Postgres](https://ai-curator.jp/topics/Postgres) [#AIエージェント](https://ai-curator.jp/topics/AI%E3%82%A8%E3%83%BC%E3%82%B8%E3%82%A7%E3%83%B3%E3%83%88) [#vibe coding](https://ai-curator.jp/topics/vibe%20coding) [#データベース](https://ai-curator.jp/topics/%E3%83%87%E3%83%BC%E3%82%BF%E3%83%99%E3%83%BC%E3%82%B9) [#AEO](https://ai-curator.jp/topics/AEO)
- URL: https://ai-curator.jp/podcasts/cmvsm64ny00015q11yoc7hpoq

## 要約

Latent SpaceのswyxがSupabase共同創業者のPaul CopplestoneとAnt Wilsonに、カンファレンスSupabase Select直前に聞いた回。長時間実行できるSupabase Compute、OrioleDB、Multigres、Tursoの買収といった発表内容に加え、vibe codingによる急成長、エージェント向けの宣言的スキーマ、エンタープライズ戦略、AIコーディング費用の考え方まで語られている。

## ポイント

- Edge Functionsの2秒制限を超える、DBと同一プライベートネットワーク上で動くコンテナ型のSupabase Computeを発表した。
- OrioleDBはHeapの代替ストレージエンジンで約1.5〜2倍高速とされ、Multigresは1,000回の連続フェイルオーバーでもデータ損失がなかったと述べている。
- Tursoの買収で月に数十億規模のデータベース作成を目指し、小型インスタンスSupabase Sparkから本格Postgresへ移行できる道筋を描く。
- agentがサインアップを自動化するため、アクティベーションがほぼ100%になり、有料転換率も従来の開発者より高いという。
- エージェントが数百のマイグレーションファイルを読まずに済むよう、宣言的スキーマとpgdoctorを提供する。
- 営業はプロダクトトリガーに基づき、対照群との比較で増分の成長に報酬を払う方式を採る。

## 章立て

- [00:00] **イントロ:Supabaseとの関係と3テーマ** — swyxが初期エンジェル投資家である立場を明かし、Build・Operate・Scaleの発表を概観する。
- [05:20] **発表:Compute・OrioleDB・Multigres** — 長時間実行のSupabase Compute、高速なOrioleDB、データ損失を防ぐオペレーターMultigresを説明する。
- [12:32] **Turso買収と数十億DBへのスケールアウト** — SQLite系のTursoを買収し、小さなDBを大量に作る構想と移行経路を語る。
- [18:00] **創業期の逸話とHacker News・メモ文化** — Hacker Newsでの急成長、クレジット問題、ミーム戦略、GCP提携などの裏話を話す。
- [29:00] **vibe codingによる成長と企業向け戦略** — AIの3つの波、AEOでの強さ、コミュニティ施策、プロダクト主導の営業とエンタープライズの考え方を述べる。
- [58:00] **宣言的スキーマとエージェント時代の開発** — Git ネイティブ化、宣言的スキーマ、開発手法の収束への懸念を議論する。
- [1:04:15] **チーム、OSSの未来、AI費用、採用** — 共同創業者の関係、Rust書き換え、AIコーディング費用の目安、SRE採用について語る。

## 解説記事

Latent Spaceのswyxが、Supabase共同創業者のPaul CopplestoneとAnt Wilsonを迎えた回である。swyxは6年前のシード期にエンジェル投資をした立場であることを冒頭で明かしている。二人が揃ってインタビューを受けるのは初めてだという。収録はSupabase Select直前で、新発表の背景から成長戦略までが語られた。

#### 発表の中身:Compute、OrioleDB、Multigres

最初の柱はSupabase Computeである。従来のEdge FunctionsはDenoベースで実行時間が約2秒に制限され、チャンク化や埋め込みのような長い処理には向かなかった。新サービスはデータベースと同じプライベートネットワーク上でコンテナを動かす。RustやPythonも使え、エージェントを走らせることもできるという。LambdaのコンテナタイプのようなものとswyxとPaulは説明している。

データベース側では3つの革新が示された。1つ目のOrioleDBは、Postgres標準のHeapに代わるストレージエンジンである。約1.5〜2倍高速で、vacuumやbloatといったバックグラウンド処理の必要をなくすと述べている。PG regress、TPC-Cの夜間ベンチマーク、Jepsenなどで検証し、Apache 2ライセンスで公開する。特許も取得したうえで無償提供するという。

2つ目のMultigresは、Postgresのクラスタを管理するオペレーターをゼロから書き直したものだ。既存オペレーターは条件次第でデータを失い得ると判断したという。1,000回の連続フェイルオーバーでもデータ損失はなかったと述べる。Vitessの作者とともに開発しており、将来のシャーディングでもアプリ側のクエリ変更が不要になることを目指す。シャーディング自体は来年初頭ごろの予定とされた。

#### Turso買収と「数十億のデータベース」

3つ目はスケールアウトである。Supabaseでは現在、月に約500万のデータベースが作られているという。今後は月に数十億を想定しており、専用のPostgresクラスタを全員に配る方式では計算資源が足りないと語る。そこでSQLiteベースのTursoを買収し、ブランドは維持する。Tursoは複数ライターを可能にする独自アーキテクチャを持つ。Postgres互換の道筋が見えたことが決め手になったという。小型インスタンスSupabase Sparkで始め、成長すればフルPostgresやMultigresへ上げる構想である。背景には、ChatGPTのような巨大なユーザー基盤を持つパートナーに対応したいという狙いもある。

#### エージェントが成長を押し上げた

SupabaseのAIとの関わりは3段階で語られた。第1は、Postgresをベクトルデータベースとして使う埋め込みの波。第2は2024年末のvibe coding(AIにコードを書かせる開発スタイル)ツールの台頭。第3は今年、モデルが良くなって数字が急伸した局面である。サインアップからアクティベーションまでをエージェントが代行するためほぼ100%になり、有料転換率も上がったと述べている。swyxの調べでは主要なフロンティアモデルがSupabaseを統合バックエンドの第一候補として推薦するという。創業者らは、LLM登場前に市場へ出ていた時期とコミュニティの発信が奏功したと見ており、タイミングは偶然だったと認めている。

エンタープライズ戦略も興味深い。営業はプロダクト上のトリガー(上限到達、エラーなど)を起点にする。メール後に反応しなかった群を対照群とし、通話支援を受けた群との成長差(月25%に対し125%)を増分として評価し、報酬の基準にしているという。既存DBの移行は成功しにくいため、新規案件で最初に採用されることを重視する。企業内ではCPOのような非エンジニアが構築の推進役になる例も出ている。

#### エージェントに読みやすいバックエンドへ

今年の重点はコードファースト、Gitネイティブへの移行だと述べている。Postgresは通常、変更のたびにマイグレーションファイルが積み上がる。エージェントがテーブルの形を知るには、1,000ファイルを推測するか、ローカルでDBを起動して調べる必要がある。そこでテーブル、ポリシー、コメントまで含めて宣言的に状態を記述するスキーマフォルダと、新ライブラリpgdoctorを提供する。swyxは、これは人間にも有益で、本来必要だったものだと評している。

#### 組織、OSS、AI費用

OSSの将来については、Rustへの書き直しが現実的な選択肢になるという見方が示された。AI費用では、Supabase全体で月約30万ドル(約450人)と述べている。各チームの判断に任せつつ、コスト面だけ統合を始めている。swyxは、トークン費用と人件費の比率を指標にする案を紹介した。

#### まとめ

この回から見えるのは、AIエージェントが増えるほど、バックエンドには「小さく大量に作れること」と「成長しても移行なしで拡張できること」が求められるという視点である。長時間コンピュートや宣言的スキーマは、エージェントが読み書きしやすい環境づくりの具体例だ。日本の開発者にとっては、マイグレーション中心の運用やDB選定、AIコーディングのコスト管理を見直す材料になる。なお数値や性能は発言者の主張であり、独立した検証は番組内では示されていない。

> この要約・解説記事は、元の音声の文字起こしをもとに AI（Claude）が日本語で作成したものです。出典: Latent Space: The AI Engineer Podcast「Why Agents Love Supabase」