Autonomous AI Databaseサービス・アップデート（FY27）/ adb-service-update-jp-fy27

2026/6以降のAutonomous AI Databaseのサービス・アップデート(新機能)についてまとめた日本語資料です。
Autonomous AI Database / Autonomous AI Lakehouse / Autonomous AI Transaction Processing / ATP / ADB / ADW / Oracle Cloud Infrastructure / OCI

以前のアップデートはこちらをご覧ください。
https://speakerdeck.com/oracle4engineer/adb-service-update-jp-fy26
https://speakerdeck.com/oracle4engineer/autonomous-database-sabisuatupudeto-fy25
https://speakerdeck.com/oracle4engineer/adb-service-update-jp-fy24
https://speakerdeck.com/oracle4engineer/adb-service-update-jp-fy23
https://speakerdeck.com/oracle4engineer/adb-service-update-jp

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1. Oracle Autonomous AI Database Cloud サービス・アップデート(2026/6～2027/5) 日本オラクル株式会社 AIプラットフォーム統括 Agentic AIソリューション部 2026/9/3
2. Safe harbor statement 以下の事項は、弊社の一般的な製品の方向性に関する概要を説明するものです。また、 情報提供を唯一の目的とするものであり、いかなる契約にも組み込むことはできません。以 下の事項は、マテリアルやコード、機能を提供することを確約するものではないため、購買 決定を行う際の判断材料になさらないで下さい。 オラクル製品に関して記載されている機能の開発、リリース、時期及び価格については、弊 社の裁量により決定され、変更される可能性があります。 3 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
3. はじめに * 旧 Shared 本資料は、表紙に記載の日付時点における、 Oracle Autonomous AI Database Cloud の技術情報です。 Autonomous AI Databaseはデプロイモデルとして Autonomous AI Database Serverless とDedicated Exadata Infrastructure がありますが、本資料では Serverless を対象に記載しています。 Dedicatedについて記載する際はその旨を明記します。 4 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
4. はじめに 最新情報や詳細情報は以下もご参照ください 本資料は、表紙に記載の日付時点における、サービスアップデートを記載します。 詳細情報は以下もご参照ください マニュアル（What’s New） • What's New for Oracle Autonomous Database Serverless • What's New for Oracle Autonomous Database on Dedicated Exadata Infrastructure • Release Notes for Oracle Cloud Infrastructure 5 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
5. はじめに 最新情報や詳細情報は以下もご参照ください マニュアル • Serverless : https://docs.oracle.com/en/cloud/paas/autonomous-database/adbsa/index.html • Dedicated : https://docs.oracle.com/en/cloud/paas/autonomous-database/adbaa/index.html 技術詳細資料 • 「Autonomous Database 技術詳細」で検索 サービス・アップデート • 「 Autonomous Database サービスアップデート」で検索 チュートリアル • https://oracle-japan.github.io/ocitutorials/database/ - Autonomous Databaseの使い方、ハンズオンガイドはこちらに記載しています。 FAQ for Autonomous Database • https://www.oracle.com/database/technologies/datawarehouse-bigdata/adb-faqs.html • (日本語) https://www.oracle.com/jp/database/technologies/datawarehouse-bigdata/adb-faqs.html 6 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
6. FY27 Q1 Autonomous AI Database 主なアップデート • Use Deep Data Security in Autonomous AI Database • Autonomous AI DatabaseでのDeep Data Securityの使用 • Autonomous AI Database Serverless on Oracle AI Database@AWS • Oracle AI Database@AWS上のAutonomous AI Database Serverless • Select AI Supervisor Agent • Oracle APEX 26.1 • Maintenance Schedule Selection in OCI • OCIでのメンテナンス・スケジュールの選択 7 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
7. ADB-S サービスアップデート（FY27Q1） 2026/6 2026/7 • Use Deep Data Security in Autonomous AI Database • Select AI Supervisor Agent • Oracle Data Science Agent • Oracle APEX 26.1 • Autonomous AI Database Serverless on Oracle AI Database@AWS • Manage Oracle Cloud Operator Access • SharePoint support in DBMS_CLOUD • DBMS_SHARE Subprograms • Iceberg REST Catalog Integration with DBMS_DCAT • Lake Cache for Mounted Catalog Tables 8 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates • Select AI Agent Framework Enhancements • Expose Select AI Agent team as agent through A2A protocol • External Authentication Support for Database Tools in Autonomous AI Database • Availability Domain Selection in Autonomous AI Database
8. ADB-S サービスアップデート（FY27Q1） 2026/8 • Maintenance Schedule Selection in OCI • External File System Support for Workload Capture and Replay • Changes to DBMS_CLOUD.EXPORT_DATA Parquet Type Mappings • Configure HTTP Retry Behavior for DBMS_CLOUD.SEND_REQUEST • GET_DEFINITION Functions for DBMS_CLOUD Packages • Import and Export Select AI Agent Teams • Time Travel for Apache Iceberg Tables • Data Transforms Enhancements 9 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
9. ADB-D/ADB-C@C サービスアップデート（FY27Q1） 2026/6 2026/7 • X11MV systems available for Autonomous AI Database on Oracle Public Cloud and Multicloud deployments. ★ • Oracle API Access Control support • Additional administrative controls for maintenance and recovery operations • Use AWS Key Management Service (AWS KMS) customer-managed keys with Crossregion Data Guard for Autonomous AI Database on Oracle Database@AWS. • Manageability enhancements for Autonomous Exadata VM Clusters and Autonomous Container Databases 10 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates ★を記載 2026/8 • Autonomous Container Database (ACD) cloning enhancements • View total backup storage for an Autonomous Container Database (ACD) • Use a Cross-Tenancy OCI Vault and Master Encryption Key for an Autonomous Container Database (ACD)
10. 2026/6 Use Deep Data Security in Autonomous AI Database Autonomous AI DatabaseでのDeep Data Securityの使用 Serverless ADBではDeep Data Securityをサポートしており、アプリケーション、データ分析ツール、RESTサービス、AIを活用した ワークロード全体にわたって、データベースによる認証を一貫して適用できます。 認証されたユーザーに許可されたデータのみにアクセスできるようにすることで、信頼できるセキュリティを提供します。 Oracle AI Database 26aiでのみサポートされています。 エンド・ユーザーに応じた 行・列・セル単位でのアクセス制御 AI Agent Identity Provider Security Context Analytics SELECT * FROM EMP End User データベース接続 SELECT NAME… FROM EMP WHERE EMPID = 100 Applications EMP表 Direct Access Data Role Oracle AI Database Deep Data Security (23.26.2～, Standard Edition以上) 11 Documentation: Use Oracle Deep Data Security in Autonomous AI Database Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
11. 2026/6 Oracle Data Science Agent Serverless Data Science AgentがGAになりました。Data Science Agentは、Oracle Machine Learning UIに統合された、 インテリジェントな組み込み型対話型チャットボットです。自然言語を使用して、発見、探索、準備、モデルトレーニング、 評価、サポートされているスコアリング・ワークフローなど、多くの一般的なデータサイエンス・ワークフローを実行できます。 処理はデータベース内で実行されるため、データが既に存在する場所で機械学習ワークフローを構築でき、データ移動の 削減、ガバナンスの簡素化、インサイト獲得までの時間短縮につながります。ADB-S 26aiでのみサポートされています。 Data Science Agentがデータ分割・モデルトレーニング・モデル評価を実施する例： 12 Documentation: About Data Science Agent Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
12. 2026/6 Autonomous AI Database Serverless on Oracle AI Database@AWS Oracle AI Database@AWS上のAutonomous AI Database Serverless Serverless ADB-S@AWSが利用可能になりました。選択したAWSリージョンにADBをデプロイしながら、OCIを通じて管理および 運用を継続できます。レイクハウス、トランザクション処理、JSON、およびAPEXワークロードを実行でき、Amazon S3、 AWS KMS、Amazon CloudWatch、Amazon EventBridge、Amazon Zero-ETLなどのAWSサービスとの統合も 可能です。この機能により、Autonomous AI DatabaseのメリットとOCIベースの管理および運用が組み合わされ、 クラウドワークロードのデプロイの柔軟性が向上します。 2026年7月現在、利用可能なリージョンは以下の2つのUSリージョンのみです。 • 【AWS】US East (N. Virginia) use1-az6：【OCI】US East (Ashburn) us-ashburn-1 • 【AWS】US West (Oregon) usw2-az3 usw2-az4 ：【OCI】US West (Boardman) us-boardman-1 利用可能なリージョンはRegional Availabilityをご参照ください。 13 Documentation: Autonomous AI Database Serverless in Multicloud Environments Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
13. 2026/6 Manage Oracle Cloud Operator Access Oracle Cloudオペレーターのアクセス権の管理 Serverless Oracle Cloudオペレーターには、お客様のデータやデータベース・スキーマ内の情報へアクセスする権限はありません。問題 のトラブルシューティングや解決のためにデータベース・スキーマへのアクセスが必要な場合、お客様はクラウドオペレーターに 対して、Autonomous AI Databaseのスキーマへのアクセス権を付与することができます。以前までは一定期間に限定し たアクセス権のみ付与可能でしたが、明示的に取り消すまで有効な無期限アクセスとして付与することも出来るようになり ました。 クラウドオペレーターのアクセス権の有効期限を「無制限」に設定する例： BEGIN DBMS_CLOUD_ADMIN.ENABLE_OPERATOR_ACCESS( auth_duration => 'unlimited' ); END; / 14 Documentation: Manage Oracle Cloud Operator Access Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
14. 2026/6 SharePoint support in DBMS_CLOUD DBMS_CLOUDにおけるSharePointサポート Serverless DBMS_CLOUDパッケージを使用して、Microsoft SharePoint上のファイルを直接一覧表示および読み取りできるように なりました。これにより、既存のオブジェクト・ストア連携と同様の方法で、SharePoint上のデータを Autonomous AI Database にロードできます。また、DBMS_CLOUD_PIPELINEパッケージのDOWNLOADパイプライン・タイプを使用す ることで、SharePointなどの外部ソースからのファイル取得を自動化し、後続の分析や索引付けに利用できます。 SharePointの拡張メタデータにも対応しています。 SharePointからファイルをダウンロードする例： DBMS_CLOUD.GET_OBJECT( object_uri => DBMS_CLOUD.INIT_SHAREPOINT_URI( tenant_id => 'Tenant ID', site_id => 'Site ID', sub_site_id => 'Sub Site ID', list_id => 'List ID', item_id => 'Item ID'), credential_name => 'SHAREPOINT_CRED'); 15 Documentation: SharePoint Support in Autonomous AI Database using DBMS_CLOUD Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
15. 2026/6 DBMS_SHARE Subprograms DBMS_SHAREのサブプログラム Serverless Oracle Autonomous AI Databaseでは、Delta Sharingの設定およびサブスクリプション・ワークフローを簡素化する DBMS_SHAREサブプログラムが提供されます。これらのサブプログラムにより、共有プロファイルの生成、資格証明の作成、 プロファイルの検証、およびプロバイダ・サブスクリプションの管理を行うことができます。 使用可能な登録済みのシェア・プロバイダー一覧を表示する例： select provider_name, share_name, schema_name, table_name from dbms_share.discover_available_tables() order by share_name, schema_name, table_name; PROVIDER_NAME SHARE_NAME SCHEMA_NAME TABLE_NAME ------------------------- ----------------------------- ---------------- ---------------My Test Oracle Provider BURLINGTON_EXPEDITION_2022 SH COUNTRIES My Test Oracle Provider BURLINGTON_EXPEDITION_2022 SH SH_COUNTRIES My Test Oracle Provider EGYPT_EXPEDITION_2022 SHARED_SCHEMA SHARED_VIEW_1 My Test Oracle Provider EGYPT_EXPEDITION_2022 SHARED_SCHEMA SHARED_VIEW_2 Documentation: Summary of Share Producer Subprograms 16 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
16. 2026/6 Iceberg REST Catalog Integration with DBMS_DCAT DBMS_DCATによるIceberg RESTカタログ統合 Serverless DBMS_DCATパッケージは、Oracle Autonomous AI Databaseから外部データを利用しやすくするための機能です。 Autonomous AI Databaseは、このパッケージを使用して、Databricks Unity CatalogやPolarisなどのIceberg REST 互換カタログに接続できます。接続後、外部データのメタデータをデータベースと同期し、外部表として問合せできるように なります。この仕組みにより、データ管理が大幅に簡素化されます。 AWS GlueのメタデータをOracleに同期する例： BEGIN DBMS_DCAT.RUN_SYNC( synced_objects => q'{ "database_list":[ {"database":"tpcdsparquet", "table_list":["customer","item","web_sales"]} ]}', grant_read => 'DATA_CONSUMERS' ); END; / 17 Documentation: DBMS_DCAT Package Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
17. 2026/6 Lake Cache for Mounted Catalog Tables Lake Cacheのマウント済みカタログ表サポート Serverless Lake Cacheの対象が、外部表に加えて、マウント済みカタログ表にも拡張されました。 マウント済みカタログ表に対してLake Cacheを有効化することで、外部表で利用可能なものと同じキャッシュ機能を、カタ ログ・ベースのワークロードにも適用できます。これにより、ローカル読み取りの高速化、クエリ・パフォーマンスの向上、および クロスクラウドまたはクロスリージョンのデータ・アクセス・コスト削減が期待できます。 マウント済みのApache Icebergカタログに対してLake Cacheを有効化する例： BEGIN DBMS_EXT_TABLE_CACHE.CREATE_CACHE( owner => 'SALES_SCHEMA', table_name => 'ORDERS@sales_iceberg_cat', partition_type => 'FILE' ); END; / 18 Documentation: Cache Mounted Catalog Tables with Lake Cache Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
18. X11MV systems available for Autonomous AI Database on Oracle Public Cloud and Multicloud deployments Oracle Public Cloudおよびマルチクラウド環境の Autonomous AI Database でもX11MVシステムが利用可能に 2026/6 Dedicated Oracle Public Cloud、マルチクラウド環境でADBのデプロイメントを作成する際に、X11MV Exadata Cloud Infrastructure上にデプロイすることが出来るようになりました。 仮想マシンのストレージ容量の拡大 1.7 TB allocated /u02 filesystem per VM for Oracle Database homes X11Mの2倍 仮想マシンの高密度化 12 VMs per database servers X11Mの1.5倍 1システムあたりのVMクラスタ数の増加 24 VM Clusters per infrastructure これまでの最高値の3倍 19 Documentation: Exadata X11MV Systems Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
19. 2026/7 Select AI Supervisor Agent Serverless Select AIは、マルチエージェント・オーケストレーションのためのSupervisor Agentパターンをサポートします。 Supervisor Agentは、ユーザーからの要求と処理途中の結果に基づき、実行時に専門ワーカー・エージェントを動的に 選択して連携させます。これにより、あらかじめ実行順序を定義しなくても、柔軟なワークフローを実現できます。 Supervisor主導のチームでは、ワーカーのサブタスクを順次処理し、統合された単一の応答を返します。 20 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates Documentation: Multi-Agent Pattern for AI Agents、Supervisor Agent Pattern、How to Use Select AI Supervisor Agent Teams、Example: Build and Run a Customer Support Supervisor Team
20. 2026/7 Select AI Agent Framework Enhancements Select AI Agent Frameworkの機能強化 Serverless Oracle Select AI Agent FrameworkのDBMS_CLOUD_AI_AGENTパッケージAPIを使用して、ツールの検出と呼び 出し、エージェント・チームの検出、チーム実行状態の確認、エージェント直接セッションからのツール呼び出し、およびメモ リー深度の設定を行えるようになりました。これらの機能は、データベース・アプリケーションと外部統合レイヤーの両方をサ ポートします。 Select AI Agent FrameworkをマネージドMCPサーバーおよびA2Aサーバーと統合することができます。 MCPサーバーは、カスタムおよび組み込みのSelect AI AgentツールをMCP経由で公開します。これにより、MCP互換AI アプリケーションは、個別のカスタム統合なしでデータベース・ツールを検出・呼び出しできます。 A2Aサーバーは、チームの識別情報、スキル、および実行状態を含むSelect AI Agentチームを公開します。これにより、 エージェント間でA2Aプロトコルを使用した検出と委任が可能になります。 メモリー深度の設定： メモリー・タイプ 属性 設定対象 デフォルト 短期メモリー short_term_memory_length エージェントに設定 30 長期メモリー long_term_memory_length チームに設定 30 21 Documentation: Example: Describe and Run a Select AI Agent Tool、Example: Discover an Agent Team and Check Team State、Example: Create an Agent That Calls Tools Directly、 Example: Configure Short-Term and Long-Term Memory Length、Select AI Agent Use Cases Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
21. 2026/7 Serverless Oracle APEX 26.1 東京リージョン、大阪リージョンのAutonomous AI Databaseで、Oracle APEX26.1が使用可能になりました。 このリリースには、エンタープライズ・アプリケーションの開発と実行に関する新機能、機能強化が含まれています。 APEX26.1の新機能はこちらをご参照ください：https://www.oracle.com/apex/whats-new/ 22 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates Documentation: Create Applications with Oracle APEX in Autonomous AI Database
22. 2026/7 Expose Select AI Agent team as agent through A2A protocol Select AIのエージェント・チームをA2Aプロトコル経由でエージェントとして公開 Serverless Oracle Autonomous AI Databaseは、オープン標準であるA2Aプロトコルを通じてSelect AI Agentチームを公開する、 マネージドA2Aサーバーをサポートします。この機能により、外部のA2A互換クライアント・エージェントは、標準HTTPSイン ターフェースおよびプロトコルに基づく通信を使用して、公開済みのSelect AI Agentチームを検出・呼び出しできます。カス タム統合の必要性を抑えつつ、エージェント・ロジックとデータ・アクセスをデータベース内に保持したまま、ADBを広範なマル チエージェント・ワークフローに参加させることができます。 【設定手順】 1. A2A サーバーの有効化：DB設定と OCI リソースを構成し、A2A サーバー機能を有効化 2. Select AI エージェントチームの作成：外部に公開・連携したい AI エージェントチームを作成・構成 3. OAuth クライアントの登録：外部アプリが接続時に使用するOAuth認証情報（ID/シークレット）を発行 4. Bearer トークンの生成：API リクエスト認証用の Bearer トークンを DB ユーザーごとに生成 5. 利用可能なエージェント一覧の取得：利用可能な AI エージェントの一覧および「エージェントカード URL」を取得 6. エージェントカードの取得：各エージェントの機能・スキル・認証要件の詳細情報を確認・取得 7. クライアントアプリ側の設定：A2A クライアント（外部アプリ）に Oracle DB エージェントへの接続設定を実施 8. エージェントの呼び出し・実行：外部アプリからリクエストを送信し、AI エージェントからの応答を受け取る 23 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates Documentation: Expose In-database AI Agents through Agent2Agent Protocol
23. 2026/7 External Authentication Support for Serverless Database Tools in Autonomous AI Database Autonomous AI Databaseにおけるデータベース・ツール向けの外部認証のサポート Database Toolsに対する外部認証のサポートが拡張されました。 OCI IAM、Microsoft Entra ID、Google Cloud Platform、AWS Cognito、Okta、またはグローバル識別データベー ス・ユーザーを使用して、データベース・パスワードなしでDatabase Actionsおよびサポート対象ツールにサインインできます。 Database Actions（SQL Developer Web）およびData Studioでこの外部認証を利用することで、集中型の ID管理とシングル・サインオン機能を活用できます。 OCI IAMを使用して外部認証を有効にする例： BEGIN DBMS_CLOUD_ADMIN.ENABLE_EXTERNAL_AUTHENTICATION( type => 'OCI_IAM', force => TRUE ); END; / 24 Documentation: Use External Authentication with Database Tools Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
24. 2026/7 Availability Domain Selection in Autonomous AI Database Autonomous AI Databaseにおける可用性ドメインの選択 Serverless OCIコンソールを使用して、既存のADBインスタンスの可用性ドメインを変更できます。可用性ドメインを変更することで、 ADBインスタンスとコンピュートVMなどの関連するOCIリソースを同じ可用性ドメインに配置し、ネットワーク・レイテンシを最 小限に抑えることができます。同様に、APIを使用してADBインスタンスを作成またはクローン作成する際にも、可用性ドメ インを選択できるようになりました。 25 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates Documentation: Specify an Availability Domain When You Provision Using the API、 Change Availability Domain on the OCI Console
25. 2026/8 Maintenance Schedule Selection in OCI OCIでのメンテナンス・スケジュールの選択 Serverless 既存のADB-Sインスタンスのメンテナンス・スケジュールを、 プロビジョニング後に変更できるようになりました。これにより、 SRを作成することなく、現在のメンテナンス・スケジュールと 利用可能な別のスケジュールを確認し、ビジネス・ニーズに 適したスケジュールへの変更をリクエストできます。 変更の実行日時をスケジュールすることも可能です。 新規インスタンスのプロビジョニング時や、クローン作成時に メンテナンス・スケジュールを選択することは、現時点では できません（Dedicated Elastic Poolを作成する場合は 除く。） メンテナンス・スケジュールの変更はキャパシティに依存する ため、変更が保証されるものではありません。指定した メンテナンス・スケジュールに十分なキャパシティがある場合 にのみ変更が成功し、キャパシティが不足している場合は リクエストが失敗します。 26 Documentation: Change the Maintenance Schedule for an Autonomous AI Database Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
26. 2026/8 External File System Support for Workload Capture and Replay ワークロードのキャプチャおよびリプレイでの外部ファイル・システムのサポート Serverless ワークロードのキャプチャおよびリプレイで外部ファイルシステムを使用できるようになりました。 オラクル管理のオブジェクト・ストレージに加えて、ワークロード・キャプチャ・ファイル、リプレイ・ファイル、リプレイ・レポートを 顧客管理のディレクトリに保存できます。これにより、ワークロードの保存および管理をより柔軟に制御できます。 ワークロードをキャプチャし、ファイルを顧客管理のディレクトリに保存する例： BEGIN DBMS_CLOUD_ADMIN.START_WORKLOAD_CAPTURE( capture_name => 'test', params => JSON_OBJECT('directory_name' VALUE '<ディレクトリ名>') ); END; / 27 Documentation: Capture and Replay Between Autonomous AI Database Instances Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
27. 2026/8 Changes to DBMS_CLOUD.EXPORT_DATA Parquet Type Mappings DBMS_CLOUD.EXPORT_DATAのParquet型マッピングの変更 Serverless DBMS_CLOUD.EXPORT_DATAでは、Parquet形式でデータをエクスポートする際の実装が変更され、信頼性とパ フォーマンスが向上しました。この変更により、生成されるParquetファイルにおけるOracleデータ型からParquetデータ型へ の列型マッピングも更新されます。 データをParquet形式でエクスポートする際の例： BEGIN DBMS_CLOUD.EXPORT_DATA( credential_name => 'DEF_CRED_NAME', file_uri_list => 'https://objectstorage.us-phoenix-1.oraclecloud.com/n/namespacestring/b/bucketname/o/dept_export', query => 'SELECT * FROM DEPT', format => JSON_OBJECT('type' value 'parquet', 'compression' value 'snappy')); END; / 28 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates Documentation: DBMS_CLOUD Package Oracle Data Type to Parquet Mapping、Export Data as Parquet to Cloud Object Storage
28. 2026/8 Configure HTTP Retry Behavior for DBMS_CLOUD.SEND_REQUEST DBMS_CLOUD.SEND_REQUESTのHTTP再試行動作の構成 Serverless オプションのretry_paramsパラメータを使用することで、DBMS_CLOUD.SEND_REQUESTの呼び出しごとにHTTPの再 試行動作を設定できます。 retry_paramsはJSONオブジェクトで、再試行の無効化、再試行回数の上限、再試行処理全体のタイムアウト、指数 バックオフによる待機時間などを指定できます。 これにより、特にスケジュール済みジョブやバッチ処理において、リクエストの処理時間を制御し、一時的に利用できないエ ンドポイントへの負荷を軽減できます。この設定は、DBMS_CLOUDが再試行可能と判断するエラーにのみ適用されます。 retry_paramsパラメータの設定例： retry_params => '{ "max_attempts": 5, "total_timeout": 60, "max_wait_between_attempts": 10, "backoff_base_wait": 0.5 }' 29 Documentation: SEND_REQUEST Function and Procedure Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
29. 2026/8 GET_DEFINITION Functions for DBMS_CLOUD Packages DBMS_CLOUD パッケージのGET_DEFINITION関数 Serverless GET_DEFINITION関数は、DBMS_CLOUD_AI、DBMS_CLOUD_AI_AGENT、DBMS_CLOUD_PIPELINE、 DBMS_CLOUDパッケージを使用して作成されたサポート対象オブジェクトについて、実行可能なPL/SQL定義を返しま す。これらの関数を使用すると、オブジェクト定義の確認、エクスポート、比較、および環境間での再作成を行えます。 既存のSelect AIプロファイルの定義を確認する例： SELECT DBMS_CLOUD_AI.GET_DEFINITION( object_type => 'PROFILE', object_name => '<プロファイル名>' ) AS definition FROM dual; 30 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates Documentation: DBMS_CLOUD_PIPELINE.GET_DEFINITION Function、 DBMS_CLOUD.GET_DEFINITION Function、 DBMS_CLOUD_AI.GET_DEFINITION Function、 DBMS_CLOUD_AI_AGENT.GET_DEFINITION Function
30. 2026/8 Import and Export Select AI Agent Teams Select AIエージェント・チームのインポートおよびエクスポート Serverless ADBでは、DBMS_CLOUD_AI_AGENT.IMPORT_TEAMAPI、DBMS_CLOUD_AI_AGENT.EXPORT_TEAMAPI を使用して、Select AI Agent Teamの定義をインポート/エクスポートできます。 Agent Teamの定義は、JSON仕様、Object Storage上のファイル、またはディレクトリ内のファイルからインポートできます。 また、Agent TeamをCLOBとしてエクスポートするほか、Object Storageまたはディレクトリ内のファイルに直接エクスポー トすることもできます。 これらのAPIにより、Select AI Agent Teamの環境間での移行、バックアップ、バージョン管理、共有が容易になります。 Select AI Agentのチームをデータベースディレクトリファイルにエクスポートする例： BEGIN DBMS_CLOUD_AI_AGENT.EXPORT_TEAM( team_name => 'ReturnAgency', location => 'MY_DIR:return_agency.json' ); END; / 31 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates Documentation: Example: Import and Export Agent Teams、EXPORT_TEAM Function、EXPORT_TEAM Procedure、 IMPORT_TEAM Procedure
31. 2026/8 Time Travel for Apache Iceberg Tables Apache Iceberg表のタイム・トラベル Serverless Oracle SQLのAS OF TIMESTAMPを使用すると、Apache Iceberg外部表を指定した時点の状態で問い合わせること ができます。 これにより、Databricks、AWS Glue、またはOCI オブジェクトストレージ上のHadoop Catalogを介してアクセスする Icebergデータに対して、履歴分析、監査、トラブルシューティング、再現可能なレポート作成を行えます。 タイムスタンプに基づいてテーブルをクエリする例： SELECT i_item_sk, i_rec_start_date, i_manufact_id FROM iceberg_parquet_ppd AS OF TIMESTAMP TO_TIMESTAMP(:as_of_time, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS.FF6') WHERE i_item_sk > :item_sk ORDER BY i_item_sk FETCH FIRST 5 ROWS ONLY; 32 Documentation: Use Time Travel with Apache Iceberg Tables Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
32. 2026/8 Data Transforms Enhancements Data Transformsの機能強化 Serverless • Parallel Workflow Execution for Data Transformation ワークフローで宣言的な並列ステップ実行がサポートされ、 すべてのステップを順次実行するのではなく、 独立したステップを同時に実行できるようになりました。 Documentation: Execute Parallel Workflows • Open AI connector OpenAI Connectorが拡張され、既存のリソースを 再利用できるようになり、接続構成が簡素化されました。 Documentation: Create an OpenAI Connection • Metadata Enrichment using Annotations メタデータ・エンリッチメント機能の一環として、データ・エンティティの インポート時に、表や列の注釈定義をインポートできるようになりました。 Data Transforms内の表定義から注釈を作成、編集、削除し、 データ・フロー内のターゲット表に反映できます。 Documentation: View and Manage Annotations 33 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates 並列ワークフローの例↑
33. 2026/8 Data Transforms Enhancements Data Transformsの機能強化 Serverless • Oracle Fusion Accounting Hub Connector Oracle Data TransformsがOracle Fusion Accounting Hub（FAH）と統合され、財務データのアップロード、 処理、インポートを自動化できるようになりました。 Documentation: Create and use an Oracle Fusion Accounting Hub Connection • Iceberg Connector now supports Databricks Unity Catalog Iceberg ConnectorでDatabricks Unity Catalogがサポートされ、 Data Transformsで利用できるIceberg互換ターゲットの範囲が拡大しました。 Documentation: Create an Apache Iceberg Connection Oracle Fusion Accounting Hubの 接続 34 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates Databricks Unity Catalogのサポート