AI ReadyなData PlatformとしてのAutonomous Databaseアップデート

AI Readyなデータプラットフォーム
Select AIとSidecar

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1. AI ReadyなData Platformとしての Autonomous Databaseアップデー ト 2025年10月2日 製品事業統括 AI Data Platform COE本部 Autonomous & Analyticsソリューション部 桑内崇志
2. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 2 Amazon Google Azure OCI クラウド Amazon Google Azure OCI クラウド コモディティH/W Exadata オンプレミス Exadata Cloud@Customer 専用 リージョン Cloud@Customer オラクルの目標は、AIを、データが存在するあらゆる場所で提供すること データベースにAIがネイティブに組み込まれているため、データとともにAIを実現
3. 生成AIによるパラダイムシフト 3 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates AI＋データのAI ネイティブな開発が主流になり、より一層データベースの重要性が増す 従来のアプリケーション Agentic AI アプリケーション データ UI ビジネスロジック 入力 AI 依頼 構造 データ ドキュメント ベクトル 位置情報 ナレッジ グラフ • AIエージェント同士が連携し、複雑なビジネス プロセスを実行 • 大量トランザクション、マルチモーダル、リアルタ イムデータを高速かつセキュアに処理可能な、 AI-Readyなデータプラットフォームが必要 • ビジネスロジックはハードコードされ、多大な 修正工数が発生 • 事前に見積りされたトランザクション数に対応 データ 7149
4. AIの世界では対象となるデータは増加していく Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 4
5. AI Readyなデータプラットフォーム 活用対象データ形式の多様化・マルチモーダル化に対応が必要 多様なデータタイプを格納し、必要とされるワークロードにてデータを利用する Workloads OLTP GRAPH MACHINE LEARNING IOT MICROSERVICES ANALYTICS AI DISTRIBUTED Data Types SPATIAL JSON RELATIONAL VECTOR XML MEDIA ✓ マルチワークロード・マルチデータタイプのサポート ✓ 各データに対するセキュリティとガバナンスを確保、データ移動に伴うリスクを最小限に抑えながら、複雑さや管理のオーバーヘッド を削減する。 ✓ マルチモーダルデータベースと生成AIを組み合わせる事で、回答精度が向上が可能になり、生成AIの活用を支援する。 マルチモーダル データベース マルチモーダル データベース Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 5
6. AI Readyなデータプラットフォーム – Oracle Autonomous Database Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 6 マルチデータ・ワークロードとデータ連携・仮想化を実現するデータ・プラットフォーム APEXロー・コード 開発プラットフォーム RESTful Delta Share SQL ワークシート SqlDev Web Autonomous Database データ・ウェアハウス トランザクション処理 JSONドキュメント 構成、セキュリティ、スケーラビリティ、可用性の共通標準を構成 リレーショナル Spatial グラフ {JSON } ドキュメント 7149 ベクトル 時系列
7. Autonomous Databaseの価値 – AIを活用したデータ・イノベーション Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 7 低TCO 自動スケーリング、エラスティック・プ ールによるフルマネージド型のエラス ティック・サービス 完全に自動化されたプロビジョニン グ、パッチ適用、アップグレード、ハ ードウェア、OSリフレッシュ – 人的 エラーをなくし、今後のパッチ適用 やアップグレードを不要に 自動検出とバグの修正およびエラ ーの事前対応 エンタープライズクラスのビジネス継 続性とセキュリティ 最新のデータ・プラットフォーム Mongo API、REST API、ローコ ードAPEXによるアジャイルな開発 データレイク機能は複数のファイル 形式とマルチクラウド・オブジェクト・ ストレージをサポート マルチクラウドおよびデータ・ストアへ のフェデレーテッド問合せ全体での データ・アクセスおよび取込み データ共有 Delta Shareおよび Cloud Linkの使用 AIと機械学習 Data Studioを使用した機械学 習およびグラフ・ノートブック、ELTな どのSaaS機能を含むデータ・プラッ トフォーム 事前構築済みのノートブックまたは SQLを使用して、Python/Rで機 械学習モデルを実行
8. 自動スケーリング、かつOSヘッドルーム（OSに割り当てるリソース）不要 低TCO:柔軟なリソースと従量課金制でコストを削減 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 8 予測される最も高いピーク時の使用量 + OSオーバーヘッドの支払い システムの利用率が低い場合でも コストの削減は出来ない Autonomous Database 自動スケーリング有 CPU使用料 固定されたコンピュート・シェイプ 低いベース・コスト ＋ワークロードのスパイク分の利用量払い ワークロードに応じて、 コンピュートリソースを自動スケーリング ピーク時の 使用量に 対する 支払い 実際の 使用量に 対する 支払い • 正確なECPU数、TB数の プロビジョニング • 1から数千ECPUまでの 柔軟な拡張 • 変化するワークロードに合わ せ、3倍まで自動的に拡張 • アイドル状態のシステムの コンピュートを停止 30% OSなどDatabase以外 のリソースが使用される OS分のオーバーヘッド無し 設定のCPU数の3倍のCPUを無償でリソース確保 課金は使った分だけ
9. エンタープライズクラスの組み込みかつ簡素化されたセキュリティ Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 9 ランサムウェア保護 ゼロ・ダウンタイム セキュリティのパッチ適用 ウイルス対策スキャン 漏洩検出 マルチファクタ認証* 新規IPアドレス検出 データベースの調査* データとデータベースに対する アクセス制御 *ロードマップ OSアクセス不可 データ・トークン化 OS KMS, OKVキー 保存時、移動時の データ暗号化
10. シンプルなデータ共有 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 10 デルタシェア クラウドリンク 各種データソース、クライアントとの オープンなデータ共有 Oracleインスタンス間での リアルタイムのデータ共有 ユーザー単位で一意の URL テーブルハイパーリンク DECLARE status CLOB。 BEGIN DBMS_DATA_ACCESS.GET_PREAUTHENTICATED_URL( sql_statement => 'SELECT species, height FROM TREE_DATA', execution_count => 10, result => status); dbms_output.put_line(status); END; / "https://dataaccess.adb.us-ashburn1.oraclecloudapps.com/adb/p/Vdtv..._example_wxd0PN/data"
11. AIと機械学習を含めた最新の分析のための様々組み込みツール インストール不要で数分でデプロイ可能 {JSON} JSON ワークシート JSON Worksheet Notebooks ロー・コード APEX Low-code APEX データ・モデリング Data Modeling SQL ワークシート SQL Worksheet REST Services データ共有 Data Sharing データ分析 Data Analysis セマンティック・モデリング Semantic Modeling グラフ・モデリング Graph Modeling データ統合 Data Integration MLモデリング ML Modeling Spatial Database Vault データ・セーフ Data Safe データ・カタログ Data Catalog Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates. 11
12. Select AIとSidecar Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 12
13. 既存システムの影響を最小限にAIを利用するSidecar構成 基幹業務システムのAI活用 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 13 様々な業務システムデータ Databases Events, Docs, NoSQL ERP & SaaS Apps 基幹業務システムに直接AIを組み込むのではなく、 最初のステップとして、独立したAutonomous Databaseのインスタンスを構築し、DB Link、 GoldenGate、各種コネクタなどを用いて データを参 照可能にする • Oracle Database 23aiのAI Vector Searchを 用いたエンタープライズRAG • Select AIを用いた自然言語によるデータの 問合せ
14. 検索精度、開発生産性、アクセスコントロールを向上 AI Vector Search Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 14 あらゆる生成AIアプリを支える、マルチモーダルプラット フォーム 様々なデータ、検索手法を1つのデータベースでセキュアに管理 • 品質と鮮度の高いビジネスデータと、ベクトルデータを、 一つのデータベースに集約し、SQLで検索可能 • RAG精度向上の手法を、SQL機能で実現し、検索精度を向上 • ドキュメントのテキスト化からベクトル変換までデータベース内で実施 データ一貫性維持と、開発生産性向上を実現 • データベースの持つ堅牢なアクセスコントロール スケーラビリティ、高可用性 • データ整合性を保持しながら、スケールアウトを可能に • Exadata Cloudの持つ、高性能、高可用性を活用 充実のツール群 • ドキュメントローダー、テキストスプリッターのプロシージャ • ONNXモデルをインポートし、データベース内でベクトル化 • プロンプトエンジニアリングのプロシージャ 分類 価格 テキスト ベクトル（テキスト） 画像 ベクトル（画像） 0 001 ¥1,000 AAA…… 0.1, 0.2, 0.6. .... 0.5, 1.5, 2.6, .... 1 002 ¥2,000 BBB…… 0.8, 0.1, 0.4. .... 1.0, 0.9, 1.6, .... 2 003 ¥3,000 CCC…… 0.5, 0.3, 0.9. .... 0.6, 1.1, 1.3, .... SQL 7623 SQL Single Source of Truth Oracle Database 23ai AI Vector Search
15. マルチモーダル検索 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 15 車両タイプ001の車両で、 2023年以降に新潟県に侵入した車両で 2023年以降のレポート本文中に 「ブレーキ」か「制動機」の文字列を含む レポートを 「凍結の影響で故障やトラブルがあった」 のベクトルに近い順に 10件のレポートを取得 SELECT v.vehicle_id v.vehicle_type, rep.report_id, rep.report FROM V_MASTER v , V_LOCATION vloc, REGION r, REPORT_DATA rep WHERE v.VEHICLE_TYPE='001' and SDO_INSIDE ( vl.location, r.area ) = 'TRUE' and r.name='新潟県' and vloc.timestamp > '2023/1' and v.vehicle_id=vloc.vehicle_id and CONTAINS( rep.REPORT, 'ブレーキ or 制動機') > 0 and rep.date > '2023 1/1 ' and rep.vehicle_id=v.vehicle_id ORDER BY vector_distance ( DBMS_VECTOR.utl_to_embedding( '凍結の影響で故障やトラブルがあっ た'), rep.VECTOR ) APPROX FIRST 10 ROWS ONLY; データは車両マスタ、車両の位置情報、都道府県境界データ、車両の状態レポート
16. Select AIとは？ LLMで強化されたアプリケーションの開発と自然言語による生産性のサポート データベースに対して質問をするだけ • LLMを活用し自然言語でデータ問合せ • アプリケーション開発者の生産性向上 • 非技術ユーザーが自身でデータベースから 情報を問い合わせることが可能に • データベースのセキュリティや認証を継承 自然言語からデータベースを問い合わせるだけではなく、 • 自然言語を使用してデータと対話するアプリを構築 • ベクトル検索を使用したRAG拡張結果の生成 • デモデータなどの合成データの生成 といった機能を実現 16 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 生成AIをデータベースで活用するためのSQLインターフェイス
17. Databaseからデータを取り出すAI Agent Oracle Autonomous Data Platform Select AIのSQL生成パイプライン Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 17 自然言語 プロンプト DBスキーマ メタデータ 拡張された プロンプト LLMを使用した SQLの生成 SQLクエリ SQLを実行し、結 果セットを返す レスポンス SQL> SELECT AI RUNSQL売上高トップ10商品を教えて SQL> SELECT AI 売上高トップ10商品を教えて DBスキーマ・メタデータ をLLMに送信しSQLを生成 データの中身はLLMには送ら ない データベースが実行可能な SQLであるか検証 (ハルシネーション防止) 自動化されたパイプライン Select AIは過去10回の プロンプトを記憶し、 現在のプロンプトに追加
18. DBスキーマ・メタデータとは Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 18 表やビューへのコメント 表やビューおよび列へのアノテーション 外部キー、参照整合性制約
19. 海外の金融業界でのユースケース例 銀行は融資ポートフォリオ、顧客口座、金融商品など、膨大な構造化データを扱っています。しかし、ビジネスユー ザーはインサイトへのアクセスにおいて問題に直面することがよくあります。生成AIとOracle Autonomous Data Warehouseを組み合わせた自然言語でのクエリ機能により、支店長からリスクアナリストまで、銀行のスタッフは SQLを記述することなく、即座に回答を得ることが可能になります。 ACCOUNT_NO, CUSTOMER_ID, BRANCH_ID, PRODUCT_TYPE, LOAN_AMOUNT, OUTSTANDING_BALANCE, INTEREST_RATE, DISBURSEMENT_DATE, MATURITY_DATE, RISK_GRADE, REGION 19 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 自然言語での質問 SELECT AI–生成した SQL 結果例 今年満期を迎える、金利が18%を超 える口座のリストを表示 SELECT ACCOUNT_NO, INTEREST_RATE, MATURITY_DATE FROM LOAN_PORTFOLIO WHERE INTEREST_RATE > 18 AND EXTRACT(YEAR FROM MATURITY_DATE) = EXTRACT(YEAR FROM SYSDATE); 12 rows returned 今月は新規融資が何件行われまし たか? SELECT COUNT(*) FROM LOAN_PORTFOLIO WHERE TRUNC(DISBURSEMENT_DATE, 'MM') = TRUNC(SYSDATE, 'MM'); 841 総額が最も大きいローン商品の種類 は何ですか? SELECT PRODUCT_TYPE, SUM(LOAN_AMOUNT) FROM LOAN_PORTFOLIO GROUP BY PRODUCT_TYPE ORDER BY 2 DESC FETCH FIRST 1 ROW ONLY; KPR – 240B 現在、延滞状態にあるアクティブアカ ウントはいくつありますか? SELECT COUNT(*) FROM LOAN_PORTFOLIO WHERE INSTALLMENT_STATUS = 'TUNGGAK'; 1,021 Example Use Case
20. 対応する主要なデータソース 既存システムのAIエージェント化を迅速に実現するSelect AI Sidecar 20 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Oracle Autonomous Data Platform：Sidecar + Select AI 既存業務 システム Oracle Autonomous Data Platform 在庫の少ない製品 の特長と売上の推 移を教えて。 在庫数の少ない製 品は、〇〇で、今月 の売り上げは¥××で す。これらの製品の 特長は△△です。 • 自然言語を元に、LLMがSQLクエリを作成・実行、クエリ結果から回答を生成 • スキーマ、コメント、アノテーションといったコンテキストを駆使し、SQLクエリ精度を向上 • 回答に必要な全てのデータソースに透過的にアクセス • セキュリティ、ガバナンスを一元管理 • Oracle Autonomous Data Platformの標準機能として、すぐに利用可能 マルチLLM SQLクエリ 自然言語から SQL作成 SQLクエリー作成 クエリ結果 質問にあわせて 回答生成 マルチクラウド・データソース 既存データベース
21. システム構成イメージ 利用サービス・製品 • Oracle Autonomous Database • Select AI機能 • AI Vector Search機能 • Oracle APEX (UI開発) 会社概要 • SOMPOグループの戦略的IT企業としてグループ全体のIT戦略を担い、 保険業 務の多岐にわたるシステムの開発・運用・保守を最先端のITソリューションで実現。 「自然言語によるデータ検索」検証の背景 • 金融機関を取り巻く環境の変化から、データ活用の重要性がこれまで以上に経 営課題となっていた。一方でユーザー部門はデータ活用のために「SQL作成～ データ取得」をSOMPOシステムズに依頼しており、そのためのコストと時間がかかっ ている点が課題認識されていた。 • 自然言語によりデータ検索によって、ユーザー部門の「データの民主化」が促進さ れ、業務効率化と意思決定のスピードアップを図ることが目的であった。 • OCIには情報系システムとして顧客・保険契約情報が保管されており、OCIの技 術を使って容易なデータアクセスとユーザーによるデータ活用が求められた。 評価結果 • 1．Select AIによる構造化データの検索・集計を効率化 • 「支払額が多い代理店上位10社を教えて」など業務ユースケースとして想定される問 合せに、SQLスキルが無くても容易にデータアクセスが可能になることを評価。 • 回答精度を高める方法として、AIがデータの意味を正しく理解するためにメタデー タ（データカタログ）整備が重要。 • 2．AI Vector Searchによる非構造化データの回答作成を効率化 • 契約内容の問合せなど、過去に照会のあった問合せを基にRAG実装したベクトル 化データを活用。データ自体の整備（Excelデータの場合は不要な改行の削除な ど）を行うことで精度が高まり、正しい結果を得られることを確認した。 データ・ドリブンの実現に向け自然言語によるデータ抽出業務の効率化を検証。ユーザー部門による業務利用を目指す。 顧客事例：SOMPOシステムズ様 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 21 Oracle APEX Autonomous Database 非構造データ (PDF、Wordなどのマニュアル) - SQLの生成 - 文書のベクトル化 問いのベクトル化 生成AIモデル 基幹システム等 (契約情報など) 日本語問合せ 結果 SQL生成
22. ご参考：データ構成とセキュリティの制御方法 ニーズに応じてデータ取り込みと仮想データを組み合わせ。仮想データであってもSidecar DBでアクセス制 御可能 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 22 アプリA利用者 アプリA アプリB データベース管理者 表 キャッシュ (マテライズ・ドビュー) ビュー 外部表 表・ビュー OCI GoldenGate リアルタイム・レプリケーション データ同期 マテライズド・ビュー・リフレッシュ クエリー・フェデレーション 構造化データ アプリB利用者 非構造化データ クエリ・フェデレーション Autonomous Data Platform 既存業務システムDB クラウド・ストレージ 半造化データ ビジネスデータにはアクセスできない 実データ 仮想データ 外部表連携 特権ユーザー管理 Database Vault ロールベー ス アクセス管 理 各表・ビューに対する 仮想プライベートデータ ベース 各表・ビューに対する 仮想プライベートデータ ベース ロールベー ス アクセス管 理 統合データ・カタログ データの内容と場所を整 理 SaaS・アプリケー ション データ取り込み 組み込み アダプタ クエリー・フェデレーション クラウド・データベース 実データ 仮想データ
23. 事前定義コネクタでのデータ取得、もしくはダイレクトアクセスで連携 Oracle Autonomous Data Platform マルチクラウドの各種データソースにアクセス可能 オブジェクト・ストレージ データベース データ・ソース 事前定義されたコネクタによる データ・インテグレーション DBリンクによる ダイレクトクエリ・アクセス セキュアな ダイレクトクエリ・アクセス Delta Sharing Delta Sharingプロトコル データ・カタログ データ・カタログ連携 OCI Data Catalog Amazon Glue Autonomous Data Platformを データハブ基盤として マルチクラウド上の様々なデータに 透過的にアクセス Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 23 Github Apache Iceberg表 セキュアなアクセス : No Data Copy : Data Copy
24. Oracleによって構成済みのゲートウェイを使用してデータベース・リンクの作成が可能 連携手順： 1. データベース・リンクで使用するクレデンシャルの作成 • DBMS_CLOUD.CREATE_CREDENTIAL プロシージャ 2. データベース・リンクの作成 • DBMS_CLOUD.CREATE_DATABASE_LINK プロシージャ 3. SQL内でデータベース・リンクを使用 • SELECT * FROM "remote_table_name"@db_link_name; またはデータベース・リンクを使用してビューを作成 • CREATE OR REPLACE VIEW view_name AS SELECT * FROM "remote_table_name"@db_link_name; DBリンクによるダイレクト・クエリ・アクセス Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 24
25. 対応データベース Oracle 以外のデータベース • Amazon Redshift • Microsoft SQL Server • Azure SQL • Azure Synapse Analytics • IBM Db2 • Google Analytics • Google BigQuery • Apache Hive • MongoDB • MySQL Enterprise Edition • MySQL Community Edition（RDS、Aurora含 む） • PostgreSQL（RDS、Aurora含む） • Salesforce • ServiceNow • Microsoft SharePoint • Snowflake • YouTube Oracle Database • オンプレミス • クラウド • RDS for Oracle Oracle Big Data Service DBリンクによるダイレクト・クエリ・アクセス（Zero Data Copy） Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 25 2025/9現在
26. オープン標準のDelta Sharingプロトコルを利用して、Autonomous DatabaseとDelta Sharingプロトコル に対応するサービスやクライアントとの間でのデータ共有（読み取り専用）が可能 • データ提供者（Provider）、データ消費者（Consumer）の 両方の機能を備える • GUI、CUIのいずれでも設定可能 • GUI：Data Studioを利用 • CUI：DBMS_SHAREパッケージを利用 Delta Sharingプロトコルを使用したデータ共有 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 26 Documentation:Oracle Autonomous Database Data Share Quick Start Guide Documentation:DBMS_SHARE Package blog:Unlimited data-driven collaboration with Data Sharing of Oracle Autonomous Database https://delta.io/sharing/ より抜粋 Delta Sharingプロトコルのエコシステム
27. Apache Iceberg表 連携手順： 1. クラウド・ストレージにアクセスするためのクレデンシャルの作成 • DBMS_CLOUD.CREATE_CREDENTIAL プロシージャ 2. Iceberg表に対する外部表の作成 • DBMS_CLOUD.CREATE_EXTERNAL_TABLE プロシージャ Apache Iceberg表へのアクセス Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 27 https://docs.oracle.com/cd/E83857_01/paas/autonomous-database/serverless/adbsb/query-external-data-apache- iceberg.html
28. Icebergテーブルとオブジェクト・ストレージ・データの高速でスケーラブルなクエリを実現 Data Lake Accelerator Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 28 非常に大きなIcebergテーブルのスキャンのために、ネットワーク 帯域幅を動的にスケールアウト 自動かつ透過的: 必要に応じて大規模な問合せで使用 Pay-as-you-go: 問合せの実行中にアクティベートされ、その後 非アクティブ化 Data Lake Accelerator VMs ... Data Lake Query Server Data Lake Query Server Data Lake Query Server Data Lake Query Server Data Lake Query Server
29. Database Actions → Data Transforms データ変換（Data Transforms） Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 29 https://docs.oracle.com/cd/E83857_01/paas/autonomous-database/serverless/adbsb/data-transforms.html
30. AI Readyなデータプラットフォーム – Oracle Autonomous Database Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 30 マルチデータ・ワークロードとデータ連携・仮想化を実現するデータ・プラットフォーム APEXロー・コード 開発プラットフォーム RESTful Delta Share SQL ワークシート SqlDev Web Autonomous Database データ・ウェアハウス トランザクション処理 JSONドキュメント 構成、セキュリティ、スケーラビリティ、可用性の共通標準を構成 リレーショナル Spatial グラフ {JSON } ドキュメント 7149 ベクトル 時系列