【Oracle AI SPOTLIGHT ウェビナー】分散した企業データをつなぎ、AIエージェントで業務に活かす

Oracle AI SPOTLIGHT ウェビナー情報: https://go.oracle.com/LP=154189

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1. 分散した企業データをAIエージェント で業務に活かす Live AI Hubで実現するセキュアなデータ連携基盤 西村克也 日本オラクル株式会社 AIプラットフォーム統括 Agent AI ソリューション部 プリンシパル・ソリューション・アーキテクト、CISSP 2026年11月4日
2. Oracleが目指すデータ基盤 シングル・データ・プラットフォーム 予算2万円以内・幅120cm以下で、組み立てやすく、近くの店舗に在庫がある机を探したい 表形式 JSON 商品ID D101 価格 18,800円 A店の在庫 3台 幅・奥行きなどの属性 {"width_cm":110, "depth_cm":60} 共通の基盤で検索 18,800円 / 幅110cm A店に在庫 3台 自宅から 2km 文章 位置情報 商品説明・組立手順 購入者のレビュー 「組立てが簡単だった」 自宅・店舗の座標 A店まで 2 km コンバージド・データベース 条件検索 ＋ 意味での検索 異なる形式のデータを、1つのデータベースで組み合わせて検索 2 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates 候補例 D101 レビューも参考に 組立てやすさを確認
3. コンバージド・データベース データ統合をシンプルに共通のSQLでデータ活用を促進 オープンなSQLで実行可能な コンバージド・データベース 用途ごとに分かれた各社独自のデータベース Amazon Aurora Azure Synapse Analytics 統一されたインターフェースで様々なデータタイプ とワークロードに対応。データ連携・活用が容易 3 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates Amazon DocumentDB Amazon Redshift MongoDB Snowflake Document Store Data Warehouse Amazon Quantum Ledger Google Big Query それぞれ異なる認証や運用管理を持ち 1つのデータタイプとワークロードのみ対応 多くのデータ連係が必要に
4. データ基盤に必要な要件 運用管理者の視点 • 高い性能、可用性、セキュリティの担保 • 豊富な実績に支えられたアーキテクチャ • ハイレベルな自動化・運用管理コストの低減 開発者の視点 • すぐに使える • 利用コストの抑制、従量課金であること • 様々なアプリケーションで汎用的に利用可能 • すぐに利用できるツールが存在すること 4 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates Autonomous AI Database 自律型データベース
5. Autonomous AI Database データ管理を自動化し、AI活用を支えるフルマネージドのクラウド・データプラットフォーム Auto-patching Auto-backups Self-healing Always-on Security Always-on Auditing Event Metrics And Alarms Auto-scaling MongoDB 多様なデータ型 多様なワークロード フルマネージド MCP Server Data Catalog Data Integration Analytics Collaboration AppDev Tools Graph Modeling Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates NL2SQL and RAG AI機能 組み込みツール 5 ML Modeling Autonomous AI Database Select AI Agent
6. AIは分散したデータから正しい答えを導き出せるか それぞれのデータの“今の状態”を把握する 判断に必要なライブデータ WMS POS 欠品を避けるための当日の補充判断 販売実績 当日売上 / 販売速度 店舗・倉庫在庫 棚・バックヤード/出荷可能 在庫 ERP TMS 補充計画・引当 補充指示 / 移送・発注状況 配送実行状況 出荷便 / 到着予定・遅延 今日、欠品しそうな店舗はどこか どの倉庫から補充でき、いつ届くか 判断条件となる 商品マスタ・業務ルール エリア・マネージャー AI活用に必要な設計論点 最新のデータ アクセス制御 データの意味 販売・在庫状況は逐次変化 担当者ごとに閲覧範囲が異なる 棚在庫・引当・到着予定を区別 最新データを、アクセス権と業務上の意味を踏まえて活用する仕組みが必要 6 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
7. Live AI Hub 分散したデータをつなぎ最新情報をAIで活用 分散したデータを、事前に集約せず 横断して検索 3rdパーティ SaaS データ共有 接続先の最新データを、SQLや 自然言語で活用 カタログ カタログ Live AI Hub データベース 7 データ・レイク Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates コンテンツ・ リポジトリ Autonomous AI Database アクセス権に基づき、利用者ごとに データの参照範囲を制御 検索した情報を分析やAIエージェントに 活用
8. : No Data Copy : Data Copy Live AI Hubで連携できるデータソース 外部データへの直接アクセスとコネクタによる取り込みに対応 データベース クラウド・ストレージ データ・カタログ Database Link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 データ・カタログ連携 GitHub OCI Data Catalog AWS Glue 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 Delta Sharing Delta Sharingプロトコル Apache Iceberg表 セキュアなアクセス 8 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates Autonomous AI Lakehouseを 共通基盤に分散したデータを 横断して活用
9. Database Linkによるダイレクト・クエリ・アクセス データベース・リンクで異なるデータソースにアクセス 接続先の認証・アクセス権限を設定し、Database Linkでリモートのデータを参照 Oracle Database／他RDBMS Autonomous AI Database Oracle AI Database MySQL（Community含む） SQL Server／Azure SQL Db2／PostgreSQL Autonomous AI Database SaaS／API DWH／分析基盤 Snowflake／BigQuery Amazon Redshift／Hive Azure Synapse Analytics Databricks NoSQL Salesforce／ServiceNow SharePoint／Google Analytics Google Drive／YouTube／Box Cassandra／MongoDB Database Link SELECT <列名> FROM <表・ビュー名>@<DBリンク名>; 9 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
10. クラウド・ストレージへのダイレクト・クエリ・アクセス クラウド上のファイルに外部表を通してアクセス OCI Object Storage Amazon S3 Azure Blob / ADLS Google Cloud Storage TXT CSV JSON Parquet 実データは クラウド上に保持 認証・アクセス権 SQLで参照 外部表 10 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
11. データ・カタログ連携 カタログの情報を基に、クラウド上のデータをSQLで参照 カタログから表・列・保存先の情報を取得し、ストレージ上のIceberg表を参照 カタログとストレージ、それぞれの認証・アクセス権限を設定 ① カタログ認証 Autonomous AI Database データ・カタログサービス 表・列・保存先を取得 対応するデータ・カタログ Oracle AI Data Catalog AWS Glue Data Catalog Databricks Unity Catalog Snowflake Open Catalog Snowflake Horizon Catalog Apache Polaris OCI Data Catalog ② ストレージ認証 実データを直接読む 11 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates クラウド・ストレージ上のIceberg表
12. データ変換 (Data Transforms) ドラッグ＆ドロップで、データの取り込み・変換処理を作成 ブラウザ上でデータソースと処理をつなぎ、データの取り込み・加工を定義 結合・フィルタ・集計などを組み合わせ、分析やAI活用に向けてデータを整備 • Oracle Database、Fusion、NetSuite、Salesforce などに接続 • 組み込みのデータ品質機能でデータを整形・クレンジング • ワークフローとスケジュールで、一連の処理を自動実行 • Oracle Data Integrator（ODI）を基盤とする データ統合機能 12 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
13. Live AI Hubの構成要素 データ基盤とAIを組み合わせ、企業のデータを活用 Autonomous AI Database エンタープライズ向け AI対応データ基盤 Large Language Model • 社内外に分散したデータをまとめて利用 • 使い慣れたAIモデルやAIエージェントを利用 • 表形式のデータから文書・画像まで対応 • 自然言語で企業データにアクセスし、 回答・分析・業務に活用 • 利用者ごとにアクセス権限を管理 • キャッシュでデータの読み込みを高速化 • AIアプリやAIエージェントに必要なデータを提供 13 人工知能 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates • AIエージェントの構築から実行までを支援 • 応答速度や利用環境に応じて、 AIモデルの配置・接続先を選択
14. フェデレーテッド・クエリによるセキュアなデータ横断問い合わせ LLMが自然言語の質問をSQLへ変換 オンプレミス・データベース 「今月の売上合計は？」 認証連携 アクセス制御 Exadata フェデレーテッド・クエリ 「売上上位10製品は？」 Autonomous AI Database 「製品別売上の 上位10地域を出して」 Object Storage ビューやマテリアライズド・ビュー を活用して、効率的に データへアクセス クラウド・データ・ソース SQLの生成 Azure SQL Exadata Database Amazon REDSHIFT 利用するLLM 14 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates Exadata C@C スノーフレーク
15. Oracle Select AIのゴール 業務ユーザーとデータの 「距離」を縮める 基盤や実装の複雑さを意識せず、自然言語で 構造化・非構造化データから必要な情報を取得 15 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
16. Select AIの活用例 SQL問合せ 「先月、売上金額が最も高かった商品は？」 売上データに自然言語で質問 「地域別の売上を集計したい」 地域別に売上を集計するSQLを作成 チャット チャット お客様への返信メールを下書き 問い合わせ内容から回答案を作成 「出張の宿泊費の上限は？」 社内規程を調べて回答 RAG RAG データ生成 SDG 受注システムの動作確認に使う 架空の注文データを作成 在庫を確認して補充案を作成 必要な処理を順番に実行 エージェント エージェント 長い議事録を短くまとめる 決定事項と次の作業を整理 海外から届いたメールを日本語に 英語で書かれた内容を理解 SQL問合せ 要約 要約 16 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates 翻訳
17. Select AI 自然言語で企業データを検索・集計 Select AIは、構造化・非構造化データを自然言語で扱い、データ活用を促進 自然言語の質問からLLMがSQLを生成し、Oracle Databaseが実行して結果を返す データベースのセキュリティ機能で、安全な問い合わせを実現 SELECT AI RUNSQL 商品別の売り上げ合計を教えて; 商品別の 売上合計を教えて LLM SELECT product_name, SUM(amount) AS total FROM sales GROUP BY product_name; 自然言語で質問 17 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates SQLを生成 Oracle Database SQLを実行 商品 売上合計（円） 商品A 1,200,000 商品B 850,000 商品C 600,000 結果を表示
18. Select AI with RAG 自然言語で社内文書を検索し、回答を生成 Select AI with RAGは、社内文書を自然言語で検索し、データ活用を促進 自然言語の質問からOracle Databaseが関連する文章を検索し、LLMが回答を生成 キーワードの一致だけでなく、意味に基づく検索で必要な情報を抽出 SELECT AI NARRATE 契約更新時の確認事項は？; 契約更新時の 確認事項は？ 意味に基づく検索 回答例 契約管理規程 更新期限を確認 契約条件を確認 更新手続きガイド 社内承認後に更新 自然言語で質問 18 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates Oracle Database LLM 関連文書を検索 回答を生成 回答を表示
19. AIエージェントとは？ AIエージェントは、与えられた指示や目標に基づき 自律的にタスクを実行するソフトウェア 情報を読み取り、判断・計画し、必要なツールを 使って行動する 19 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
20. Select AI Agentを使う理由 なぜデータベースの中でエージェントを動かすのか DB内で完結 データを１か所に 業務実行まで完結 既存ロジックを再利用 別の実行基盤や 専用オーケストレーション 環境不要 DBだけで完結 エージェント、ツール 定義、会話コンテキスト、 メタデータをすべてDB側 で管理 問い合わせだけでなく、 登録・更新・通知など の業務アクションも実行 可能 PL/SQLで書かれた 業務ロジックを、そのまま ツールとして使用可能。 コードの書き直しは不要 データ移動リスクの軽減 DBセキュリティを継承 既存スキルで構築可能 データがDBの外に出な い。ネットワーク越しに データを移動させる リスクを最小限に ロール、権限、アクセス 制御、暗号化などの 既存のデータ層の制御 を活用 PL/SQL、Python、 Javaでエージェント構築 ノーコード／ローコードで も構築可能 追加のインフラ不要で、既存のDB基盤を活用し、セキュアなAIエージェントを構築可能 20 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
21. Select AI Agent 自然言語の依頼から、調査・回答・通知までを実行 エージェントは、依頼に応じて必要な作業を判断し、ツールを使って業務を実行する Select AI Agentは、タスクの指示に従って検索・処理・通知を行い、結果をユーザーへ返す SELECT AI AGENT 契約更新の確認事項を調べ、担当者へ通知して; 契約更新を調べ、 担当者へ通知して 顧客サポート・チーム（Select AI Agent） タスク①：問い合わせ調査 タスク②：回答・通知 契約状況と対応ルールを確認 調査結果を基に回答を作成・通知 回答・実行結果 確認事項を整理 通知完了 ユーザー エージェント 調査担当 ツール SQL検索・RAG検索 エージェント 回答担当 ツール メール通知 各担当はLLMで判断し、結果を確認しながら必要なツールを繰り返し使用 回答と実行結果をユーザーへ返す 21 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
22. Deep Data Security ユーザーに応じたアクセス制御 データベースは、実行時にSQLを透過的に書き換えることでアクセス制御を強制する ユーザーの役割(ロール)に応じてアクセスできる範囲が変わる Emma, 一般社員, EMP表にSELECT文を実行 一般社員用 データ権限 SELECT name, ssn, phone, manager FROM hr.employees; エンドユーザー・セキュリティ・コンテキストからユーザー名を取り出して、 Where句の条件としてSQLを書き換える SELECT name, ssn, phone, manager FROM hr.employees WHERE email = ORA_END_USER_CONTEXT.username; Emmaの行だけがSELECTされる NAME SSN PHONE MANAGER -------- ------------ ------------ --------Emma 505-55-1234 555-345-2144 Marvin 1 row selected. 22 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates Marvin, 一般社員かつマネージャー, 同じSELECT文を実行 一般社員用 データ権限 MGR用 データ権限 SELECT name, ssn, phone, manager FROM hr.employees; エンドユーザー・コンテキストで取得したマネージャーIDの条件をプラスしてSQLを書き換える SELECT name, ssn, phone, manager FROM hr.employees WHERE email = ORA_END_USER_CONTEXT.username OR manager_id = ORA_END_USER_CONTEXT.hr.emp_ctx.id; 自身の行 + ManagerがMarvinのメンバーの行もSELECTされる NAME SSN PHONE MANAGER -------- ------------ ------------ --------Marvin 205-92-3421 555-123-1234 Neena John 555-312-1222 Marvin Emma 555-345-2144 Marvin 3 rows selected.
23. Live AI Hubで実現するセキュア・ゲートウェイ ユーザー情報に基づく、外部データへの一元的なアクセス制御 様々な外部リソースをADBに接続し、分散したデータにSQLで透過的にアクセス データベースリンク、外部表、マウントしたカタログ表などを、ADB側のビューとして公開 参照するビューにDeep Data Securityを設定し、ユーザーに応じたアクセス制御を適用 Database Link • MySQL, SQL Server, PostgreSQL等 DBリンク表 カタログ表 Deep Data Security Catalog ビュー エンドユーザー リモート・データベース • Oracle Database • Autonomous AI Database • 非Oracle DB Autonomous AI Database External Table データ・カタログ • OCI Data Catalog • Oracle AI Data Catalog • AWS Glue Data Catalog • Databricks Unity Catalog • Snowflake Open Catalog / Apache Polaris • オブジェクト・ストレージ • OCI Object Storage • Amazon S3, Azure, Google Cloud • S3互換ストレージも可 外部表 External Table 23 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates Delta Sharing • Databricks • Oracle Data Share • Delta Sharing対応プロバイダ
24. Live AI Hubから始める、AIデータ基盤の段階的な拡張 ライブデータ活用から、レイクハウス構築、AIデータ・プラットフォームの運用へ レイクハウスの構築 包括的なAIデータ・プラットフォーム 分散したデータ・リソースに接続し 迅速に業務AIを立ち上げ 利用頻度の高いデータを整備し 分析・AIで再利用できる資産へ発展 データパイプライン、AI、エージェント を一つの開発・運用基盤で管理 Live AI Hub Oracle Autonomous AI Lakehouse Oracle Autonomous AI Lakehouse + Oracle AI Data Platform Workbench Oracle Autonomous AI Lakehouse を基盤に実現 Oracle Autonomous AI Lakehouse を基盤に実現 Oracle Autonomous AI Lakehouse を組み込んだ構成 ライブ・データでAIを実行 24 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
25. まとめ 分散した企業データを、安全にAIで活用 既存のデータ基盤を活かし、業務に必要な情報をAIへ提供 データ連携・AI活用・アクセス制御を組み合わせ、判断から業務実行につなげる データ連携 Live AI Hub データ活用 Select AI / RAG / Agent データ保護 Deep Data Security 分散したデータを、共通のSQLで横断して参照 自然言語の質問から、検索・回答・業務実行へ エンドユーザーに応じて、データへのアクセスを制御 Live AI Hubを起点に、小さく始めてセキュアなAI活用を段階的に拡張 25 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates