【Oracle Cloud ウェビナー】[最新動向]：AIエージェント大量生産時代に突入、AI-Readyなデータプラットフォームのススメ

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1. [最新動向]：AIエージェント大量生産時代に突入、 AI-Readyなデータプラットフォームのススメ 近藤 暁太 日本オラクル株式会社 2025年8月20日
2. 本日の内容 1. AIエージェントとは 2 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 2. AIエージェントに適したデータ・プラットフォーム 3. Autonomous Data Platform 4. OCI AI Services
3. 本日の内容 1. AIエージェントとは 3 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 2. AIエージェントに適したデータ・プラットフォーム 3. Autonomous Data Platform 4. OCI AI Services
4. 生成AIの進化とAIエージェント 4 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 生成AI (LLM) 学習した知識で、文章を生成 - 入力に文章を生成 - プロンプトにより、振る舞いを 制御 - 過去の会話も一緒に入力 することで、会話のコンテキス トを維持 RAG 未学習のデータに対応し、ハル シネーション(LLMの嘘)を 抑制 - 質問と一緒に参照すべき データを入力 - 入力されたデータを元に 回答 AI Agent タスクを自動実行 - LLMが思考し、必要に応じ てアクション(ReAct) - ツールを使用 - 単一のエージェント Agentic AI 複雑なタスクを自律的に解決 - タスクを分解 - 分解されたタスクを複数の エージェントが協調して、解決 生成AIは、単純なチャット・ボットから、企業内のデータを使用して、 自律的にタスクを実行するエージェントへと進化
5. 5 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates AIエージェントの最近のニュース • ソフトバンク: 孫正義氏が年内10億AIエージェント作成を宣言 • ゴールドマン・サックス: 「もう1人の社員」1万人配置、銀行のAIエージェント 競争 • パナソニックコネクト: 聞く」から「頼む」へシフトしたAI活用で年間44.8万 時間の削減を達成 • アクセンチュア: 社員と一緒に仕事をこなすAIエージェントを2025年 春に全社員へ展開 AIエージェントの導入が始まりつつある。用途に応 じての導入や、社員一人一人への導入などで、よ り多くのエージェントが配置されつつある。
6. 6 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 弊社の例: Oracle Fusion Applicationsでの AIエージェントの組み込み • ERPはHCMなどの業務アプリケーションに 200以上のエージェントを組み込み。 • ユーザーが自分でAIエージェントを作成できる、 AI Agent Studioを提供。 • 業務アプリケーションの自社データを活用した AIエージェントを簡単に作成、デプロイ。
7. AIエージェントの一般的なアーキテクチャ 7 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 表 文書 グラフ ベクトル JSON データベース 画像 ファイル/検索システム 社内 システム 社外 サービス アプリケーション AI エージェント DBアクセス RAG ツール / MCP APIアクセス Webアクセス ・・・ AI エージェント AI エージェント AI エージェント ・・・ AIモデル(LLM) モデル1 モデル2 ・・・ UI
8. AIエージェント実装時の課題 8 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 表 文書 グラフ ベクトル データベース 画像 ファイル 検索システム 社内 システム 社外 サービス アプリケーション エージェント アクセス ツール アクセス アクセス ・・・ エージェント エージェント エージェント ・・・ モデル モデル モデル ・・・ 企業内には、様々な形式のデータが分散して存在。 そのため精度、実装コスト、セキュリティなどで様々な 課題が発生。 • AI エージェントが使用できるデータの把握が困難 • アクセスするための実装コストがかかる • AIエージェントが正しい判断するための、データの 品質の確保が難しい • 一貫したアクセス制御が困難 分散した企業データ
9. 本日の内容 1. AIエージェントとは 9 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 2. AIエージェントに適したデータ・プラットフォーム 3. Autonomous Data Platform 4. OCI AI Services
10. 分散したデータそれぞれにアクセス 10 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates DB(システムA) 分散したデータに個別アクセスする場合は、実装負荷が高く、レスポンス速度、精度、セキュリティの確保が困難。 AI エージェント ツール ツール ツール ツール ツール DB(システムB) DB(システムC) ファイル・サーバー ベクトルDB グラフDB 位置情報DB 情報共有システム 社内ツール ・・・ データソース毎の実装は、実装コストが高い。 またソース毎のアクセス制御や品質の確保も複雑。 アクセスするデータ・ソース数が多いと、実行時間がかかる。また、 呼び出し、判断やデータ結合の数が多いと間違う確率も高まる。 AI エージェント ツール ツール ツール ツール ・・・ データ・ソース データ・ソース データ・ソース API実行 実行時間がかかる / 間違う確率が高まる 判断/結合 判断/結合 判断/結合 実装 実装 実装 実装 実装 実装
11. データ・アクセスを集約 11 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates DB(システムA) データ・アクセスを集約することで、AIエージェント実装の多くの課題を解決可能。 AI エージェント ツール DB(システムB) DB(システムC) ファイル・サーバー ベクトルDB グラフDB 位置情報DB 情報共有システム 社内ツール データ・アクセスを集約することで、実装コストを削減可能。 また、アクセス制御や品質の担保もしやすい。 アクセスを集約することで、一度にデータを取得可能。実 行時間を短縮し、かつエージェントの間違いを低減。 AI エージェント ツール ツール データ・ソース API実行 データ・アクセス・レイヤー データ連携ツール / リモート・アクセス データ・ソース データ・ソース 一度にアクセス(SQL結合) 実行時間を短縮 / 間違う確率を低減 判断/結合 実装
12. AIエージェントに適したデータ・プラットフォーム: まとめ 12 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 分散したデータに個別アクセス 実装コスト高く、アクセス制御が困難。 また、レスポンス時間が長く、精度も下がる。 DB(システムA) AI エージェント ツール DB(システムB) DB(システムC) ファイル・サーバー ベクトルDB グラフDB 位置情報DB 情報共有システム 社内ツール データ・アクセス・レイヤー データ連携ツール / リモート・アクセス データ・アクセスを集約 実装コストを削減でき、アクセス制御が容易。 また、レスポンス時間を削減でき、精度の向上も期待できる。 DB(システムA) AI エージェント ツール ツール ツール ツール ツール DB(システムB) DB(システムC) ファイル・サーバー ベクトルDB グラフDB 位置情報DB 情報共有システム 社内ツール ・・・ 実装 実装 実装 実装 実装 実装 実装
13. データ・アクセスを集約した場合の考慮点 13 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 様々なデータ・アクセスを集約するため、データ・アクセス・ レイヤーには多くの要件が求められる。 • データ連携 様々なデータ・ソースのデータと連携できる必要がある。 • データ・カタログ / データ・コンテキスト 分散したデータを一元的に把握できる必要がある。 また、データのコンテキスト(データの内容)を把握できる必 要がある。 • マルチ・モーダル(様々なデータの種類に対応) AIエージェントがアクセスする、様々なデータの種類(表、グ ラフ、位置情報、ファイルなど）に対応する必要がある。 また、ベクトルに対応し検索できる必要がある。 • アクセス制御 一元的にアクセス制御するための機能が必要。 • パフォーマンス/スケーラビリティ データアクセスが集中するため、高い性能と、スケーラビリ ティが求められる。 DB(システムA) AI エージェント ツール DB(システムB) DB(システムC) ファイル・サーバー ベクトルDB グラフDB 位置情報DB 情報共有システム 社内ツール データ・アクセス・レイヤー データ連携ツール / リモート・アクセス データ・アクセスを集約 実装コストを削減でき、アクセス制御が容易。 また、レスポンス時間を削減でき、精度の向上も期待できる。 実装
14. データ・アクセスを集約した場合の考慮点 14 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 様々なデータ・アクセスを集約するため、データ・アクセス・ レイヤーには多くの要件が求められる。 • データ連携 様々なデータ・ソースのデータと連携できる必要がある。 • データ・カタログ / データ・コンテキスト 分散したデータを一元的に把握できる必要がある。 また、データのコンテキスト(データの内容)を把握できる必 要がある。 • マルチ・モーダル(様々なデータの種類に対応) AIエージェントがアクセスする、様々なデータの種類(表、グ ラフ、位置情報、ファイルなど）に対応する必要がある。 また、ベクトルに対応し検索できる必要がある。 • アクセス制御 一元的にアクセス制御するための機能が必要。 • パフォーマンス/スケーラビリティ データアクセスが集中するため、高い性能と、スケーラビリ ティが求められる。 DB(システムA) AI エージェント ツール DB(システムB) DB(システムC) ファイル・サーバー ベクトルDB グラフDB 位置情報DB 情報共有システム 社内ツール データ・アクセス・レイヤー データ連携ツール / リモート・アクセス データ・アクセスを集約 実装コストを削減でき、アクセス制御が容易。 また、レスポンス時間を削減でき、精度の向上も期待できる。 実装 AI-Readyであること データ・アクセスを集約・制御 できること
15. 本日の内容 1. AIエージェントとは 15 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 2. AIエージェントに適したデータ・プラットフォーム 3. Autonomous Data Platform 4. OCI AI Services
16. Autonomous Data Platform 16 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Autonomous Database (Serverless / Dedicated) データレイク / DWH / トランザクション(OLTP)データベース / 3rd Party アプリケーション リモート問合せ / 定期データ取得 (標準機能) リアルタイム差分同期 (GoldenGateサービス) あらゆる種類のデータ あらゆるワークロード データ・カタログ アクセス制御 過去および現在のデータ AI エージェント AI エージェント AI エージェント 基幹システム 分析ツール あらゆる場所の、あらゆるデータへのアクセスを集約可能。 AIエージェントから、あらゆるデータにシンプルにアクセス。かつ一貫したアクセス制御。 AI対応
17. Autonomous Data Platformの全体像 17 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Autonomous Database (Serverless / Dedicated) マルチクラウド AWS, Azure, Google, OCI データ・カタログ AWS Glue, OCI Data Catalog オブジェクト・ストレージ AWS S3, Azure Blog, OCI Object Storage, Google Cloud Storage など データ連携ソース (100+) AWS Redshift, Azure SQL / SQL Server, SharePoint, Google BigQuery, Analytics, YouTube, MongoDB, Salesforce....など あらゆる種類のデータ: データ・カタログ アクセス制御 データ・コンテキスト: データ・ガバナンス: トランザクション処理(現在のデータ) あらゆるワークロード: DWH処理(過去のデータ) モデリング データ・ツール: データ・ロード/ETL 分析/可視化 機械学習 / AI AIエージェント: Select AI (自然言語アクセス) 標準で連携可能 表 文書 グラフ 位置情報 JSON/XML 画像 動画 音声 ベクトル ベクトル化/検索
18. Autonomous Data Platform Autonomous Data Platformを AIエージェントから使用する際の、キーとなる機能/特徴 1. マルチクラウド対応 2. マルチモーダル対応 3. データ・カタログ 4. データ連携 5. アクセス制御 6. 自然言語アクセス(データベース内 AI Agent - Select AI) 7. パフォーマンス/スケーラビリティ 18 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
19. 1) マルチクラウド対応 19 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Oracle Cloud Infrastructure(OCI)の Oracle Databaseサービスを 主要クラウドの中に配置。 • 低遅延、ネイティブ接続 • クラウドをまたがったデータ層 • 一貫したデータ管理・アクセス制御
20. 1) マルチクラウド対応 20 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates AWS 各クラウドにありながら、OCIの一部でもある。 OCI管理ネットワークで OCIリージョンと接続
21. 2) マルチモーダル・データへの対応 21 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 7 1 4 9 • 構造、非構造化データに対応 • 表データ、グラフ、位置情報、JSON、XML • 文書(Word、PDF、PowerPointなど)、画像、音声、動画 • 文書ファイルのテキスト抽出 • データベース内でのベクトル化に対応
22. 2) マルチモーダル・データへの対応 22 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates SELECT … FROM entry_info AND address in (SELECT search_city FROM location …) ORDER BY vector_distance(doc_vector, :input_vector); 例えば: 求人検索において、自社の職務内容と近い履歴書をベクトル検索 し、条件としてロケーションも組み合わせ。 7 1 4 9 7 1 4 9 職務内容 + ロケーション 履歴書 ＋ 住所 検索 単純にデータ型に対応して検索できるだけでは無く、 ベクトルを活用することで、あらゆるデータを組み合わせて検索が可能。 オペレーショナルなデータと、顧客問い合わせ、注文書、位置情報、商品画像などさまざまなデータを組み合わせて検索。 これにより、一度の問合せで必要なデータを取得でき、AIエージェントからのアクセス回数を削減。レスポンス・タイムの短縮 が可能。
23. Autonomous Data Platform データ・ツール (GUI) 23 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Autonomous Data Platform Data Studio データ連携 • 外部データ・ソースの探索 • 外部データ・ソースからデータをロード • データ・ロード時のデータ変換 • 自然言語による表の操作 データ・カタログ • 接続・連携しているすべてのデータ資産を検索 • データ探索およびZero ETLでデータ連携 • データ系列および影響分析 分析 / インサイト • 分析モデルの作成 • インサイト・ツールによるデータの分析 / 可視化 • Notebookによる分析 / 可視化 データ共有 • Delta Sharingによるデータ共有(GUIで共有 対象のデータを選択可) • OCI上のユーザーと安全にデータを共有するた めの、Data Marketplaceを提供
24. Autonomous Data Platform データ・ツール (GUI) 24 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates データ連携 • 外部データ・ソースの探索 • 外部データ・ソースからデータをロード • データ・ロード時のデータ変換 • 自然言語による表の操作 データ・カタログ • 接続・連携しているすべてのデータ資産を検索 • データ探索およびZero ETLでデータ連携 • データ系列および影響分析 分析 / インサイト • 分析モデルの作成 • インサイト・ツールによるデータの分析 / 可視化 • Notebookによる分析 / 可視化 データ共有 • Delta Sharingによるデータ共有(GUIで共有 対象のデータを選択可) • OCI上のユーザーと安全にデータを共有するた めの、Data Marketplaceを提供 Autonomous Data Platform Data Studio
25. 3) データ・カタログ 25 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 外部データベース、Data Lakeのファイル、外部カタログ(AWS Glue, Databricks)のデータ情報を探索/アクセス。 あらゆるデータ資産情報を集約して、アクセスできるように設定。 設定は、データ・カタログからリンクし、Autonomous Databaseの外部表として登録。 Data Shares (Delta Share) Autonomous Database Catalog - 接続・連携しているすべてのデータ資産を検索 - データ探索およびZero ETLでデータ連携 - データ系列および影響分析 外部 データ・カタログ (AWS Glue など) Data Lake ファイル 接続済み データベース Data Marketplaces
26. デモ: Autonomous Database Data Catalog Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 26
27. デモ: Autonomous Database Data Catalog Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 27
28. 4) データ連携 28 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 外部表 外部表 外部表 • データ・カタログでリンクしたデータ・ソースは、外部表 として作成。 • 外部表および列には、”注釈”を付与可能。そのた め、データの内容をAIエージェントが認識可能。 • 外部表を通して、データへのリモート・アクセスが可能。 • ただし、リモート・アクセスの場合、レスポンス・タイムが 長くなる可能性がある。そのため、以下の2つのオプ ションも適用して短くすることが可能。 • 外部表から、Materialized View(MV)やIn- Memory Columnarにデータをロードしておき、 キャッシュとして使用。レスポンス時間を短縮可能。 • Autonomous Database内の表を GoldenGateを使用してリアルタイムに同期。更 新した差分だけの高速な同期が可能。 通常の表 MV In- Memory GoldenGate (リアルタイム差分同期) リモート・アクセス(標準機能) データ・ロード AI エージェント Autonomous Database
29. 4) データ連携: GoldenGateがサポートする幅広いコネクティビティ 29 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Oracle technologies 3rd party vector sources 3rd party databases 3rd party messaging, NoSQL Business Updates DML & DDL Vector Changes Operational Data Events Docs, Events/Alerts On Premises DBMS Data Lakes NoSQL Streams Apps
30. 5) アクセス制御 30 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates アクセス制御 (GRANT .... ) 外部表 外部表 外部表 通常の表 グラフ 画像 AI エージェント AI エージェント AI エージェント Autonomous Database • 外部データは外部表として定義 される • 外部表は、その他の表と同様に アクセス制御が可能 • そのため、一貫したデータへのア クセス制御が可能 ・・・ リモート・アクセス
31. 31 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 6) 自然言語アクセス(データベース内 AI Agent - Select AI) AIエージェントを含む、あらゆるアプリケー ション で、自然言語によるデータ・アクセ スが可能。 標準的なSELECT文の後に、 「AI」に続きて自然言語で入力(日本語可) 結果は、通常の結果セットに加えて、自然言語 での回答も可能。 Select AIのコマンド: • runsql: SQL結果セットを返す • showsql: 生成されたSQLを表示 • narrate: 自然言語で結果を返す • chat: 一般的なAIチャット
32. 32 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
33. 6) 自然言語アクセス(データベース内 AI Agent - Select AI) 33 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates AI エージェント アプリ MCP サーバー 自然言語 or SQLで問い合わせ 人 SQL 自然言語 自然言語 自然言語 Autonomous Database ナレッジ・グラフ ベクトル 地図・場所情報 業務データ センサー・データ 文書 イメージ AIエージェント (Select AI) コンテキスト (メタ・データ) AIエージェントを組み込み、企業ナレッジを持ったAIエージェントに進化
34. お客様事例: 株式会社AI Shift様 34 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates • AI ShiftのAIエージェント「AI Worker」と、 Autonomous Databaseを連携 • Select AIを使用し、自然言語でデータ・アクセス。 ビジネス・ユーザーによる活用が可能に。 • 高度なセキュリティ機能により、機密データを安全 にAIで処理。また企業のセキュリティ・ポリシーにも 準拠
35. 7) パフォーマンス/スケーラビリティ 35 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Cold Disk Warm Cache データベース サーバー スケール スケール 超低遅延・高速ネットワーク (サーバー間で直接メモリーにアクセス） 高負荷に対応可能な非常に高い性能 • 14μ秒の超低遅延 IO(OLTP処理) • ラックあたり最大2,520万 Read IOPS (OLTP処理) • ラックあたり最大毎秒8.5TBの分析スキャン • ノード数に応じて、さらにスケール 柔軟にスケール • データベース・サーバー(処理能力)、 ストレージ・サーバー(容量) それぞれスケール可 優れたアーキテクチャ • 超低遅延・高速ネットワーク (RoCEv2/RDMA) • データベースとストレージ・サーバー間は、直接メモリー (Hot Memory)にアクセスすることで、非常に低遅延 のIO性能を実現 • データベース・サーバー間でも、直接他のサーバーの メモリーにアクセスすることで、OLTPでも高いスケーラビリ ティを実現 ストレージサーバー Hot Memory データベース専用HW/ネットワークのExadataをインフラに使用。非常に高い性能とスケーラビリティ。
36. Autonomous Data Platform: コスト (Serverlessの使用) 36 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates サービス 価格 Oracle Autonomous Database (ライセンス込み) – ECPU : ¥5 .08/EC U (時間) Oracle Autonomous Database (BYOL) – ECPU : ¥ .5085/EC U (時間) Oracle Autonomous Database Storage : ¥3.78 / (月) 価格(オンデマンド) 最小構成: ライセンス込み (2ECPU, 20GB DBストレージ, 60GB バックアップ・ストレージ) ¥76,622.08/月 〜 • Exadataインフラストラクチャ • Oracle Database Enterprise Edition (RAC, Data Guard, Partitionなど含む) • 自動管理、自動チューニング • データ・カタログ • データ連携ツール • 分析/インサイトツール • ベクトル対応 • Select AI 最小構成: BYOL(EE/SE) (2ECPU, 20GB DBストレージ, 60GB バックアップ・ストレージ) ¥18,847.69/月 〜 • Exadataインフラストラクチャ • Oracle Database Enterprise Edition (RAC, Data Guard, Partitionなど含む) • 自動管理、自動チューニング • データ・カタログ • データ連携ツール • 分析/インサイトツール • ベクトル対応 • Select AI
37. 本日の内容 1. AIエージェントとは 37 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 2. AIエージェントに適したデータ・プラットフォーム 3. Autonomous Data Platform 4. OCI AI Services
38. Autonomous Data Platform + マルチクラウドAIサービス 38 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Autonomous Data Platform AWS Bedrock Google Gemini Azure OpenAI OCI Generative AI クラウドをまたがって、迅速に、 安全にデータを共有。 マルチクラウドで、適切な生成 AIサービスを使用可能。
39. Autonomous Data Platform + マルチクラウドAIサービス 39 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Autonomous Data Platform AWS Bedrock Google Gemini Azure OpenAI OCI Generative AI クラウドをまたがって、迅速に、 安全にデータを共有。 マルチクラウドで、適切な生成 AIサービスを使用可能。
40. Oracle Cloud Infrastructure (OCI) AI サービス 40 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 画像認識 お客様アプリケーション 言語 文書 音声 AI Apps (SaaS) 分析・可視化サービス AI Services 生成AIサービス ML Services AIデータ基盤 マルチAIモデル チャット ベクトル化 AI エージェント モデル開発・学習 データベース上での ML開発・デプロイ 学習データ作成 チャットボット NVIDIA AI Enterprise AI Foundation DGX Cloud NGC AIインフラ基盤 (OCI Supercluster) GPU Lustre NVIDIA AMD AI Apps: Finance, Human Resource, Sales, Service, Procurement 分析・可視化サービス: Oracle Analytics Service AI Services: 画像認識: OCI Vision 文書認識: OCI Document Understanding 言語: OCI Language 音声: OCI Speech チャットボット: OCI Digital Assistant 生成AIサービス: OCI Generative AI Service OCI Generative AI Agents ML Services: モデル開発・学習: Data Science Service データベース ML開発: ML on Database データ基盤: データベース: Oracle Database, MySQL データレイク: Object Storage, Big Data データ連携: Data Integrator, GoldenGate メタデータ管理: OCI Data Catalog 高性能ファイル・システム: Lustre サービス GPU基盤: GPU: NVIDIA, AMD クラスタ: OCI Supercluster ＊日本語対応
41. OCI Generative AI Service 41 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliate 最先端のAIモデルを企業が使いやすい形態で提供 最先端のAIモデルを提供: Cohere、Meta、xAI、Geminiの最先端モデルに対応。 処理に合わせて、適切なモデルを選択することが可能。 企業向けの提供形態: 共有・従量課金に加え、 専有クラスタ・月額固定料金での利用が可能。 セキュアに使用でき、大規模な使用でも予想外の課金 が発生することなく、安心して使用可能。 最先端AIモデル 共有 従量課金 ホスト専有 月額固定課金 OR
42. Grok 4 OCI Generative AI Service 42 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 最先端のAIモデルを提供 Command R+ Command R Llama 70B Llama 11B Llama 405B Llama 90B Llama 4 Scout Command A Grok 3 Rerank 3.5 Embed 4 Grok 3 mini New Gemini 2.5 New Llama 4 Maverick New New New New
43. OCI Generative AI Agents 43 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates • シンプルなAIエージェントの開発 市場投入までの時間を大幅に短縮 Tools Agent Core AIエージェントの脳 様々なツールをオーケストレーション 事前準備済み SQL tool RAG tool カスタム Functions API Calling エージェントが外部情報を取得するためのツール OCI Generative AI Agents プログラム 非構造データ 構造データ 外部プログラム&サービス API API プログラム • 事前準備されたツールを提供 お客様の使い方に合わせて柔軟にカスタマイズ • Oracle Databaseに対応 お客様のデータをすぐにAIエージェントと活用 AIエージェント構築を素早く、安全に行うための、 包括的なエージェント開発プラットフォーム
44. OCI Generative AI Agents 44 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 主な機能: 企業AIエージェントに必要な機能を包括的に提供 • フル・マネージド・サービスによる容易な運用 • GUIによるAIエージェントの作成 • すぐに使える事前準備済みのツールを提供 RAG Tool, SQL Tool, Function呼び出し、API連携 • Oracle Database 23aiに対応(最新のベクトル検索が可) • Toolのオーケストレーションにより、複雑なタスクに対応 • 会話(マルチ・ターン)対応 • 会話コンテキストの保持(メモリー機能) • カスタム・インストラクション設定 • 人の介在(Human-in-the-loop)による安全なタスク実行 • 安全なアーキテクチャ(ガードレールをサポート) • Agent Development Kit (ADK)により、 シンプルな実装で、簡単にエージェントを開発することが可能 • MCPに対応
45. OCIでの、AIエージェント構成 Autonomous Data Platform + OCI AI Services 45 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Autonomous Data Platform AI Agent AI Agent AI Agent OCI Generative AI Agents / Generative AI Service (Cohere, Meta, xAI, Gemini) 構造+非構造化データ ベクトル データ連携 分析 自然言語アクセス マルチクラウド AI Agent AI Agent AI Agent メタデータ管理 マルチクラウド AWS, Azure, Google データ・カタログ AWS Glue, OCI Data Catalog オブジェクト・ストレージ AWS S3, Azure Blog, OCI Object Storage, Google Cloud Storage など データ連携ソース (100+) AWS Redshift, Azure SQL / SQL Server, SharePoint, Google BigQuery, Analytics, YouTube, MongoDB, Salesforce....など AI Agent ・・・
46. まとめ 46 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates
47. まとめ 47 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates DB(システムA) AI エージェント ツール DB(システムB) DB(システムC) ファイル・サーバー ベクトルDB グラフDB 位置情報DB 情報共有システム 社内ツール データ・アクセス・レイヤー Autonomous Data Platform データ連携ツール / リモート・アクセス データ・アクセスを集約 実装コストを削減でき、アクセス制御が容易。 また、レスポンス時間を削減でき、精度の向上も期待できる。 実装 表 グラフ 位置情報 ベクトル 文書 画像 • 企業には様々なデータが分散して存在しています。 • それぞれのデータに対して、ばらばらにAIエージェントを 実装すると、「実装コスト」、「ガバナンス」、「レスポンス タイム」、「精度」が問題になります。 • データ・アクセスを集約することで、これらの問題の多く を解決できます。 • データ・アクセスのレイヤーでは「集約するための機能」 と、「AI-Readyである」ことが、要件としｔ求められま す。(データ・カタログ、データ連携、セキュリティ、マル チ・モーダル、高いパフォーマンスなど） • オラクルでは、Autonomous Data Platformでこ のような要件に対応しています。 • Autonomous Data Platformでは、マルチクラウ ドでAIエージェントを稼働可能です。また、OCI上の AIサービスも使用可能です。
48. 48 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates AI支援サービス（無償）を提供しています。 AI導入の進め方が分からない 目的を明確化したい AIユースケース ワークショップ オラクル自身による生成AIを 中心とした最新のAI技術の 実用化手法をユースケース軸で ご紹介します。 ユースケースを実現するための アーキテクチャを検討したい ハンズオン支援 サービス ユースケースを実現するための 具体的なサービスを含めた アーキテクチャ検討を支援します。 AI POC 支援 サービス 実際にAI環境を 触ってみたい 手軽に試せるセルフサービス 形式のハンズオン、または クラス形式で製品説明と共に ハンズオン実施を支援します。 AIアーキテクチャ ワークショップ お客様のユースケースを クラウド上で評価するための AI環境および評価テストを 支援します。 実際のユースケースを クラウド上で評価したい 最新のAI技術のキャッチアップから、ユースケース創出、POC支援まで、 お客様のAI導入を日本オラクルのAIスペシャリストが”知見を共有”し、支援します。
49. AIスキルアップのためのリソース: Oracle AI Hub / AI リソースハブ 49 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 企業におけるAI導入のさまざまなノウハウや、スキル取得のためのコンテンツを”無償”で公開
50. AIスキルアップのためのリソース: Oracle AI Hub / AI リソースハブ 50 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates AIエージェント構成例: 小売におけるOracle Database + AIエージェント導入構成
51. Always Free 時間制限なく 特定サービスを利用可能 Free Trial 30日間 300ドル フリー・クレジット + Oracle Cloudにサインナップいただくと、両方が利用可能です。 https://www.oracle.com/jp/cloud/free/ Oracle Cloud Free Tier: Always Free＆無償トライアル
52. GDI Update - OCW25
53. Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 53 # 質問 回答 1 Autonomous Data Platform の公式リファレンスURLを教えて下さい。 これを使えば、いろんなソースからAutonomousに集約できるという理解 でいいでしょうか？ （その方法を確認できるリファレンスが知りたいです） ①Oracle Autonomous Database Serverlessの使用： https://docs.oracle.com/ja-jp/iaas/autonomous-database- serverless/doc/adbsb-link-data.html ②Autonomous Databaseを使用した外部データの問合せ： https://docs.oracle.com/ja-jp/iaas/autonomous-database- serverless/doc/query-external.html#GUID-ABF95242-3E04-42FF-9361- 52707D14E833 ③Autonomous Databaseでのデータベース・リンクの使用： https://docs.oracle.com/ja-jp/iaas/autonomous-database- serverless/doc/database-links.html#GUID-28F06977-300F-4599-AD97- 2DEF67EF5FEA ④Oracle Databases以外へのデータベース・リンクの作成： https://docs.oracle.com/ja-jp/iaas/autonomous-database- serverless/doc/autonomous-database-links-non-oracle-db.html#GUID- 6C925566-2067-4D3B-A3FF-CA73C60506C9 ⑤Oracle管理の異機種間接続を使用したOracle Databases以外のデー タベース・リンクの作成： https://docs.oracle.com/ja-jp/iaas/autonomous-database- serverless/doc/database-links-other-databases-oracle-managed.html Q&A