【Oracle AI SPOTLIGHT ウェビナー】事例から見る！なぜOCIが選ばれたのか ― AI時代のクラウド戦略を紐解く ―

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

Transcript

1. Oracle AI SPOTLIGHT ウェビナー 事例から見る！なぜOCIが選ばれたのか ― AI時代のクラウド戦略を紐解く ― 日本オラクル株式会社 2026年10月27日
2. 本日のアジェンダ 1. はじめに 2. 事例セッション • Modernize • Protect • Innovate 3. まとめ
3. はじめに
4. 導入 ｜ 3つの視点 AI時代のクラウド基盤を考える3つの視点 基幹システムと企業のデータを、移す・守る・活かす 企業データをAIで活かすには、移行・保護・活用を一体で考えることが重要です。 本日は3つの視点からお客様事例をたどり、OCIが選ばれた理由を紐解きます。 各事例を自社の課題と重ねながら、お客様が何を重視し、なぜOCIを選んだのかに注目してお聴きください。 「移す」「守る・戻す」「活かす」の3つの視点から、自社のクラウド活用を考える判断軸と、次に確認すべきポイントをご確認ください。 4 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
5. 導入 ｜ Success Journey 課題への答えを、事例から考える お客様の課題 → 解決策 → 事例 → 評価ポイント 5 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
6. Modernize 既存資産を活かし、業務要件に合うクラウドへ 01 どう移すか｜基幹システムの移行 ー 既存の構成・運用を継承し、移行時の変更を抑えながら、性能・費用を改善する。 02 どこに置くか｜アプリとDBの配置 ー 全社のクラウド方針に合わせ、DBの性能・機能を活かせる配置先を選ぶ。
7. Modernize ① 基幹移行 ｜ お客様の課題 基幹移行で最初に考えること 既存資産を活かすために、移行の制約と必要なサービス水準を確認する 基幹システムのクラウド移行では、限られた期限の中で、業務への影響を抑えながら、必要な性能・可用性を維持することが求められます。 移行時に守るべき条件と、移行後に改善したいことを整理し、既存資産を活かせる移行方法と移行先を考えます。 お客様の課題 アプリケーションを大きく変えず、 基幹システムをクラウドへ移せるか？ 7 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
8. Modernize ① 基幹移行 ｜ お客様の課題 移行の制約と、移行後に得たいこと 「変えられない条件」と「改善したいこと」を明確にする アプリの改修範囲や許容停止時間を具体化し、継承する資産、切替・切戻しの条件を事前に決めます。 あわせて、性能・運用負荷・総費用の改善目標を定め、移行の実現性と移行後の効果を具体的に評価できるようにします。 移行先は、制約を満たせるか？と移行後の効果を合わせて評価する 8 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
9. Modernize ① 基幹移行 ｜ 解決策 移行リスクを管理する進め方 現行把握・事前検証・段階移行で業務への影響を抑える 移行リスクを抑えるには、現行システムの依存関係を把握し、動作・性能・切替手順を事前に検証することが重要です。 検証結果を移行計画に反映し、切替・切戻しの判断基準を共有したうえで、業務への影響を確認しながら段階的に移行を進めます。 9 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
10. Modernize ① 基幹移行 ｜ 事例 日立建機：大規模基幹システムをOCIへ 既存構成の変更を抑え、性能・運用の改善を実現 ポイント 1. 従来のオンプレミスの複雑なインフラ環境からの脱却 2. 本番と同じ検証環境をオンデマンドで構築 3. 短期間、オンスケジュールで移行を完了 4. 定期的なパッチ適用、アップグレードを実施可能に 5. クラウドにより、低コストで完全切替可能なDR環境実現 6. 運用コスト20%削減、各種処理性能最大50%向上 7. 数年に一度のシステム更改という概念を最小化 https://www.oracle.com/jp/news/announcement/hitachi-construction-machinery-renews-large-scale-core-system-platform-with-oracle-cloud-infrastructure-2024-06-28/ 10 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
11. Modernize ① 基幹移行 ｜ 事例 Oracle Cloud VMware Solution お客様に選ばれる3つの特徴 1 2 クラウド移行がしやすい (短期間、低リスク) 移行後により安定した稼働 (安定稼働を可能にする、 制御性) • 仮想マシンをそのまま移行 • パッチやバージョンアップのタイミ ングを制御可能 • オンプレミスと同じ構成なので、 少ない移行リスクと工数 • 3 rd Partyソフトもそのまま移行 • 既存の運用手法、ツールをその まま活用可能 • 本番と同様の構成、サイズでテ スト環境を構成可能 11 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates 3 移行後のクラウド活用 (クラウド・サービスの接 続性、幅広い選択肢） • クラウド・ネイティブへのシステムの 拡張・移行が容易 • VMware上のアプリとクラウド・サ ービスで、高速・安定した接続 • OCIのマルチクラウド機能で、他 社クラウドへのシステム拡張も 容易
12. Modernize ① 基幹移行 ｜ 事例 Oracle Cloud VMware Solution オンプレミスの設定や構成をそのままクラウドネットワークへ移行 Oracle Cloud VCN(仮想クラウド・ネットワーク) オンプレミス アプリ アプリ アプリ アプリ 管理 ツール アプライ アンス アプリ アプリ 管理 ツール アプライ アンス アプリ アプリ 管理 ツール アプライ アンス アプリ アプリ 管理 ツール アプライ アンス アプリ DB アプリ DB アプリ DB オンプレミスの構成を そのまま移行 • 同様のネットワーク構成 • 同じセキュリティ設定 • 同じツール • 同じ運用/ポリシー アプリ DB アプリ DB アプリ DB ベアメタル / コンテナ / PaaS 12 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates 移行リスク最小化/期間短縮 オンプレミスと同じ構成、 同じツール、同じ運用手法により、 移行リスクを最小限にでき、期間も 短縮可能 基幹システムの安定運用 事前に本番と同じ構成、同じ規模 でテストすることで、基幹システムの 移行だけではなく、運用でもリスク削 減が可能。
13. Modernize ① 基幹移行 ｜ 事例 Oracle Database PaaSの特徴 On-Premises Architecture vs PaaS/IaaS Architecture オンプレミスの場合 + Buffer Peak ピーク時 +α に合わせたリソースとライセンス ExaDB-D の場合 + Scaling Normal 13 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates CPU リソースの割り当てを、 必要な時に必要な分だけ動的に増減させることが可能
14. Modernize ① 基幹移行 ｜ 評価ポイント 基幹移行でOCIが評価されたポイント 日立建機の事例から、移行時と移行後の評価軸を整理 日立建機の事例で注目したいのは、既存の構成・運用知識を継承しながら、移行後の性能向上と運用コスト削減につなげた点です。 自社の移行でも、期限や改修範囲の制約の中で移行できるかと、移行後にどのような価値が得られるかを、合わせて評価することが 重要です。 お客様の評価ポイント 既存資産を活かして移行時の変更を抑え、 移行後の性能向上と運用コスト削減につなげられた 14 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
15. 株式会社ニトリホールディングス 様 店舗販売・配送を支える基幹システムをOCIへ 移行、Exadata Database Serviceと2リージョ ン構成で処理性能・安定性・事業継続性を強化 主要処理を最大約4倍に高速化 日次の需要予測計算 6時間弱→1時間半 東京・大阪の2リージョンでDR強化 切り替え時間 12時間→3時間 2026年春の需要期も安定稼働 ランニングコスト 当初見込みの約8割 15 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates “当社は、ロマン(志)の実現に向けて、事業規模の拡大やお客様 の購買行動の変化に柔軟に対応できる基幹システム基盤を必要 としていました。OCIおよび「Oracle Exadata Database Service」 は、当社が重視する性能、拡張性、安定性、コスト効率の観点で 高く評価できるものでした。移行後は、処理性能の向上、ビジネス の根幹を支える商品需要予測計算や店舗在庫自動補充処理 等の大幅な短縮、春の需要期における安定稼働を実現しており、 今後のさらなる成長を支える基盤として活用していきます。” 株式会社ニトリホールディングス CIO 武井 直 氏
16. 顧客事例：株式会社ニトリホールディングス 様 基幹システムをOCIへ移行し、処理性能を最大約4倍に向上、DR環境の切り替え時間を12時間から3時間に短縮 組織・システム概要 システム構成イメージ • ニトリグループの一気通貫ビジネスを支える内製基幹システム Oracle Cloud Infrastructure (東京リージョン) • 店舗販売、需要予測、商品供給、配送・物流などの業務を横断 従来の課題 VCN Private VM • 既存ハードウェアの保守期限満了、処理能力不足への対応が必要 • 今後のデータ増加を見据えた処理余力の確保が必要 • 内製の需要予測計算処理が朝までに完了せず、発注業務に支障が出る • 大規模災害時にデータセンターへ駆けつけが必要なDR運用も課題 導入効果 • OCIおよびExaDB-Dへの移行により、主要処理を最大約4倍に、 夜間の需要予測計算処理完了までの時間を6時間弱から1時間半に短縮 • DRサイトへの同期をData Guard構成に変更、DR切り替えを12時間から3時間 に短縮 • 想定を上回る性能向上と柔軟なリソース調整により、ランニングコストを当初見 込みの約8割に抑制、オンプレミスと比較し低コスト運用の実現 • パッチ適用頻度向上及びRCVでのバックアップとランサムウェア対策を強化により セキュリティを向上 • 2026年春の需要期も安定稼働、システム停止と現場の業務ロスを抑制、 今後のビジネス成長に伴う拡張性も確保 16 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates VM VM SGW VCN VM OCVS Private RCV VM VMware ... DRG • 春の需要期は通常期の約1.5倍まで負荷が増加 Oracle Cloud Infrastructure (大阪リージョン) Exadata Cloud DR 構成 Private VM VM VM VM OCVS DRG Private RCV VM VMware ... SGW Exadata Cloud 利用サービス・製品 • Exadata Database Service (ExaDB-D) / Data Guard • Oracle Database Autonomous Recovery Service(RCV) • Oracle Cloud VMware Solution (OCVS) • Oracle GoldenGate 導入パートナー • SCSK株式会社 • 株式会社アシスト ※NRが出たらURLを記載
17. Modernize ① 基幹移行 ｜ 補足事例 ニトリ：成長と繁忙期を支える処理余力 需要予測の計算を短縮し、繁忙期も安定して業務を継続 ニトリは、処理性能の不足や需要予測計算の長時間化に対応するため、店舗・物流を支える基幹システムをOCIへ移行しました。 計算時間の短縮による翌日の業務開始の前倒しや、繁忙期の安定稼働など、基盤の性能向上を具体的な業務改善につなげた事 例です。 導入の効果 17 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
18. Modernize ① 基幹移行 ｜ 補足事例 パルシステム・CCC：柔軟な運用と内製化で基幹システムを刷新 パルシステム 様 カルチュア・コンビニエンス・クラブ 様 利用サービス・製品 利用サービス・製品 • Exadata Database Service (ExaDB-D) • Base Database Service (BaseDB) • Compute, Storage, Networking • Compute, Network Firewall, etc https://www.oracle.com/jp/news/announcement/palsystem-selects-oracle-exadata-database-service-2026-04-13/ 18 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates https://www.oracle.com/jp/news/announcement/ccc-migrated-over-30-core-business-systems-to-oracle-cloud-infrastructure-2026-04-22/
19. Oracle Cloud Infrastructure データベース・サービス (Oracle AI Database) あらゆる性能要件に対応可能 オンプレミス IOPS 4,480万 ExaDB-D ExaDB-XS ～ オンプレミスで実 現していたあらゆ る性能要件を満 たせるクラウド BaseDB 25.6万 ✓ 高性能ストレージ 他社クラウド 500 ～ 128 ～ 64 6,080 CPU 他社クラウドのデータベース・サービスでは、 オンプレミス構成と比べ、性能が不足してしまうことが多い (高IOPS設定は高コスト) 19 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates ✓ 専有環境 ✓ アプライアンス 等々
20. Modernize ② 配置先の選択 ｜ お客様の課題 クラウドの配置先を考えること 全社のクラウド方針と、アプリ・DBの要件を合わせて整理する 全社方針でアプリの移行先が決まっていても、DBに必要な性能・機能や、既存資産を継承したいという要件は残ります。 アプリとDBの通信遅延、既存構成との互換性、運用分担を合わせて確認し、全社方針と業務要件を両立できる配置先を考えます。 お客様の課題 アプリは全社方針でAzureへ。 Oracle Databaseの性能・機能も継承できるか？ 20 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
21. [Oracle AI Database@Azure] 顧客事例：アステラス製薬 様 事業を支える「生命線」をODAAへ、薬の研究開発・製造関連システムをわずか2カ月弱でクラウド移行 事例のポイント • 柔軟性の向上と運用コスト最適化：5年間で30%のTCO 低減を目指す • 従来システムと同等の高い集約性と高性能を維持しながらコスト最適化を 実現 • 移行により高い柔軟性を実現し、繁忙期に合わせたリソース変動が可能に • 円滑なクラウド移行を実現 • 無償移行支援サービスOCLSのフィジビリティスタディを利用し、移行実現性 の評価やサイジングを実施 • アプリケーションの大きな改変を行うことなく、2ヶ月弱で移行を完了 21 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates https://special.nikkeibp.co.jp/atcl/NXT/25/oracle0702/
22. Modernize ② 配置先の選択 ｜ 評価ポイント 配置先の選択で評価されたポイント アステラス製薬の事例から、配置と移行の評価軸を整理 アステラス製薬は、Azureへのアプリ移行方針と、既存のExadata資産の継承を両立するため、Oracle Database@Azureを採用し ました。アプリとDBを近接配置できる「配置の適合性」と、既存機能・運用を活かして変更を抑えられる「移行の実現性」の2軸で、採用 ポイントを整理します。 お客様の評価ポイント Azure活用方針に沿った配置と、 既存DBの性能・機能・運用資産の継承を両立できること 22 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
23. 大東建託 様 60以上のシステムが利用する約40のデータベー スをExaC@Cへ統合、コスト最適化と可用性向 上を実現 構築コストを約25%削減し 運用コストを約32%削減できる見込み 安定性の維持と可用性向上 ネットワーク遅延の影響を抑えて、既存システムと連携 OCIを活用したバックアップ環境を整備 各種処理の大幅な性能向上 ETL連携処理が約4倍高速化 月次料金計算/請求処理時間を約54%短縮 “当社では、基幹業務システムを支えるデータベース基盤の刷新に あたり、可用性、性能、拡張性を重視し、『Oracle Exadata Cloud@Customer』を採用しました。既存の『Oracle RAC』構 成との高い親和性を保ちながら、データベースの統合と運用負荷 の軽減を実現しています。さらに、ETL処理や請求関連処理の高 速化により業務の安定性と処理効率が向上し、今後の事業成長 やデータ量の増加にも柔軟に対応できる基盤を整備できたと考え ています。” 大東建託株式会社 情報システム課長 都築 淳 氏 23 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
24. 顧客事例：大東建託 様 60以上のシステムが利用する約40のデータベースをExaC@Cへ統合、コスト最適化と可用性向上を実現 システム概要 システム構成イメージ • 会計、営業支援、社内ポータルなど60以上の基幹業務システムが利用する約 40のデータベース。グループ従業員約18,000人が利用 • 従来はデータセンターにおいて、多数のサーバー上でOracle Databaseが稼働 従来の課題 • ハードウェアの老朽化、運用管理コストの増加 • 多数のデータベースを個別運用(バージョンアップやHW更改等)する運用管理負荷 • ライセンス・コストの最適化、事業成長に合わせて拡張できる柔軟性が必要 導入効果 • コスト最適化：従来構成での更改と比較し、構築コストを約25%削減し、運 用コストを約32%削減できる見込み • 分散していたデータベースの一元化を実現し、運用管理負荷を大幅に軽減 • 柔軟性向上により、事業成長に合わせた柔軟なリソース拡張に対応 • 安定性の維持と可用性向上 • クラウド・サービスでありながら、データセンター内に配備できるため、ネットワーク遅延 の影響を抑えて、既存システムと連携可能 • RACやData Guardを活用した高可用性構成とOCIを活用したバックアップ環境を 整備 • 各種処理の大幅な性能向上 ✓ アプリケーション・サーバーが配備されているデータセンターに、ExaC@Cを導入 ✓ ExaC@C間でData Guardを構成し、可用性をより高めた ✓ OCIを活用したバックアップ環境を整備し、災害時の迅速な復旧を可能に 利用サービス・製品 • Exadata Cloud@Customer (ExaC@C) 導入パートナー • 日鉄ソリューションズ株式会社 • ETL連携処理が約4倍高速化(1時間→15分) • 月次料金計算/請求処理時間を約54%短縮(306分→141分) 24 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates https://www.oracle.com/jp/news/announcement/daito-trust-selects-oracle-exadata-cloud-at-customer-2026-03-30/
25. オラクルが提供する分散クラウド・マルチクラウド Oracle AI Database@Azure Interconnect for Azure Oracle AI Database@Google Interconnect for Google Oracle AI Database@AWS Interconnect for AWS Full Service マルチクラウド Public Region ハイブリッドクラウド(@オンプレミス) Full Service Oracle Alloy (through Partners) 25 AWS Google Azure Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates Full Service Oracle Dedicated Region Oracle Exadata Cloud@Customer
26. Modernize 基幹移行 ｜ まとめ ワークロードに合わせた移行・活用先の選択 基幹移行の７パターン 既存の構成や運用知識をどこまで継承するか、移行後に何を改善するかによって、適した移行先は変わります。 アプリケーションとDBそれぞれの特性に合わせて選択肢を組み合わせ、将来のAI・分析でのデータ活用も見据えて構成を考えます。 26 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
27. Protect 重要データを守り、有事にも業務を戻せる基盤へ 01 どう戻すか｜業務継続のための復旧設計 ー DBの保護と別拠点へのDRを組み合わせ、復旧目標に沿って業務を再開できる備えを整える。 02 どう守り続けるか｜データとクラウドの多層防御 ー 権限管理・監査・リスク検知を組み合わせ、日常の運用でセキュリティを維持する。
28. Protect 保護と復旧 ｜ お客様の課題 業務継続のために、復旧を設計する 復旧目標を決め、バックアップ取得から業務再開までを検証する 業務継続を考える際は、必要な時点のデータへ戻し、許容できる時間内に業務を再開できるかを確認することが重要です。 業務への影響を踏まえてRPO・RTOを定め、DB・アプリ・認証・接続先を含む復旧範囲と手順・体制を整え、検証を通じて実現性を 確かめます。 お客様の課題 障害・災害・サイバー攻撃のとき、 必要なデータと業務を戻せるか？ 28 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
29. 顧客事例：アクティオ 様 レジリエンス起点の次世代クラウド： ZRCVによる被害直前までの迅速な復旧 と多層防御でリスクを最小化 建設機械レンタル事業を展開 建設工事現場、被災地等への機械供給が最重要 障害・災害・サイバー事案時も、被害直前まで 迅速復元するマネージド型バックアップを活用 マルチリージョンを活用した高可用により、有事の際も サービス継続なレジリエンスを強化 ゼロトラストに基づく多層防御 (WAF,IDS/IPS,CSPM,データ暗号化,監視など) 24x365の安定稼働、拠点拡大の俊敏化、 ダウンタイム/データ損失リスク低減と運用コスト最適化 29 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates * ZRCV : Oracle Database Zero Data Loss Autonomous Recovery Service
30. 顧客事例：アクティオ 様 レジリエンス起点の次世代クラウド：ZRCVによる被害直前までの迅速な復旧と多層防御でリスクを最小化 背景・要件 システム構成イメージ 建設機械レンタル事業を展開 建設工事現場、被災地等への機械供給が最重要 • 災害・サイバー脅威に耐える高可用性と堅牢なセキュリティ • 広域の被害でも縮退運用なしでの短期間での切替・復旧 • インターネット接続があれば基幹システムを通じて機械供給が可能 採用のポイント レジリエンスの強化 • システム障害、サイバー攻撃発生時でも、被害直前のデータ状態ま で復旧可能なマネージドサービス型バックアップサービスを活用 (ZRCV) • 自然災害や地政学リスクに備え、他国へのDRサイト構築 • 有事の際もサービス継続が求められるため、RTO/RPOを最短化 クラウドによる堅牢なアーキテクチャ実装 • ゼロトラストに基づく多層防御(WAF,IDS/IPS,CSPM,暗号化等) • 継続的な監視とセキュリティ運用の自動化 30 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates 利用サービス • • • • • • Oracle Database Zero Data Loss Autonomous Recovery Service (ZRCV) Oracle Cloud Guard OCI Web Application Firewall OCI Network Firewall OCI Log Analytics Oracle Exadata Database Service
31. バックアップは狙われる。事業を救うのは“改ざん不可・隔離されたデータベースの保護” ランサムウェア対策で求められる事業を止めないレジリエンス 一般的なファイルバックアップ Zero Data Loss Recovery Appliance Zero Data Loss Autonomous Recovery Service 侵入 侵入 本番環境 バックアップ 環境 OS ファイル データベース バックアップデータ 本番環境 バックアップ 環境 OS ファイル データベース バックアップデータ DBバックアップ 財務,請求/受発注,個人情報 • 全てのバックアップデータが破壊 • データベースを隔離保管＋改ざん不可で保護 • データ欠損・一貫性確認に時間を要し復旧が長期化 • 感染直前の完全性が担保されたデータを復旧 • 財務情報も破壊され、決算・監査リスクが顕在化 • 財務情報の完全性を担保し、被害直前まで復旧 31 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
32. Protect 保護と復旧 ｜ 評価ポイント ProtectでOCIが評価されたポイント 重要データを守り、必要な業務を戻せる構成にする 重要データの保護と業務継続には、防御・DR・バックアップを組み合わせ、復旧目標に合った構成と運用を整えることが重要です。 必要なデータと業務を戻せる「復旧の実現性」と、その備えを維持する「運用の継続性」の2軸で、OCIの評価ポイントを整理します。 お客様の評価ポイント 重要データを守り、目標に沿って業務を戻せる構成と、 それを維持する運用を整えられること 32 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
33. ©JRA KDDI 様 データ分析基盤での人為的ミスや悪意のある脅 威に対して多層で保護をするために「データ」と 「クラウド」のセキュリティ対策を実施 脆弱性の自動修復と設定ミス・不審ユーザー検知、 監査、機密データの検出・保護により「データ」を保護 設定ミス検知・是正(CSPM)や脅威ユーザ検知、 暗号鍵管理(KMS)や多要素認証により 「クラウド」のセキュリティを強化 OCIサービスを活用した多層防御により、 ゼロトラストのセキュリティ対策を実現 33 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates ✓ Oracle Autonomous Database (脆弱性の自動修復) ✓ Oracle Data Safe (設定ミス・不審ユーザー検知、監査、機密データの 検出・保護) ✓ Oracle Cloud Guard (リスクのある設定を自動検知と脅威ユーザ検知) ✓ OCI Vault (暗号鍵管理：KMS) ✓ OCI Identity and Access Management (多要素認証)
34. より堅牢なセキュリティの実現～セキュリティ・ファーストで設計されたクラウド DBセキュリティ対策の自動化 リスクのある設定・行動を検知 セキュリティポリシー自動有効 脆弱性スキャン 脆弱性自動修復 バックアップ保護とデータ復旧 自動化された セキュリティ 管理 データ中心の セキュリティ SECURITY ON THE CLOUD ＋ 重要情報の隠蔽 セキュリティ構成 機密データ発見 アクティビティ監査 特権ユーザーのアクセス制御 多要素認証/リスクベース認証 WAF/次世代ファイアウォール NWセキュリティポリシーの強制 強力かつ完全なテナント分離 セキュリティ・ バイ・デザイン 緑字：他社にないもの 34 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates SECURITY OF THE CLOUD 強制的な暗号化 (Database/Storage/Network) 階層型権限管理 * WAF: Web Application Firewall
35. データ中心の セキュリティ 多層防御によるデータ中心のセキュリティ 強制的な 暗号化 外部からの攻撃 » ボットによる攻撃 » 標的型攻撃 » ランサムウェア » DDoS 特権ユーザー 管理 内部からの攻撃 NWセキュリティ ポリシーの強制 多要素認証 設定ミスの 検知・是正 ネットワーク Zero Trust Packet Routing Platform Web Application Firewall Network Firewall IDアクセス 管理 IAM Identity Domains/ Access Governance インフラ ストラクチャ データ バックアップ保護 監査証跡 とデータ復旧 データベース Cloud Guard Autonomous Recovery Service Cloud Guard Data Safe Threat Detector Database Vault Security Zones Observability and Management Threat Intelligence Autonomous Database Vulnerability Scanning 強力、完全なテナント分離 / 強制的な暗号化 / 階層型権限管理 35 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates » バックドア » 内部不正 » 不正アクセス
36. Protect 保護と復旧 ｜ 補足事例 KDDI:データとクラウドを多層で保護 共通データ分析基盤を、DB・データ・クラウドの各層で保護 KDDIは、共通データ分析基盤において、DB基盤・データの利用・クラウド環境の各層に対策を組み合わせ、多層で保護しています。 パッチ適用などの自動化を活かしながら、権限管理・監査・リスク検知と対応を日常運用に組み込み、継続的なデータ活用を支える事例です。 36 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
37. Innovate 企業データをつなぎ、業務で使えるAIへ 01 どうAIにつなぐか｜企業データの整備と連携 ー散在する業務データや社内ナレッジを整え、AIエージェントが参照・活用できる基盤につなぐ。 02 どう業務で活かすか｜自然言語による検索・分析と業務支援 ー必要な情報を自然言語で取り出し、問い合わせ対応や資料作成など、日々の業務に活かす。
38. Innovate 企業データのAI活用 ｜ お客様の課題 企業データを業務で使えるAIへ 企業データをAIで業務に活かすには、必要な情報を権限の範囲で参照でき、回答の根拠や品質を確認できる仕組みが求められます。 支援したい業務を起点に、対象データ・回答の評価基準・性能や費用などの運用条件を整理し、継続して使えるAIの基盤を考えます。 お客様の課題 自社に蓄積されたデータを、 業務で使えるAIに繋げられるか？ 38 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
39. Innovate 企業データのAI活用 ｜ 事例 AI Shift ：企業データを活かすAIエージェントの構築を支援 AI WorkerとAutonomous Databaseで、自然言語によるデータ活用を業務へ ポイント 1. AI WorkerにOracle Autonomous Databaseを採用 2. 企業固有のデータ・ノウハウをAIエージェントに活用 3. Select AIで自然言語による検索・分析 4. セキュリティ機能で企業データを保護 5. DB運用の自動化で管理負担を軽減 6. 精度検証・システム連携・継続改善で業務への定着を支援 https://www.oracle.com/jp/news/announcement/ai-shift-selects-oracle-autonomous-database-to-support-enterprise-ai-agent-development-platform-2025-03-25/ 39 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
40. Innovate 企業データのAI活用 ｜ 解決策 AI Shift様の社内実践から見る3つのポイント AI Worker × Oracle Autonomous Database Salesforce・Notion・Slackなどに分散する業務データを、OCI Object Storageによるデータレイクに集約し、AI Workerで加工・細 分化したデータをデータウェアハウスに蓄積しています。 Oracleのデータ基盤をハブとして、整えたデータをDB・MCP連携でAIエージェントへ提供し、提案資料作成や案件管理など、個人・ 組織の業務活用につなげています。 40 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
41. 顧客事例：オカムラ 様 「社員がごく自然にAIと一緒に働く環境」 を実現する “AI DB を核とした高精度・ハイレスポンスな 社内Q&Aチャットシステム” 会社概要 • システム構成イメージ オフィスや店舗等の家具・什器の製造・販売や空間設計、物流システム機器の開発など、 幅広い事業を手がける 日本語問合せ プロジェクト背景 • • 既存の仕組みにおける課題 • • 散在していたデータを集約するシステムを構築したものの、検索対象データのほとんどが非構 造化データのままでは、検索精度・回答生成内容ともに期待にマッチしない状況だった ABC社aaa店舗は何系統ですか？ （該当案件の電気系統について、 図面の情報から読み取って回答して） 強化・改善の方向性 • 様々な形式で存在する有益なデータの中身を テキスト化またはベクトル化し、テキストに対 するキーワード検索とベクトルに対する意味検索 を組み合わせることで検索を強化する 構造化データ(Q&A表のテキストなど)＋非構造化データ(画像・製品仕様書・図面データな ど) • 検索は、チャット形式での自然言語による問合せとし、問合せ内容に合わせて適切な検索 方法を自動選択する仕組みを設ける 製品に関するニーズ 生成AIモデル Autonomous AI Database Generative AI データパイプライン Oracle APEX Functions 非構造化データ 構造化データ (図面やマニュアル) (PDFやPPTなど) (各部門の Q&A情報) 評価ポイント Point 非構造化データの中身を解釈・検索可能にしたことで、 Q&A整備の負担を増やさずに回答生成精度向上に成功 1. 検索の精度と速度 「正解ドキュメントを高い精度(平均7位)で取得、しかもレスポンスは1秒以下」 2. 取得したデータを元に AI Agent が適切な回答を生成できるか 「想定以上に精度の高い回答を得ることができており、驚いている」 2. 検索対象データを自然言語に適したデータ構造へ変換するデータパイプラインを実装できる こと 3. さらなる強化・発展ができるか 「今後、グラフDB機能を活用したさらなる精度向上案を作成できた」 4. ハイブリッド検索(ベクトル＆キーワード)等、高精度な検索手法を効率的に適用可能なこと サービスに関するニーズ • データ と AI に精通しており、提案から実装まで一環して協働できるコンサルティングサービス Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates 非構造化データの テキスト生成・べクトル化 データ 登録・管理用IF 1. 構造化データと非構造化データを一箇所で扱い、シンプルかつ柔軟に検索を行えること 3. データ登録・管理用のブラウザインターフェースAPを手をかけずに開発できる環境 41 結果 質問例: 膨大な社内ドキュメント情報や知見に効率的にたどり着けるようAIの力を活かした新しい情 報基盤を開発・提供することで、「社員がごく自然にAIと一緒に働く環境」を実現する ハイブリッド検索 REST API 結果 社内Q&Aチャットシステムのコンセプト • AI Agent 利用サービス・製品 • Oracle Autonomous AI Database (AI Vector Search機能) • Oracle APEX (UI開発) • OCI Functions (データパイプライン処理) • OCI Generative AI (エンベディング) • Oracle Consulting Service
42. Innovate 企業データのAI活用 ｜ 補足事例 企業データのAI活用：業務につなげる2つの事例 厚生労働省 様 SOMPOシステムズ 様 自然言語によるデータ検索を検証 前例検索から文書作成支援へ SQL作成やデータ取得の依頼に伴う負担を減らすため、利用者自身 が自然言語で情報を取り出せる仕組みを検証。 情報公開等事務の効率化に向け、過去の事例・関連文書の意味検 索から、文書要約・回答案作成支援へ段階的に展開。 • Select AIで顧客・契約情報を検索・集計 • Autonomous AI Databaseによる意味検索が稼働 • AI Vector Searchで業務文書を活用したRAGを検証 • 生成AIによる文書要約・回答案作成支援を段階的に構築 • データカタログとデータ整備による精度向上を確認 • APEXの業務画面とアクセス制御・暗号化を組み合わせて実装 https://www.oracle.com/jp/news/announcement/ministry-of-health-labour-and-welfare-to-otptimize-information-by-oracle-ai-services-2026-07-07/ 42 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
43. オートリース Oracle AI Ready Data Platform for AI Agent コンセプト 小規模から大規模なスケールまで AI Agentのためのデータプラットフォーム Business Data Layer AI Data Layer 組織内外に散在する構造・非構造データ Software as a Service 車両・登録 車両手配・納車 整備・メンテナンス DataMart ファイル共有 OpenSource CloudStorage 事故・リスク 走行・テレマティクス 請求・コスト etc… 43 43 法令・コンプライアンス Copyright Oracle and/or its affiliates Copyright© ©2026, 2026, Oracle and/or its affiliates | AIエージェントとのデジタル協働・UI Other AI Agents 顧客・営業 メタデータ・意味統合 ビジネス用語の意味定義 契約・リース スクラッチアプリケーション AI Usecase Layer AIエージェントのために整備されたデータ 論 理 ・ 物 理 に よ る デ ー タ 連 携 OLTP Annotations Customer AI User Interface Vector JSON API Graph Spatial アクセス制御 UserIDベースのアクセス制御 オブザーバビリティ ログ蓄積、監視・検知、管理・証跡 AI Agent MCP/A2A/API 標準プロトコルによる通信 In-DB エージェントフレームワーク NL2SQL・RAG・Human in the loop・Executionなど Agentic AI Application(UI) User
44. まとめ
45. まとめ ｜ 自社での検討へ 4つの問いに対するOCIの評価ポイント 事例を横断して考える共通の評価軸 各事例でOCIが選ばれた理由を、「制約の中で実現できるか」と「導入後の価値につながるか」の2軸で振り返ります。 「どう移すか」「どこに置くか」「どう戻すか」「どうAIにつなぐか」の4つの問いを、 自社の業務要件に合う構成と運用を選ぶ判断軸として活用してください。 45 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
46. 弊社がご支援できること Modernizeに関するご支援 Protect支援に関するご支援 Innovate支援に関するご支援 Oracle Cloud Lift Services（OCLS） Oracle AI Resilience Solutions（OARS） Oracle Applied Customer Engineering（ACE） 現行システムと移行要件を整理し、OCIの構成 検討から実現性の確認、事前検証・早期立ち 上げまでをご支援します。 オンプレミスからクラウドまで、現行環境の課題と 対策方針を整理し、防御・検知・対処・復旧を 含むレジリエンス強化をご支援します。 お客様の業務課題を起点に、AI活用の構想からプロトタ イプ開発、実業務での検証まで伴走し、AIによる業務変 革の具体化をご支援します。 • 移行対象・制約条件・必要なサービス水準 の整理 • 現状評価・リスクの可視化・対策方針の策 定 • 移行先の構成・方式・費用の検討 • データ保護・バックアップ・DR構成の検討 • 検証環境の準備・技術QA・立ち上げ支援 • パッチ適用やセキュリティ・復旧運用の改善 46 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates • ワークショップによる業務課題の整理 • お客様の業務・データに即したプロトタイプの開発 • 検証結果を踏まえた改善と、本番化に向けたパート ナー連携