Oracle Autonomous Database：サービス概要のご紹介

⽇本オラクル株式会社事業戦略統括事業開発本部 2024年9⽉サービス概要のご紹介 Oracle Autonomous Database

• Oracle Cloud Infrastructure • Oracle Autonomous Database アジェンダ Copyright
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Oracle Cloud Infrastructure (PaaS/IaaS) & Oracle Cloud Applications (SaaS) Oracle
Cloud Oracle Cloud Applications Global Cloud Data Center Infrastructure Commercial and Government Public Cloud Regions | Cloud@Customer | Dedicated Regions | Roving Edge Security | Governance | Compliance アプリケーション開発 DevOps インテグレーションコンテナ管理・監視⾃動化ネイティプVMware 機械学習 AI コンピュートストレージ分析・BI データサイエンスリレーショナル・データベースその他のデータベースネットワーク ERP SCM HCM ACX IA Enterprise Resource Planning Supply Chain and Manufacturing Human Capital Management Advertising and Customer Experience Industry Applications Oracle Cloud Infrastructure Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 3

Oracle Cloud Infrastructure が採⽤される理由より良いサービスを適切な価格でより堅牢なセキュリティの実現よりデータ活⽤に最適な環境
1 2 3 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 4

ミッションクリティカル・エンタープライズ・ワークロードのため 0から設計・構築したクラウド基盤リージョン (東京、⼤阪など) 物理ネットワーク仮想クラウド・ネットワークサービス AD1 AD2 AD3
• 物理コア専有環境 • ⾼速なハードウェアを標準採⽤ • ネットワーク仮想化を分離し、専⽤のハードウェアで実⾏ • 低遅延/⾼帯域 • フラットなネットワーク • オーバーサブスクリプションなし • 世界中で50リージョン以上展開 • お客様DCへの展開も可能に • マルチクラウドへの拡張 SaaS Applications DWH Big Data AI HPC/Simulation ISVs ミッションクリティカル・システム⼤規模ワークロード Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 5

⾼品質と低価格の両⽴を実現より良いサービスを適切な価格で性能価格コンピュートメモリブロックストレージ仮想マシンコンピュート
ブロックストレージネットワークサポート料⾦込み性能もSLAで担保 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 6

ブロックストレージ IOPS ⽐較第三者機関検証によるストレージの圧倒的パフォーマンス https://www.storagereview.com/review/oracle-cloud-infrastructure-compute-bare-metal-instances-review https://www.storagereview.com/dell_emc_unity_450f_allflash_storage_review 0 50000 100000 150000
200000 250000 300000 350000 Microsoft SQL Oracle Database Oracle 他社 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 7

⼀般的な可⽤性だけでなく、性能/管理も加える安定した⾼速な基盤を元に、業界初のSLAを定義可⽤性 (利⽤できるか) 性能 (性能を満たしているか) 管理 (管理操作ができるか) https://www.oracle.com/cloud/sla/ A社
B社 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 8

利⽤頻度の⾼いサービス３つ全てで低価格を実現圧倒的なコストパフォーマンス Oracle の強み Oracle 他社クラウド Compute ü 同⼀リソースを低価格で提供
ü CPU/メモリを柔軟に選択可能 (フレキシブル・シェイプ) ¥57.04/時 Compute (VM.Standard.E5; 16vCPU, 64GB, Linux) ¥173.6868/時仮想マシン (16vCPU, 64GB, Linux) Storage ü 他社標準ストレージ価格で、⾼性能ストレージを提供 ü 性能に対するSLAあり ¥6,588/⽉ Block Volume (1TB, 25K IOPS) ¥288,840/⽉ブロック・ストレージ (1TB, 25K IOPS) Network ü AD間無償 ü 10TB/⽉まで無償 ü 閉域網接続時はデータ転送無償 ¥24,506/⽉ FastConnect (1Gbps, 100TB) *閉域網接続 ¥625,246/⽉接続サービス (1Gbps, 100TB) *閉域網接続 ¥ 67% 低価格 ¥ 98% 低価格 ¥ 96% 低価格 Compute: 同⼀リソースを低価格で提供、⾼い柔軟性 (フレキシブル・シェイプ) Storage/Network: トランザクションやデータ転送量による料⾦変動を低減する料⾦体系 * as of September 2024, Tokyo Region, 他社クラウドは1$=145円で計算 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 9

Oracle Cloud Infrastructureは圧倒的低価格⾒落とされがちな、クラウドから外部へのデータ転送コストポイント1︓ 最初の10TBまで無償 (他社では100GBまで) ポイント2︓ 単価が安価 (3.875円/GB)
(他社の1/3-1/4) ポイント3︓ 閉域網接続では課⾦なし (接続ポート料⾦のみ) 外部へ(アウトバウンド通信)のデータ転送コスト 0 50 100 150 200 250 300 0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 千円/月送信データ(TB/月) オラクル他社 100GBまで無償 10TBまで無償 ¥12-17/GB ¥3.875/GB クラウドオンプレミス他リージョン他クラウド発⽣ Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 10 * as of September 2024, Tokyo Region, 他社クラウドは1$=145円で計算

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データ中⼼のセキュリティ⾃動化されたセキュリティ管理セキュリティ・バイ・デザイン SECURITY ON
THE CLOUD SECURITY OF THE CLOUD ＋強⼒、完全なテナント分離強制的な暗号化 (Database/Storage/Network) 階層型権限管理リスクのある設定を⾃動検知 Copyright © 2022, Oracle and/or its affiliates 11 * WAF: Web Application Firewall 脆弱性スキャンリスクにつながる振る舞いを検知脅威インテリジェンス情報の集約 Oracle SaaSの利⽤状況の監視セキュリティポリシーの⾃動有効特権ユーザーのアクセス制御ボット対策とWAF*/ 次世代ファイアウォール多要素認証とリスクベース認証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 DBセキュリティ対策の⾃動化脆弱性⾃動修復⾃動化されたログ分析 Defense In Depth Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 11

Oracle Cloud Infrastructure: その分野のプロがSaaS基盤として選択するクラウド世界最⼤のコンピュータネットワーク機器ベンダーハードウェアやソフトウェアセンサーからテレメトリー情報を収集し、データを⾼度な機械学習技術によって分析するSaaS (Cisco
Tetration) で OCIを採⽤数千コア以上の⼤規模アプリケーションを2ヶ⽉で稼働インテリジェンス主導型のセキュリティ企業なりすまし攻撃、フィッシング、スパムによるEメール脅威の対策を提供するSaaSでOCIを採⽤⾼度なリアルタイム分析をベアメタル・インスタンスを活⽤することでクラウドで実現業界をリードするサイバーセキュリティ企業脅威の識別、調査、解決を⾏うクラウドベースの SIEMソリューション(McAfee ESM Cloud)で OCIを採⽤他社クラウドに⽐べ1/4のコストで実現 60万データソースにおける1秒当たり50万イベントをサポート Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 12

Oracle Cloud Infrastructure をご利⽤いただいているお客様 2024年5⽉時点 https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/post/oci-customer-reference Copyright © 2024, Oracle
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2024年8⽉現在︓50リージョン提供中、さらに7リージョン計画 Oracle Cloud Infrastructure(OCI)のリージョン Copyright © 2024, Oracle and/or its
affiliates 14 https://www.oracle.com/cloud/public-cloud-regions/ BOGOTA JOHANNESBURG KENYA デュアル・リージョン︓基本的にすべての国/地域で2つ以上のリージョンを提供し、お客様の業務継続要件に対応していく (⽇本の場合は東京-⼤阪) 各リージョンはOracle Backboneで接続サステナビリティ︓2025年までに、全リージョンで 100%再⽣可能エネルギーを使⽤することを表明 (南⽶/欧州は達成済み) 40 Commercial 7 Commercial Planned 8 Government 12 Microsoft Azure Interconnect 2 Sovereign 11 Google Cloud Interconnect SAN JOSE PHOENIX CHICAGO ASHBURN TORONTO MONTREAL MONTERREY QUERETARO NEWPORT AMSTERDAM FRANKFURT ZURICH LONDON STOCKHOLM MILAN PARIS JEDDAH JERUSALEM DUBAI RIYADH ABU DHABI ISRAEL 2 MADRID MARSEILLE SERBIA SAUDI 3 MOROCCO 1 MOROCCO 2 ITALY 2 SPAIN 2 SANTIAGO VINHEDO SAO PAULO VALPARAÍSO SYDNEY MELBOURNE CANBERRA CHUNCHEON SEOUL TOKYO OSAKA MUMBAI HYDERABAD SINGAPORE SINGAPORE 2

Oracle Cloud Infrastructure が採⽤される理由より良いサービスを適切な価格でより堅牢なセキュリティの実現よりデータ活⽤に最適な環境
1 2 3 この後はこちらをテーマにお話します Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 15

• Oracle Cloud Infrastructure • Oracle Autonomous Database アジェンダ Copyright
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Oracle Cloud Infrastructure (PaaS/IaaS) & Oracle Cloud Applications (SaaS) Oracle
Cloud Oracle Cloud Applications Global Cloud Data Center Infrastructure Commercial and Government Public Cloud Regions | Cloud@Customer | Dedicated Regions | Roving Edge Security | Governance | Compliance アプリケーション開発 DevOps インテグレーションコンテナ管理・監視⾃動化ネイティプVMware 機械学習 AI コンピュートストレージ分析・BI データサイエンスリレーショナル・データベースその他のデータベースネットワーク ERP SCM HCM ACX IA Enterprise Resource Planning Supply Chain and Manufacturing Human Capital Management Advertising and Customer Experience Industry Applications Oracle Cloud Infrastructure Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 17

Oracle Cloud Infrastructureのデータ管理サービスエンジン/データ・タイプ Oracle Database MySQL PostgreSQL NoSQL Blockchain
OCI サービス • Base Database • Exadata Database • Autonomous Database • HeatWave MySQL • OCI Database for PostgreSQL • NoSQL Database Service • Blockchain Platform ワークロードトランザクション処理分析処理機械学習トランザクション処理分析処理機械学習トランザクション処理トランザクション処理トランザクション処理活⽤ケース既存/新規システム既存/新規システム既存/新規システム新規システム新規システム提供場所 OCI (パブリック・クラウド) Dedicated Cloud@Customer (専有クラウド@お客様DC) Exadata Cloud@Customer (専有クラウド@お客様DC) Oracle Database@Azure Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 18 (ExaDB/ADB) (ExaDB/ADB)

Oracle Cloud Infrastructureのデータ管理サービスエンジン/データ・タイプ Oracle Database MySQL PostgreSQL NoSQL Blockchain
OCI サービス • Base Database • Exadata Database • Autonomous Database • HeatWave MySQL • OCI Database for PostgreSQL • NoSQL Database Service • Blockchain Platform ワークロードトランザクション処理分析処理機械学習トランザクション処理分析処理機械学習トランザクション処理トランザクション処理トランザクション処理活⽤ケース既存/新規システム既存/新規システム既存/新規システム新規システム新規システム Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 19 Oracle Database = コンバージド・データベース個別サービスは提供しているが、すべてのデータ・タイプ、ワークロードをOracle Databaseで管理することが可能

シングル・データ・プラットフォームがデータドリブン実践の鍵従来理想 • 散在するデータ、複雑なデータ配置 • 複雑なデータ活⽤、価値提供の鈍化 • 多⼤なセキュリティリスク、運⽤保守コスト •
集約され、⼀貫性のあるデータ • 市場変化に追従する、鮮度のよいデータ活⽤ • ⼀元化されたセキュリティ、シンプルな運⽤保守データタイプ、機能別のデータサイロ集約された、シングル・データ・プラットフォーム基幹システム分析新規アプリ基幹システム分析新規アプリ Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 20

オラクルが提供するシングル・データ・プラットフォームコンバージド機能シングル・データ・プラットフォーム構造化データ JSON キーバリュー地理情報グラフ
ファイルあらゆるデータタイプとワークロードに1つのデータベースで対応企業内の様々なデータブロックチェーン JSON ハイパースケール機械学習地理情報グラフ永続化メモリインメモリアナリティクスマルチテナント Cloud Integration インメモリ IoT オンプレミス Oracle Autonomous Database Oracle Exadata Database Service Oracle Exadata Cloud @Customer Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 21

地図制作業務におけるデジタル変⾰推進を⽀える基盤をOracle Cloud Infrastructure(OCI)で刷新企業・システム概要 • 全国の道路、建築物や施設、地形の変化を詳細に調査し、その変化を随時データベースに反映し、⾼鮮度・⾼精度な地図制作を⾏う • オンプレミスで利⽤してきた既存システムでは、業務毎に追
加された数百のツールやデータベースにより⽣じる地図編集者の業務のサイロ化、ITの運⽤管理の負荷やデータの増加に伴うデータベースの追加に係るコストが課題に採⽤ポイント • オープンソース・ベースの機能専⽤型クラウド・データベースを複数連携させた構成など複数のパブリック・クラウドを⽐較し OCIを採⽤ • 地図制作に必要な空間データおよびグラフ・データベースなどのあらゆるデータ・モデルやデータ・ワークロードに対応する、 Oracle Database Cloud Serviceのコンバージド・データベース・エンジン • オラクルのコンサルティング部⾨の⾼い技術や知⾒顧客事例︓トヨタマップマスター様 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 22 システム構成イメージ利⽤サービス・製品 • Database Cloud Service (DBCS) • Container Engine for Kubernetes • Oracle Consulting Service https://www.oracle.com/jp/news/announcement/toyotamapmaster-jp-20210806/

Oracle Cloud Infrastructure: データベース・サービス (Oracle Database) Oracle Database on Virtual
Machines 1-64 OCPUs (RAC: 4-128 OCPUs) BaseDB (Base Database Service) 1コアからスタートエディション選択可能 RAC対応 ADB (Autonomous Database) Autonomous Data Warehouse Autonomous Transaction Processing AI/機械学習を活⽤した⾃律型データベース完全なマネージドサービス ExaDB-D (Exadata Database Service on Dedicated Infrastructure) あらゆるワークロードで⾼性能を実現する Exadataの専有環境 Oracle Exadata 4-4,032 OCPUs Automated (今までのOracle Databaseを便利に利⽤できる) Full-Managed ExaDB-XS (Exadata Database Service on Exascale Infrastructure) あらゆるワークロードで⾼性能を実現する Exadataの共有環境 Oracle Exadata 16-2,000 ECPUs (4-500 OCPUs) Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 23

DB on IaaS BaseDB/ExaDB Autonomous Database 各サービスの管理範囲の違いデータセンターハードウェア機器 OS
データベースアプリケーションクラウド事業者管理お客様管理ハイパーバイザー仮想マシンデータセンターハードウェア機器 OS データベースアプリケーションクラウド事業者管理お客様管理ハイパーバイザー仮想マシンデータセンターハードウェア機器 OS データベースアプリケーションクラウド事業者管理お客様管理ハイパーバイザー仮想マシン OS以上はオンプレミス同様の管理データベースはBYOL OS以上の操作が可能 OS/DBのバージョンや構成が限定されるクラウドのメリットを享受(従量課⾦や⾃動化) 最⼩限のDB管理を除き DB以下はすべてクラウド事業者が管理 Automated Full-Managed Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 24

Oracle Database + Exadata + AI/機械学習による⾃律化 Autonomous Databaseを構成するテクノロジー Autonomous Database
Automated Data Center Operations and Machine Learning Complete Infrastructure Automation Complete Database Automation Oracle Cloud Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 25

⾃律型データベースが求められている背景データ管理で直⾯する課題 85 % セキュリティ侵害の85% はCVE公表後に発⽣ (防御可能だった) - CVE *4
75 % データベースの運⽤コストのうち 3/4は労務費 - IDC *1 ↑10% データアクセス効率が 10%改善すれば $65.7 million の収益改善に貢献 - Baseline Magazine *5 91 % データセンターの予期しないサービス停⽌91%が経験 - Healthcare IT News *2 データベース停⽌コスト $7,900 / 秒 - DB Maestro *3 セキュリティ複雑性とコスト変⾰への貢献信頼性 *1: https://www.oracle.com/a/ocom/docs/database/autonomous-database-self-repairing-wp.pdf *2: https://www.healthitoutcomes.com/doc/beware-the-high-cost-of-data-center-outages-0001 *3: https://www3.dbmaestro.com/blog/5-ways-to-prevent-database-downtime *4: https://en.wikipedia.org/wiki/Common_Vulnerabilities_and_Exposures *5: http://www.baselinemag.com/analytics-big-data/slideshows/surprising-statistics-about-big-data.html Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 26

新時代のデータベース・サービス Oracle Autonomous Database AI/機械学習を利⽤した完全⾃動運⽤チューニングをはじめとしたDB運⽤は消滅完全なマネージドサービス 1CPU単位でCPUを無停⽌で増減可能
ワークロードに応じた⾃動増減も可能 CPU/ストレージは1秒間単位で課⾦完全な柔軟性あらゆるワークロード(OLTP/分析/混在) あらゆるデータタイプ(構造化/JSON/グラフ等) 1つのデータベースで対応可能完全なマルチモデル Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 27 Autonomous Database

運⽤・管理範囲の違いファシリティ管理サーバー管理パッチ適⽤リソース監視バックアップ/リストア HA/DR DB最適化お客様管理 OSインストール
DBインストール DB設計・構築スケーリングオラクル管理オンプレミス DB on IaaS DB PaaS Automated (Database/Exadata) ユーザー管理範囲ユーザー管理範囲+機能(ツール)提供オラクル管理範囲 AP管理/最適化ファシリティ管理サーバー管理パッチ適⽤リソース監視バックアップ/リストア HA/DR DB最適化 OSインストール DBインストール DB設計・構築スケーリング AP管理/最適化ファシリティ管理サーバー管理パッチ適⽤リソース監視バックアップ/リストア HA/DR DB最適化 OSインストール DBインストール DB設計・構築スケーリング AP管理/最適化ファシリティ管理サーバー管理パッチ適⽤リソース監視バックアップ/リストア HA/DR OSインストール DBインストール DB設計・構築スケーリング AP管理/最適化 DB最適化 DB PaaS Full-Managed (Autonomous Database) Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 28

運⽤・管理範囲の違いファシリティ管理サーバー管理パッチ適⽤リソース監視バックアップ/リストア HA/DR DB最適化お客様管理 OSインストール
DBインストール DB設計・構築スケーリングオラクル管理オンプレミス DB on IaaS DB PaaS Automated (Database/Exadata) ユーザー管理範囲ユーザー管理範囲+機能(ツール)提供オラクル管理範囲 AP管理/最適化ファシリティ管理サーバー管理パッチ適⽤リソース監視バックアップ/リストア HA/DR DB最適化 OSインストール DBインストール DB設計・構築スケーリング AP管理/最適化ファシリティ管理サーバー管理パッチ適⽤リソース監視バックアップ/リストア HA/DR DB最適化 OSインストール DBインストール DB設計・構築スケーリング AP管理/最適化ファシリティ管理サーバー管理パッチ適⽤リソース監視バックアップ/リストア HA/DR OSインストール DBインストール DB設計・構築スケーリング AP管理/最適化 DB最適化 DB PaaS Full-Managed (Autonomous Database) 無停⽌かつ⾃動でスケーリング利⽤開始から最適な性能 AI/機械学習を利⽤した最適化を継続強固な可⽤性構成 AI/機械学習を利⽤した障害対応強固なセキュリティ対策セキュリティパッチはオンラインで⾃動適⽤ Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 29

利⽤開始直後からプロのチューニングに匹敵ユーザがチューニングした既存データウェアハウスとAutonomous Databaseの⽐較 • ユーザ⾃⾝が、パーティション、コンプレッション等を活⽤してチューニング • Autonomous Databaseでの⾃動的なチューニング Autonomous Databaseがもたらす運⽤⾃動化
Autonomous Databaseはユーザがチューニングした環境と⽐較して⼀貫して⾼速 Elapsed Time (sec) Customer Tuned 2551 5137 ADW 証券取引所製造業 Customer Tuned 2835 4051 ADW 銀⾏ Customer Tuned 2265 2831 ADW 性能 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 30 導⼊直後に速いのは当然導⼊後も最適化が⾃動で⾏われるか︖

AI/機械学習を利⽤した最適化の継続(⼀例)︓⾃動索引作成熟練したエンジニアによる索引チューニングが、24 x 365 休みなく⾏うことと同等の機能⾃動索引を作成する⼿順は、これまでのSQLチューニングのアプローチと同様 • 新たなSQL実⾏計画と索引の特定 •
本番環境の外で評価/検証 • ⼀度実⾏し確認 • もし遅ければ、元の実⾏計画に戻す⼀連のプロセスに DBA は介在する必要なく、全⾃動で実⾏チューニング内容はレポーティングされる Autonomous Databaseがもたらす運⽤⾃動化 Capture Identify Verify Decide Monitor 性能 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 31 Autonomous Databaseが登場してすぐにご利⽤開始いただいたお客様(既に3年ほど稼働)からは、 ”⾃動チューニング機能のおかげで、稼働後データ量が増⼤したが、安定した稼働ができている”というお声をいただいています

セキュリティ対応︓利⽤開始直後から強固に保護され、安⼼して利⽤できる Autonomous Databaseがもたらす運⽤⾃動化バックアップを含む全てのデータを暗号化 (Transparent Data Encryption) 特権ユーザ・Oracle運⽤者から顧客データへのアクセスをブロック (Database
Vault) DB 全ての通信を暗号化 (Advanced Security) 監査ログを保管 (OCI Audit / Unified Audit) 特定の通信のみを許可 (Network ACL) 27001 : 27017 : 27018 国際的コンプライアンス標準に対応（⼀部抜粋）・・・常に最新のセキュリティパッチで保護特定のユーザのみを許可 (デジタル証明書/パスワード認証) 統合されたDBセキュリティ管理サービス (Data Safe) 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セキュリティ Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 32 データ暗号化やセキュリティパッチの⾃動適⽤は当然ですが、それだけで⼗分︖

特権ユーザーの職務分掌にも対応したアクセス制御 Oracle Database Vault 職務分掌特権ユーザー (SYS, DBA権限)であっても情報にはアクセスさせない透過的既存アプリケーションの変更不要、Multitenant
Architecture対応厳密ユーザー、クライアント情報 (IPアドレスなど)、時間を組み合わせポリシー設定アプリケーション SELECT * FROM customers 管理者 (特権ユーザー) ⼈事情報顧客情報財務情報 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 33 セキュリティ

ハイブリットクラウドで利⽤するデータベースをよりセキュアに ü 統合されたデータベースセキュリティ管理サービス 1. 機密データの発⾒ (Sensitive Data Discovery) 2. データ・マスキング
(Data Masking) 3. アクティビティの監査 (Activity Auditing) 4. セキュリティ構成の評価 (Security Assessment) 5. ユーザーのリスク評価 (User Assessment) ü 特別なセキュリティの専⾨知識 ü 多層防御における重要なデータ・セキュリティ対策 ü 短時間でセキュリティ・リスクを軽減 ü Oracle Cloud Databaseの利⽤でサービスを無償提供 ※1 ü オンプレミス、他社クラウド上のオラクルDBへも対応 - 31,000円 /ターゲット/⽉ Oracle Data Safe ※ 監査機能は100万レコード/⽉まで無償、その他の機能は無償 Oracle Cloud上のデータベース監査ユーザー発⾒アセスマスクオンプレミスのデータベース⾃動化されたセキュリティ管理 Data Safe AWS, Azure上のオラクルデータベース Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 34 セキュリティ * As of September 2024

1 CPU単位＋無停⽌＋⾃動でスケーリング負荷状況を判断し、⾃動的にリソースの拡張・縮⼩を無停⽌で実施します 1 CPU単位で拡張・縮⼩を⾏い、秒単位で課⾦されます Autonomous Databaseの完全な柔軟性 0 4 8
CPU 6時 12時 18時 24時翌6時⽇中時間帯のスパイクに対応夜間バッチの⾼負荷に対応 16 実際に利⽤しているリソース Autonomous Database 〜〜 0 4 8 6時 12時 18時 24時翌6時 16 実際に利⽤しているリソース課⾦対象のリソース他社データベース・サービス柔軟性が⽋如しているため、クラウドにも関わらず、ピークに合わせたサイジングが必要〜〜シェイプ単位での拡張のみシステム再起動が必要柔軟性 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 35

オラクルが提供するシングル・データ・プラットフォームコンバージド機能シングル・データ・プラットフォーム構造化データ JSON キーバリュー地理情報グラフ
ファイルあらゆるデータタイプとワークロードに1つのデータベースで対応企業内の様々なデータブロックチェーン JSON ハイパースケール機械学習地理情報グラフ永続化メモリインメモリアナリティクスマルチテナント Cloud Integration インメモリ IoT オンプレミス Oracle Autonomous Database Oracle Exadata Database Service Oracle Exadata Cloud @Customer Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 37 マルチモデル

シングル・データ・プラットフォームの価値スマートフォンを購⼊するアプリケーションの例カタログからの検索 (JSON) クレジットカードでの購⼊ (構造化データ(OLTP)) 配送管理 (位置情報) 顧客情報（構造化データ(DWH)）
売り上げ分析 (機械学習⽤データ) ⽬的別データベースシングル・データ・プラットフォームデータ連携 VS ||| ・ ||| ・・・・・・・・・・カタログからの検索 (JSON) クレジットカードでの購⼊ (構造化データ(OLTP)) 配送管理 (位置情報) 顧客情報（構造化データ(DWH)）売り上げ分析 (機械学習⽤データ) ⽬的別データベースを実装・運⽤し、それぞれをデータ連携する⼿間をなくすことができます Autonomous Database Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 38

Autonomous Databaseの料⾦体系 Autonomous DatabaseはExadataが使えますが、とてもリーズナブル ECPU (1 EPU単位, 最⼩2 ECPU) Exadata
ストレージ (ADW: 1 TB単位) (ATP: 1 GB単位, 最⼩20 GB) 52.08円 ECPU/時間 3,782円 TB/⽉(ADW) 17.918円 GB/⽉(ATP) 保有ライセンスをBYOLすると (ECPU料⾦が低減) コスト Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 42 Backup ストレージ (1 GB単位) 3.782円 GB/⽉料⾦例 (1ヶ⽉/744時間) 2 ECPU/ストレージ 1TB/バックアップ 5TB 12.5085円 ECPU/時間 101,040円(ADW) 115,176円(ATP) 42,157円(ADW) 56,293円(ATP) 76%OFF 3,782円 TB/⽉(ADW) 17.918円 GB/⽉(ATP) 3.782円 GB/⽉ [Exadata + Enterprise Edition + AI/機械学習による⾃律化] を備えたデータベース・サービスを⽉額約8万円(BYOLの場合約2万円)からご利⽤いただけます * As of September 2024

Autonomous Databaseの⾰新を体験いただいたお客様の声お客様⽤途⽐較対象結果コメント Propre Japan 不動産情報
ビッグデータ基盤インメモリDB on AWS EC2 83秒→0.7秒 (99%短縮) データを移⾏しただけでチューニングをしていない状態で⾼い性能が得られたことは衝撃的でした。稼働開始後の運⽤においても、チューニングが必要ないこと実感しています。運⽤管理が⾃動化されたことで新サービスの検討や開発に注⼒できるようになりましたウィルグループ基幹システム (⼈事派遣管理システム) オンプレミス Oracle Database SE 10倍以上の性能向上既存システムにまったく⼿を⼊れないままの状態で、Oracle Cloud上でのテストを⾏いました。本番に近い環境で何種類ものテストを実施した結果、平均的に速度が速くなるなど、良好なパフォーマンスを確認しました。ある部分では何も⼿を⼊れていなく載せ替えただけなのに10倍くらいのスピードを実現したテストもありますファンコミュニケーションズアフィリエイトサービスのデータ管理基盤 AWS RDS for Oracle (SE) N/A ⾼性能とAIによる運⽤の⾃動化を実現したOracle Autonomous Database Cloudは、まさに究極のデータベースと⾔っても過⾔ではありません。今、振り返ると、その存在になぜもっと早く気付けなかったのかと悔しくてなりませんねアズワン在庫データ提供基盤 N/A 255秒→18秒 (93%短縮) ⾃律化機能によりチューニング、パッチング、モニタリングなどの運⽤管理の負担を50％軽減しながら、在庫データのロード時間を約93％短縮できましたピー・ビーシステムズ(ダリア) 販売管理データの分析基盤他社クラウドの DBサービス 95%短縮パフォーマンスはもちろんのことコスパも⼤きく向上することを確認できましたので即ADWを採⽤しました。ADWのパフォーマンスと可能性には⼤きな期待をしております Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 43

お客様は機械学習が実現する⾃動化の効果を実感 Autonomous Databaseがもたらす運⽤⾃動化の効果 “Autonomous Data Warehouse Cloudにより Hertzは運⽤コストを削減し、その分を我々の顧客サービスやリワードの拡充に振り向けること
が可能になります” “パフォーマンスの⼀貫性は多くのビジネスユーザーにとって重要です。 Autonomous Data Warehouse Cloudによって⼈的ミスによるクエリー・パフォーマンスへの影響を排除することが可能になります。” “⼈間が⽣きるに当たって時間がすべてです。Autonomous Data Warehouse Cloudが⾃分⾃⾝でチューニングを⾏いダウンタイムがないことは我々にとっても我々の患者にとっても重要なことです。” 運⽤に⼈⼿をかけない⼈的ミスがなく安⼼チューニング不要 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 44

ATPを中核として、個別ワークロードに最適化されたサービスも展開 Autonomous Database: ワークロード設定/デプロイメント⽅式 * C@C: Oracle Cloud@Customer(お客様データセンターでOCIサービスを提供) デプロイメント Autonomous
Transaction Processing (混在ワークロード) Serverless Dedicated Exadata Infrastructure (共有環境︓OCI or Azure) (専有環境︓OCI or C@C*) 個別ワークロード Autonomous Data Warehouse (データマート/DWH) Autonomous JSON Database (ドキュメント指向) APEX Service (APEX⽤) ATPのサブセット(機能限定) 標準ワークロード Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 45

Autonomous Database: 活⽤ケース業務アプリケーション混在ワークロードデータウェアハウスデータマートシステム規模新規ビジネスアプリケーション Analytics
Transactions 部⾨アプリケーションワークロード種別あらゆるデータタイプとワークロードに 1つのデータベースで対応できます Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 47

ユースケースとお客様事例データ分析基盤 (データウェアハウス・データマート) Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates
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データ利活⽤の流れとAutonomous Database データベースファイル等センサーソーシャルモバイル業務部⾨ IT 開発者
データサイエンティスト 3rd Patry Infromatica IBM Analytics Cloud 対象データデータ利⽤者 Autonomous Database Data Integration GoldenGate 3rd Patry Tableau Qlik MotionBoard データ収集ロードデータ管理データ活⽤ (可視化/分析/データサイエンス) オープンオープンデータ管理の⾃律化 ADB (ロード、変換等) ADB (AutoML UI, APEX等) オープン性を維持しつつ、⾮IT部⾨ユーザが、より⽣産的なデータ活⽤を進められるようセルフサービス・ツール群をAutonomous Databaseでは提供しています Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 52

データ利活⽤を促進するセルフサービス・ツール群インスタンスを作成すれば、すぐに利⽤可能機械学習 Notebook / AutoML UI ビジネスインテリジェンス Oracle Analytics
Desktop Webアプリ開発 Application Express : APEX API開発 Oracle Rest Data Services データ操作(ロード/変換等) Database Actions Service Console SQL Monitor / Performance Hub Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 53

システム概要 • 2019年に中期IT戦略を策定し、2023年を⽬標にITコストの最適化、機動性、柔軟性を⾼めるためのIT基盤構築に取り組む • ⼩売業に求められるスピード感の獲得に加え、コスト効率化も考慮した結果、決⼼したのが”脱レガシー”と”内製化” • 情報系システムの中核を担う統合データ基盤としてADWを導⼊、 900万⼈の会員データを含む約400店舗およびECサイトの販売
データの集約、⾼速処理を実現導⼊効果 • ⼤量データの⾼速処理を実現する⾼い性能と柔軟性 • 多重SQL実⾏時に、他社クラウドサービスの1.5倍、レガシーシステムの3倍以上の性能を実現 • 夜間に⼤量のデータ集計処理を実⾏し、⽇中は⾃動スケーリングでリソースを⾃動的に縮退することでコストを最適化 • ⾃律機能による運⽤負荷軽減 • ⾃社メンバーが専⾨知識を習得したり、外部から⼈材を採⽤したりせずとも内製で運⽤可能 • オンプレミスで稼働するレガシー・システムを全廃し、ADWにすべてのデータを集約することで、システム運⽤に掛かるコストを10分の1まで削減できる⾒込み Oracle Autonomous Data Warehouseでデータ・ドリブン経営基盤を実現システム構成イメージ • 情報系システム内製化のため、クラウド・サービスを積極的に活⽤し、最適なサービスを組み合わせたマルチクラウド環境でシステムのコスト最適化を図っている利⽤サービス・製品 • Oracle Autonomous Data Warehouse 顧客事例︓アルペン様 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 54 https://www.oracle.com/jp/news/announcement/alpen-data-driven-business-autonomous-data-warehouse-2022-08-29/ 統合データ基盤︓新規構築

IT基盤改⾰の概要 • 全社のIT基盤を4領域に分類し、改⾰の指針を策定 Oracle Autonomous Data Warehouseでデータ・ドリブン経営基盤を実現 IT基盤改⾰プロジェクトとその効果 • IT戦略と⽬的
• システム開発が⾜かせになっていた従来から、内製化により事業の変化に追従可能なスピードを獲得 • 最終的には事業そのもののアジャイルシフトを促進するIT部⾨へ • すべてのデータがADWに集約 • 全社のシステムを”巨⼤な⼀つのデータベース”として扱えるように • “システム間の壁”が無くなり、統合的なデータ利活⽤が可能に • 情報システム部⾨の役割が変化 • 業務部⾨の業務要件をベンダーに依頼して実現するという従来の役割から、内製化を武器に業務部⾨と密に連携しながら会社全体の変⾰をリードする存在へ変化 • 今後に向けて • さらなるデータ分析の⾼度化や、 EC事業やデジタルマーケティングの強化を⽀援していく • 現在⾏っている売上、購買履歴を中⼼としたデータ分析に加え、⾏動履歴なども収集、保管、分析し、ワンツーワンマーケティングに繋げていく • ADWに集約されるデータも⾶躍的に増⼤していく⾒込み顧客事例︓アルペン様 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 55 https://www.oracle.com/jp/news/announcement/alpen-data-driven-business-autonomous-data-warehouse-2022-08-29/ 統合データ基盤︓新規構築

顧客の変化や多様性に迅速に対応するデータドリブンな業務変⾰を実現システム概要 • Keio Department Store Data Lake (KDSDL) •
全社員が利⽤する顧客情報や販売情報などの様々なデータをシームレスに取り込める戦略的情報活⽤基盤 • 従来の顧客分析システムはオンプレミスDWHを利⽤していたが、容量や性能の制約により⾃在なデータ分析ができなかった • ギフト配送システム • ネット受注の配送連携強化を図るため、お中元やお歳暮時の店頭ギフト受注を⼀元管理するギフト配送システムを刷新導⼊効果 • ADWの⾃律機能により、管理や拡張、監視、チューニング、バックアップが全て⾃動化。他社クラウドサービスと⽐較して約30%コスト低減できる上、運⽤負荷の抑制と⾼性能を実現 • データが増え続けてもチューニングなしで⾼速性能を維持。 2年分で 4,000万件を超えるテーブルを含む複雑な結合検索を1-2秒のレスポンスで実⾏ • 店頭POSからの全ての取引明細データを、店舗や売場毎の管理レベルにほぼリアルタイムで集計。300ほどのダッシュボードを全従業員へ提供。店舗におけるタイムリーな情報把握を実現し、スタッフのデータ活⽤の頻度も向上顧客事例︓京王百貨店様 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 56 https://www.oracle.com/jp/news/announcement/keiodepartmentstore-oci-adw-20210916/ システム構成イメージ利⽤サービス・製品 • Oracle Autonomous Data Warehouse (ADW) • Oracle Database Cloud Service • OCI Compute, Storage, FastConnect • Oracle Consulting Service 導⼊パートナー • 株式会社アシスト分析基盤︓新規構築

顧客の変化や多様性に迅速に対応するデータドリブンな業務変⾰を実現顧客事例︓京王百貨店様 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 57
課題︓⾃在なデータ分析への対応従来のオンプレミスDWHによる顧客/商品分析はテンプレートをベースとしており、現場が求める要件へ迅速に対応できていない。容量と性能の制約により前年度との⽐較しかできない ØメールやWeb、SNSなど、デジタルの顧客接点へと移⾏ Ø柔軟かつアジャイルな分析環境が必要 Øコストのかかる改修でなく、刷新を選択課題解決と今後 • 店舗におけるタイムリーな情報把握を実現。300 ほどのダッシュボードを全従業員へ提供し、現場からの要望にも対応 • ⾃律型基盤により容量と性能課題が解消 • データに基づいた売上・販売予測等による受発注精度の向上や、ローコード開発ツール活⽤によるさらなるアジリティ向上を⽬指す店舗、ネット販売など全ての顧客接点で蓄積されたデータに加え、他の社内データ、外部オープン・データ、ソーシャル・データなどを分析できる基盤を構築 https://www.oracle.com/jp/news/announcement/keiodepartmentstore-oci-adw-20210916/ 分析基盤︓新規構築

顧客事例: 株式会社壱番屋システム構成イメージ分析イメージ利⽤サービス • Oracle Autonomous Data Warehouse
(ADW) • Oracle Analytics Cloud (OAC) 導⼊パートナー • 株式会社クロスキャット 58 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 株式会社壱番屋 • “ココイチ”の愛称で親しまれるカレー専⾨店「カレーハウスCoCo壱番屋」などの店舗運営およびフランチャイズ展開。⽇本国内で1,225店舗、アメリカ、タイ、中国など世界各国でも216店舗を展開 (2024年4⽉末現在) 導⼊背景 • 店舗POSシステムの刷新にあたり、データ活⽤基盤の刷新を検討 • 旧DWHは、⼀部の社員しか利⽤できず、社員および各店舗に対して情報共有するためには、Excelでの加⼯と配布が必要で、作業負荷が⾼く、また、情報の鮮度が低かったり、情報量が少ないケースもあり、データ活⽤に⽀障があった導⼊効果 • 全社データ活⽤基盤として、OACで全社ポータルサイトを構築したことにより、これまでExcelでは実現できなかった速報値の提供や地図・グラフを活⽤したビジュアルな表現で必要な情報を専⾨知識を持たない社員まで展開が可能になった • PC･タブレットから素早く帳票閲覧、データドリブンな店舗運営を⽀援 • ADWに付帯のOracle APEXを利⽤することで、マスターデータ更新や予実管理⼊⼒、インフォメーションの登録などを⾏い、情報鮮度を向上 • Excel編集作業がなくなり、情報共有の作業効率が200％改善⾷を通じたサービスで世界に笑顔を届けるため、POSシステムおよび⼊出荷システムのデータ活⽤基盤を Oracle Cloud Infrastructureで刷新 POSシステム⼊出荷システム Oracle Autonomous Data Warehouse Oracle Analytics Cloud 全社ポータルサイト Oracle APEX マスターデータ更新予実管理⼊⼒インフォメーション登録ほか PC or タブレット分析基盤︓新規構築

世界的な競争⼒強化に向けてデータドリブンな業務オペレーションをオラクルの⾃律型データベースで実現⽇本メクトロン株式会社 • 電⼦部品の製造販売。グローバルブランド“Mektec"を展開し、世界各地の製造拠点、販売拠点から、世界中のお客様にフレキシブルプリント基板(FPC)を提供システム概要 • 最新データの⼀元化と多様な分析・情報共有を可能にする「販売管理データ統合基盤」
導⼊効果 • Oracle Autonomous Data Warehouseを利⽤することで、複数拠点の多種に渡る⼤量データの集約作業時間を⼤幅に短縮し、⽇々更新を実施。Oracle Analytics Cloudのダッシュボード機能を活⽤し、多彩な表現⼒を活かした分析と情報の社内共有を促進 • ローコード開発ツールであるOracle APEXを活⽤し、最新製品情報などの反映や現場担当者による引き合いのコメント⼊⼒機能を実装。タイムリーなデータ利活⽤の実現に向けてデータマネジメントを効率化し、優良な開発から販売活動の拡⼤や改善に貢献 • 業務部⾨による内製化により、継続的な機能実装のスピード化を実現。また、数千万円と⾒込まれる外注費やシステム変更に伴うコストの削減を⾏いつつ、タイムリーなシステム更新を実現システム構成イメージ分析イメージ利⽤サービス・製品 • Oracle Autonomous Data Warehouse (ADW) • Oracle APEX • Oracle Analytics Cloud (OAC) • Oracle Essbase Plus 顧客事例︓⽇本メクトロン様 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 59 https://www.oracle.com/jp/news/announcement/oracle-autonomous-database-helps-nippon-mektron-to-build-sales-data-platform-2023-02-27/ 分析基盤︓新規構築

基幹業務を⽀える情報システムを刷新、オラクルのフルマネージドPaaSに統⼀し⼤幅な運⽤効率化を狙うシステム概要 • ⾃動⾞保険、がん保険、⽕災保険等、各種保険データを基にした膨⼤なレポートを⽇々基幹業務で活⽤ • 旧態化した既存オンプレミス環境では、旧Sybase IQ、SAP BusinessObjects、 Crystal
Reportsなど、製品、サービス・フレームワーク、⾔語などが多岐にわたり煩雑なため、アーキテクチャの刷新と運⽤管理コストの⼤幅な改善が急務に • 繁忙期の⾼負荷に柔軟に対応し、⾼いレベルのセキュリティとコスト・パフォーマンスを両⽴するため、エンタープライズ要件に対応した基盤の実現を検討採⽤ポイント • フルマネージドPaaSにも関わらず、他社クラウドサービス(IaaS)と⽐較して⾒積額が約10%低く、また、様々な要件に対しシングル・ベンダー(オラクル)で対応、統⼀でき、運⽤管理コストの⼤幅な削減が⾒込まれる • 従来はピーク時に合わせたサイジングのため余剰リソースが発⽣していたが、 ADWのオートスケーリング機能によりCPUやメモリの⾃動増減が可能となり、平常時は⽉末ピークの1/3の従量課⾦とするなどリソースの最適化が図れる • これまでユーザー(企画や営業部⾨)からの依頼の度にシステム部⾨にてSQLを作成、データ抽出を⾏い、多くの煩雑な作業が発⽣していたが、OCI DIやOAC を導⼊することにより、分かりやすいインターフェイスでユーザー主導によるデータの取り扱いが可能となり、社内におけるデータ利活⽤を推進システム構成イメージ利⽤予定サービス • Oracle Autonomous Data Warehouse (ADW) • Oracle Analytics Cloud (OAC) • OCI Data Integration (OCI DI) • Oracle Cloud Infrastructure (Compute, Object Storage) 導⼊パートナー • 株式会社クロスキャット Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 60 ・・・など⾃動⾞(契約) 情報系DB ⾃動⾞(⽀払)DB がん基幹DB 団保基幹DB ⽕災基幹DB 基幹業務を⽀える各種データソース群 Oracle Autonomous Data Warehouse OCI Data Integration Oracle Analytics Cloud データ収集・連携データ蓄積データ閲覧・分析帳票出⼒情報システム顧客事例︓SBI損害保険様分析基盤︓オンプレミスからの移⾏

データ分析基盤をOracle Autonomous Data WarehouseとOracle Analytics Cloudへ移⾏株式会社オカムラ • オフィスや店舗等の設備および家具の設計・製造、物流システム機器の開発など幅広い事業を⼿がける
• 販売分析や⽣産効率および物流効率の向上などを⽬的として、全従業員の4分の1にあたる約1,000名が利⽤従来の課題 • 従来のオンプレミス環境は、アプライアンス型DWHとOracle BIEEで構成。ピーク時に合わせたサイジングのため、余剰リソースが発⽣していた導⼊効果 • ADWの⾼い基本性能やスマートスキャンを活⽤することで、従来環境と⽐較して少ないリソースで⾼いパフォーマンスを実現(従来環境 32コア→ADW 4コア) • バッチ処理で平均1.5倍に性能が改善、BIレスポンスタイムは最⼤60分の1に短縮 • 運⽤管理負荷を軽減すると同時に、ADWのオートスケーリング機能により、柔軟なリソース増減が可能になり、年額費⽤を約36％削減システム構成イメージ利⽤サービス • Autonomous Data Warehouse, Oracle Analytics Cloud, Oracle Data Integrator 導⼊パートナー • イデア・コンサルティング株式会社顧客事例︓オカムラ様 https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20210310.html 分析基盤︓オンプレミスからの移⾏ Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 61

EBPM推進を⽀える新たな取り組み。データ利活⽤基盤として市⺠の声を能動的に把握する仕組みを整備システム概要 • EBPM を積極的に推進するための分析基盤。データ分析から実際の地域課題の解決に向けて、政策を⽴案・実⾏ • ⾏政への市⺠の声をより広範に把握するため、Twitter データを分析することで市⺠の反応やニーズを把握、施策検討に活⽤
導⼊効果 • ⽉数万件単位の Tweet を取得。これまで⾃治体に届いていた市⺠の声(年間数千件)より広範なデータを収集。データの収集・加⼯・可視化までのプロセスを⾃動化 • ふるさと納税の取組など、各施策に対する市⺠の反応を能動的に把握することができ、更なる施策の向上に寄与 • 今後のスマートシティ政策にも活かせる基盤になり得るシステム構成イメージ利⽤サービス・製品 • Oracle Autonomous Data Warehouse • Oracle Analytics Cloud • Oracle Integration Cloud • Oracle Cloud Infrastructure Data Science 顧客事例︓東京都三鷹市様 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 62 分析基盤︓新規構築

n 北海道地域共通ポイントカード「EZOCA（エゾカ）」の発⾏・運営事業を展開 n 会員数は約 190 万⼈、加盟企業は 120 社 700
店以上 n サッカー J リーグの北海道コンサドーレ札幌とのコラボカード「コンサドーレ EZOCA」などを発⾏会社概要導⼊背景 n Excel や他社専⽤ツールを使っていたが、分析パターンや分析可能なデータ量に限界があり、新たな視点による分析が困難（他社専⽤ツールの場合、 3 年分のデータ量の分析ができない） n システム担当者の負担が多く、また、タイムリーなデータ分析も困難 n 「新北海道スタイル」への対応（北海道コンサドーレ札幌のホームゲーム来場者に対する 3 密を回避したポイント付与）「新北海道スタイル」への対応と加盟店向け会員データ分析サービスソリューション n 「EZOCA（エゾカ）」のデータ分析基盤 l Oracle Autonomous Data Warehouse l Oracle Analytics Cloud n 「新北海道スタイル」への対応（北海道コンサドーレ札幌のホームゲーム来場者に対する⾮接触型ポイント付与システム） l Oracle Cloud Infrastructure（Compute ほか）上に構築導⼊効果 n 130〜150 万件のトランザクションデータを Oracle Autonomous Data Warehouse に投⼊することで、膨⼤なデータ量や処理性能を気にすることがなくなり、システム担当者の負担を軽減。また、タイムリーなデータ分析が可能に n わずか 2 週間で⾮接触型ポイント付与システムを構築。「新北海道スタイル」に対応しながら、昨年度と変わらないポイント付与率（約 12%）を実現。事業の継続性を保ち、地域ビジネスに貢献顧客事例︓リージョナルマーケティング様北海道地域共通ポイントカード「EZOCA（エゾカ）」の利⽤促進に向けて新たなデータ分析基盤に Oracle Cloud を導⼊、「新北海道スタイル」にも対応ポイントシステム基盤加盟店向け会員データ分析サービス会員⾏動認知による地域ビジネスへの貢献「新北海道スタイル」への対応北海道コンサドーレ札幌のホームゲーム来場者への⾮接触型ポイント付与システムポイントデータ分析基盤膨⼤なデータ量に対応タイムリーなデータ分析 https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20201029.html 分析基盤︓新規構築 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 63

Autonomous Databaseの採⽤により、既存Cloudに⽐べ最⼤95%の処理時間減少、更にコストは20%減少株式会社ダリア • 販売管理データの分析基盤の性能を向上させ、営業拠点でのレポート作成をスムーズにしたい従来の課題 • 分析するデータ規模が拡⼤し続けるため、既存のAmazon Web
Service上に構築されていたシステムでは限界があった • 利⽤料が⾼くなっている点 • AWSへの⽀払いが、⽉額100万円以上にまで膨れていた • 性能を向上させるための⼿間や時間が膨⼤にかかる点 • システムのチューニングは⾏っていたが限度があり、抜本的にアプリケーション改修を⾏うか、AWSサービスの性能向上オプションを購⼊しないと、性能がこれ以上あがらないところまできていた導⼊効果 • データを照会するための処理時間がAWSから移⾏することで最⼤ 95%減少 • データとデータを突合して⽐較するための処理時間がAWSから移⾏することで最⼤68%減少 • AWSの構成が8 vCPUに対してOracle Cloudでは2 OCPU 性能検証結果利⽤サービス • Autonomous Data Warehouse 導⼊パートナー • 株式会社ピー・ビーシステムズ顧客事例︓ダリア様約600秒 https://go.oracle.com/LP=87649 期間・分類別集計パターンA 期間・分類別集計パターンB 分析基盤︓他社からの移⾏ Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 64

データベース内での⾃動機械学習 AutoML + Autonomous Database ⾃動アルゴリズム選択⼿あたり次第にアルゴリズムを探すよりも格段に速く⾃動特徴量
選択データノイズと特徴量の数を削減⾃動モデルチューニング正確性の向上に⼤きく貢献 ML Model ⾃動アルゴリズム選択 – モデルのクオリティを向上させることのできるデータベース内アルゴリズムを特定 – ⼿あたり次第のアルゴリズム探しよりも格段に速く最適なアルゴリズムを選択⾃動特徴量選択 – 最も予測に寄与する特徴量の特定によって特徴量の数を削減 – パフォーマンスと精度の向上機械学習の可能性を⾮エキスパートの⽅にもデータテーブル 68 Oracle Machine Learning AutoML UI ⾼度なMLをより⼿軽に⾃動モデルチューニング – アルゴリズムハイパーパラメータの⾃動チューニング – ⼿作業や総当たりの最適パラメータ探しが不要 68 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates

実験の作成データ・ソースの選択 AutoML UIにより、ノンコーディングで機械学習モデルの作成が可能 AutoML + Autonomous Database Copyright ©
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AutoML UIにより、ノンコーディングで機械学習モデルの作成が可能 AutoML + Autonomous Database リーダーボード(アルゴリズムをスコアリング) 属性評価 Copyright ©
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AutoML + Autonomous Database: ユースケース機微な情報を含む分析をセキュアに実施・ビジネスの⾻幹となる情報(売上、顧客マスターなど)を外部に出さず分析が可能・分析に必要となるWebなどの外部の情報も統合データベースに格納し⼀元化した分析を実施分析対象となるビジネスデータがDBに格納しているシステム・既存のデータから機械学習をすぐに始められる
・⼀般的な機械学習プロジェクトでは、データ収集、クリーンアップから始めるため、時間がかかり複雑になるリアルタイム予測をしたいお客様・DB内で分析できるため、DWHに加えてOLTPのシステムも分析対象にすることができる・プリペイドカード、バーコード決済、クレジットカード不正検知や購⼊者への次に提案するレコメンデーションなど Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 71

企業・システム概要 • プリントシール事業を展開、国内市場シェア94％ (2022年夏フリュー調べ) • 全国のアミューズメント施設などに設置されたプリントシール機と携帯端末やスマートフォンを連動するプリントシール画像取得・閲覧サービス「ピクトリンク」 • プリントシール機で撮影した画像データは、数分内には携帯端末やスマートフォンで
ダウンロード可能になり、SNSでの画像活⽤を含め利⽤が拡⼤ • 149万⼈の有料会員、年間3,400万回の撮影 (平均1秒に1回以上の頻度)* • ハロウィンやクリスマス時期などの繁忙期には平常時の約1.5から2倍に利⽤が集中 • データセンター⽼朽化に伴い、サービスを中断することなく、期⽇までにサービス基盤を他の環境に移⾏することが求められていた導⼊効果 • 最⼤で約3倍のSQL処理性能を約60％のコストで実現 • データベースの性能向上とCPUの柔軟な増減により、課題となっていたピーク時のサービス品質劣化も解消され、常に安定したサービスを提供 • 今後3年間で、同等のオンプレミス環境と⽐較して1億3,000万円以上、他のクラウドとの⽐較では4億4,000万円以上、全体コストが抑制されると⾒込む • ⾃律機能による管理⼯数削減と柔軟な運⽤の両⽴ • サーバやデータベース管理作業が⾃動化されたことで、運⽤管理負荷を⼤幅軽減 • ⾃社の運⽤ポリシーを適⽤可能な専有環境を採⽤することで、プリントシール機利⽤の少ない時間帯でパッチ適⽤やメンテナンスを⾏い、常に安全かつ安定したサービスを提供可能な環境を整備プリントシール機の顧客サービス⽤⼤規模基幹データベース基盤をAutonomous Databaseで刷新システム構成イメージ ü 80以上のアプリケーションと⼤規模データベースで構成 ü 新環境では、マルチクラウドで構成利⽤サービス・製品 • Autonomous Database (Dedicated & Serverless) • Object Storage, FastConnect • OCI GoldenGate (円滑なデータ移⾏に利⽤) 顧客事例︓フリュー様 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 73 * ADB-D: Dedicated * ADB-S: Serverless https://www.oracle.com/jp/news/announcement/furyu-corporation-adopts-autonomous-database-2023-12-18/ * 有料会員数(2023年3⽉末時点)、撮影回数(2022年度実績) 業務アプリ︓オンプレミスからの移⾏

⼩売業向け販売管理システム提供基盤をOCIで構築し、性能および信頼性を向上システム概要 • 「storeGATE2」は、専⾨店・⼩売業に適した、全店舗の販売情報をリアルタイムに把握できるサービスで、約10年で40 社、3,000店舗以上で導⼊ • 従来オンプレミス環境でサービスを提供。ハードウェア更改に際し、サービス基盤をモダナイズすることを決定採⽤ポイント
• ⾃律型データベースにより、データベースのチューニング、スケーリング、パッチ適⽤などの運⽤管理を⾃動化し、⾼いレベルの性能、セキュリティ、可⽤性が実現できること • 現⾏オンプレミス環境と⽐較し、5倍以上の性能向上 • システムを無停⽌でスケールアップおよびスケールダウンが可能 • 専有環境であるため、⾃社のポリシーに合った頻度でのメンテナンスの設定が可能で、⾃社の管理要件をすべて満たすことができた • 保有しているStandard EditionライセンスをBYOLすることができ、コストを低減しながら、Exadata/Enterprise Editionの機能がフル活⽤できる顧客事例︓NECネクサソリューションズ様 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 74 システム構成イメージ利⽤サービス・製品 • Autonomous Database Dedicated (Autonomous Transaction Processing) • OCI Compute, Storage, FastConnect https://www.oracle.com/jp/news/announcement/necnexsolutions-20210908.html 業務アプリ︓オンプレミスからの移⾏

システム概要 • 約2万社の広告を約300万のサイトに24時間365⽇配信するアフィリエイト・ネットワークサービス「A8.net」のデータベース基盤。億単位のレコードを持つテーブルが複数あり、1⽇数百万件の処理を⾏う • 従来はAmazon RDS for
Oracle(Standard Edition)で稼働していたが、性能や拡張性の⾯で課題があった導⼊効果 • お客様のコメント︓ 「Autonomous Database＝究極のデータベース」 • Exadataを基盤とした、性能、可⽤性、およびセキュリティに優れたデータベース • サービスを⽌めずにリソースの増減が可能な拡張性があり、インフラの⼼配は不要に • ⾃動化により、少ないリソースや⼯数での運⽤や監視が可能に • Standard Editionを卒業 • 既存のSEライセンスを持ち込むことでコストを低減しながら、 Exadata/Enterprise Editionの機能を活⽤可能にデータを駆使し広告効果を最⼤化するシステム基盤にOracle Autonomous Databaseを採⽤顧客事例︓ファンコミュニケーションズ様 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 75 https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20191023.html システム構成イメージ利⽤サービス・製品 • Oracle Autonomous Transaction Processing • MySQL Database Service with HeatWave (別システムの分析基盤で利⽤) ⾃社データセンターアプリケーション郡 (管理系) 他社SaaS (顧客管理等) ⾃社拠点分析ツール AWS A8.net 基幹システムアプリケーション群 OCI A8.net 基幹システム分析基盤 Autonomous Database MySQL Database Service with HeatWave データ連携業務アプリ︓他社からの移⾏

• 販売管理システムのデータ管理にOracle Databaseをオンプレミスで20年以上にわたり利⽤ • Oracle Databaseの機能や使い勝⼿等のメリットを継続して活⽤しながら、運⽤管理負担を軽減するため、ATPへ移⾏ • 保有しているOracle
Database Standard Edition ライセンスを持ち込むことで、コストを抑えながら、最新機能をクラウドで活⽤可能に • 既存のアプリケーションを⼤きく改修する必要がなかったため、利⽤ユーザの操作性を変えることなく、 1ヶ⽉という短期間で移⾏を完了 • ATPが持つ⾃律機能により、運⽤管理負担を軽減しながら、アプリケーション処理速度が約1.5倍向上し、バッチ処理時間も従来から半減したことで、業務効率の⼤幅な向上を実現東映様 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 76 Oracle Autonomous Transaction Processing (ATP)への移⾏を1カ⽉で完了アプリケーション性能向上、バッチ処理時間の半減により、業務効率向上に貢献 “SaaSでのクラウド利⽤は進んでいますが、今回初めてデータベースのクラウドへの移⾏を⾏いました。オンプレミスの「Oracle Database」から「Oracle Autonomous Database」への移⾏は想定よりも容易で、基本的な使い⽅が変わらず、従来の知⾒を⽣かして運⽤することができ、利⽤者もクラウドに移⾏したことを意識せず利⽤できています。チューニングも最低限で、移⾏しただけで性能が向上したのは驚きでした。今回の移⾏により改めてクラウドのメリットを実感しており、今後そのほかのデータベースやシステムにおいてもクラウドの利⽤を積極的に検討したいと考えています。" 東映株式会社情報開発室室⻑鈴⽊聡⽒課⻑池⽥治⽒業務アプリ︓オンプレミスからの移⾏

不動産テックの核となるビッグデータ基盤をAutonomous Transaction Processingで刷新企業概要 • 不動産データプラットフォームを投資家や企業へ提供 • 2020年3⽉現在、17か国が対象 • 1⽇あたり約1,600万件の不動産情報を収集し、各情報に約3万の特徴
情報を紐付ける(不動産⾃体の特徴や周辺地理の特徴など) • 誰もが正確に不動産市場を理解できる環境の創出を⽬指しサービスの開発、運営を⾏っていますビジネス課題 • 2020年中に対象を世界30カ国に拡⼤したい • リアルタイムで億単位のデータを活⽤をしたい • 数万項⽬の条件での集計、最適条件抽出、推移変動のランキング化等システム課題 • 従来AWSで、7-8台のクラスタ構成のインメモリDBを運⽤していた • インメモリDBは、格納するデータ量＝必要なメモリ容量となる • ⼤容量メモリのサーバは費⽤が⾼いため、レスポンスが求められないデータはディスクを使⽤するDBへ随時移動する運⽤が前提となる • 随時移動の仕組みの構築とパフォーマンス・チューニングの実施には最低5-6 ⼈⽉の⼯数が必要 • 運⽤開始後は、多数のサーバやデータベースの管理とチューニングを継続しなければならないお客様の声、導⼊効果 • Autonomous Transaction Processingの検証(*)では、データを移⾏しただけでチューニングをしていない状態で⾼い性能が得られたことは衝撃的でした • 稼働開始後の運⽤においても、チューニングが必要ないこと実感しています。運⽤管理が⾃動化されたことで新サービスの検討や開発に注⼒できるようになりました • 今後Autonomous Transaction Processing以外の選択をすることはないと思いますご利⽤頂いたオラクルのサービス • Oracle Autonomous Transaction Processing • オラクルコンサルによる導⼊サービス (Oracle Consulting Rapid Start Service for Autonomous Transactional Processing Database Cloud) 顧客事例︓株式会社Propre Japan(プロパージャパン) AWS上のインメモリDB Oracle Cloud 最⼤99%短縮世界中の「近くに学校、病院、公園があり、80㎡以上でベランダ付き、3,000万円以内で購⼊できる」物件数をエリアごとに集計 0.7秒 83秒 * Autonomous Transaction Processingの検証 https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20200522.html 混在ワークロード︓他社からの移⾏ Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 79

不動産テックの核となるビッグデータ基盤をAutonomous Transaction Processingで刷新従来の環境 Oracle Cloud環境顧客事例︓株式会社Propre Japan(プロパージャパン) ＜課題＞ •
⽇次で増える膨⼤なデータに対して性能を出し続ける必要があるパフォーマンス要件に対応するため、 AWS上で7-8台のクラスタ構成のインメモリDBを運⽤していた • インメモリDBは、格納するデータ量＝必要なメモリ容量となる⼤容量メモリのサーバは費⽤が⾼いため、重要なデータでも⾼いレスポンスが求められない場合、ディスクを使⽤するDBへ随時移動していく運⽤が前提 ü 随時移動の仕組みの構築とパフォーマンスのチューニングを実施するためには最低でも5- 6⼈⽉の⼯数が必要 • 運⽤開始後は、多数のサーバやデータベースの管理とチューニングを継続しなければならない＜効果＞ • チューニングを⼀切することなく、⾼性能を発揮し、運⽤後も性能を維持 ü ⼤容量メモリのサーバより圧倒的に安価な専⽤ディスクを活⽤できるので、重要なデータは全て同じDBに格納できる • 追加でパフォーマンスが必要となった場合、オンラインでCPUコア数の増減を⾏い性能を調整できる＜さらに＞ • ネットワークアウトバウンド費⽤も安い ü AWSの約1/10のコストで利⽤可能(株式会社Propre Japan調べ) • サポート・サービスが追加費⽤無しで利⽤できる • 空間データ処理機能が充実している(Oracle Spatial and Graph) https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20200522.html 混在ワークロード︓他社からの移⾏ Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 80

⾼性能データ基盤を⾃動管理で導⼊可能、分析サービス/OACとの組み合わせ Autonomous Database: 部⾨システムや新規ビジネスに活⽤されているお客様お客様ご利⽤⽤途アウトソーシングビジネスサービス国内グループ従業員約35,000名の快適な職場環境整備を⽀援するデータの⼀元管理と分析を⾏うシステムを「Oracle
Autonomous Database」で構築 ANAデジタルデザインラボ地域企業活性化に向けた新規事業「Journey＋」にAutonomous Databaseを活⽤ NTT⻄⽇本 AIを活⽤した認知症予知基盤にAutonomous Databaseを採⽤平⽥タイル Oracle Autonomous Data WarehouseとOracle Analytics Cloudで基幹システムのデータを⼀元化。データの抽出・集計・分析を⾃動化かつセルフサービス化し、事業部⾨による多⾯的でタイムリーなデータ活⽤を可能に富良野市 IoT除排雪効率化実証実験にOracle Autonomous Databaseを活⽤ベネフィット・ワン Oracle Autonomous Data WarehouseおよびOracle Analytics Cloud を活⽤し、会員のサービス利⽤状況の集計・分析業務を効率化、従来2時間を費やしていた集計業務をわずか15分に短縮三鷹市エビデンスに基づく政策企画・⽴案推進を⽀える⾼度なデータ分析環境を Autonomous DatabaseとOracle Analytics Cloudで実現 https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/post/oci-customer-reference クラウド分析基盤膨⼤なデータ量に対応できるDB 使いやすいデータ分析ツール Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 82

顧客事例︓北海道岩⾒沢市役所様除排雪事業の効率化による市⺠満⾜度向上を⽬的とした ICT およびデータの利活⽤システム概要 • 障害物の GIS 位置情報と除雪⾞の⾛⾏履歴、
位置情報をリアルタイムで可視化し、除雪作業の品質、効率性、安全性の向上を⽀援 • ⾛⾏履歴算出データ(距離・時間)、市⺠要望、天候データなどを Oracle Analytics Cloud や Graph で分析し、除排雪作業の⾒える化および効率化を⽀援岩⾒沢市役所様からのコメント特別豪雪地帯の指定を受けている当市では「市⺠⽣活の質の向上」と「地域経済の活性化」の実現に向け、地域特性を活かした持続性の⾼い社会環境形成を図るため、データ活⽤による地域課題解決に向けた取り組みを進めています。昨今の異常気象をはじめ、少⼦⾼齢化によるオペレータの⼈材不⾜等の課題に対応するため、除排雪に係る作業品質の持続化に向けた取り組みが必要と考えています。さらに「Oracle Analytics Cloud」での複合的・多⾓的な分析や業務オペレーションの効率化を進め、市⺠満⾜度の⾼い除排雪対策を⽬指してまいります。パートナー • TIS北海道株式会社システム構成イメージ導⼊効果 • さまざまなデータの横断分析や可視化により EBPM を推進 • 道路上の障害物位置情報の可視化による作業効率の向上 • 市⺠要望や注意箇所の可視化による作業品質の持続化 • 熟練作業者の作業軌跡のデータ化による技術・経路等の継承 • ⽇報、⽉報の書類整理作業の即時化と負荷軽減 83 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates Oracle Cloud Infrastructure (Tokyo Region) VCN 職員開発パートナー携帯端末（除雪⾞） Cloud Guard Oracle Analytics Cloud Load Balancer Internet Gateway Private Subnet APサーバ Virtual Machine Oracle Autonomous Data Warehouse Bastion Service Gateway

部⾨アプリケーションの構築に最適 ü 業界最先端のローコード開発プラットフォーム ü 学習が容易ですぐにスタート可能 ü SQLおよびRESTフレンドリー ü レスポンシブおよびモバイルアプリ構築可能 ü
Oracle Database / Database Cloud / Autonomous Database に無償バンドル ü Oracle CloudのAlways Freeでも利⽤可能 ü グローバルですべての業界での成功事例 ü 50万⼈超の開発者コミュニティ Autonomous Databaseを⽴ち上げると、すぐにAPEXが利⽤可能 Webサーバ等の準備は不要 Oracle APEX (Oracle Application Express) https://apex.oracle.com/ja/ ファイルを使ったアプリケーションの Webへの移⾏代表的な利⽤ケース Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 84

利⽤ケース︓ファイルを使ったアプリケーションのWebへの移⾏ Oracle APEX (Oracle Application Express) Excelファイルをドラッグ・アンド・ドロップファイル・データを認識しデータベースへ⾃動ロード
Webアプリを⾃動作成スマホにも⾃動対応ブラウザだけで、Excelファイルからデータベースへデータをロードし、スマホに対応したWebアプリを容易に作成可能 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 85

建築統計データ整備業務を紙ベースからデジタル化し、⼯数を削減・効率化システム概要 • 各都道府県が作成する建築着⼯統計調査票等をまとめて、集計し、オープンデータ化し公開する • ⼤半の調査票⽤紙を郵送で受領、OCRでデータ化し集計していた業務から、Excel/Web画⾯で⼊⼒、Autonomous Databaseに保存、APEXの集計アプリケーションに置き換え
導⼊効果 • 毎⽉数万件にのぼるデータの収集・管理にかかる作業⼯数を削減・効率化 • ⼿書き⼊⼒データの収集、OCR転記などの⼯程をデジタル化し、作業を効率化するとともに、紙の保管場所とコストを削減 • データチェックに通常3⽇を要していたものが1⽇へ短縮、オープンデータ公開までの作業の省⼒化を実現 • Autonomous DatabaseとAPEXで、データ蓄積と集計を運⽤コストをかけずに⼀元化 • OCIはIOPS課⾦がないため、⼤量のデータ⼊出⼒環境を低コストでパブリック・クラウドに構築顧客事例︓国⼟交通省総合政策局情報政策課建設経済統計調査室様 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 86 システム構成イメージ利⽤サービス・製品 • Autonomous Transaction Processing(ATP) • Oracle Application Express(APEX) パートナー • 株式会社システムサポート部⾨システム︓業務デジタル化

経理データ分析基盤の導⼊により、ビル別収⽀表などの帳票作成業務の効率化と経営層へのデータ・ビジュアライゼーションを活⽤した説明でビジネス上の迅速な意思決定を⽀援三井不動産ファシリティーズ • 三井不動産グループの施設管理業務を担う企業。グループの建物を中⼼に、300棟以上のオフィスビルや商業施設などの設備管理、清掃、警備等の請負を⾏う従来の課題 • 経理課主体によるビル別収⽀表などの帳票作成業務において、社
内約20部⾨に対する物件管理シート(Excel マクロ)の配布と収集、その後の集計業務で多くの煩雑な作業が発⽣ • 経理関連データの収集・蓄積および分析基盤の不在による⾮効率な⼈海戦術からの脱却導⼊効果 • 経理データ分析基盤の導⼊により、帳票作成業務を80%削減(1週間から1⽇へ) • 複数データの照合などにおけるオペレーションミスを根絶 • Excel マクロを使⽤した分析では2パターンのみだったが、新たなデータ分析基盤では16パターンに増え、分析深度を向上 • 集計データから明細データへスムーズなドリルダウン分析を実現 • 経営層へデータ・ビジュアライゼーションを活⽤した説明で経営層における納得感の向上とビジネス上の迅速な意思決定を⽀援 Before / After 利⽤サービス・製品 • Oracle Autonomous Data Warehouse • Oracle Application Express • Oracle Analytics Cloud • Oracle Consulting Service 顧客事例︓三井不動産ファシリティーズ株式会社 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 87 After Oracle Autonomous Data Warehouse Oracle Analytics Cloud Oracle APEX 各部⾨の担当者経理部経営層データ・ビジュアライゼーションの活⽤ビジネス上の迅速な意思決定へ業務システム業務システム各種 Excel ファイル GUI ベースによるデータ⼊⼒・更新 Web ブラウザベースによる集計データの抽出・分析 Before 業務システム業務システム経理部 A 部⾨ B 部⾨ C 部⾨ D 部⾨ E 部⾨ F 部⾨・・・・・社内約20部⾨社内約20部⾨へ Excel シート(未記⼊)の配布社内約20部⾨から Excel シート(記⼊済)の収集管理データ CSV ファイル CSV ファイル⽬的別帳票作成データの照合および集計 (Excel マクロ) 部⾨システム︓Excelからの移⾏

株式会社ケーブルメディア四国 • ⾹川県⾼松市に本社を置くケーブルテレビ局 • サービス提供エリアは、⾼松市、東かがわ市、さぬき市および三⽊町従来の課題 • 経験や勘に頼らない、データに基づく視聴者ニーズの把握と番組改編などの意思決定を推進すべく、外部から視聴率
データを⼿配。しかしながら、秒単位の膨⼤な視聴率データを Excel 上で加⼯・集計し、グラフ作成を⾏っていたため、多くの煩雑な作業が発⽣していた導⼊効果 • 視聴率データの分析基盤の導⼊により、経営層へのレポート作成業務を⼤幅削減(1週間から1時間へ) • 視聴者ニーズのわずかな変化を直感的に⾒える化し、番組改編に⼤きく貢献(番組改編後の接触率: 最⼤50%アップ) • 初期導⼊時、オラクルのコンサルティング・サービスからレクチャーを受け、データ分析基盤を企画部のみで運⽤システム構成イメージ分析イメージ利⽤サービス • Oracle Autonomous Data Warehouse • Oracle Analytics Cloud • Oracle Consulting Service Oracle Autonomous Data Warehouse Oracle Analytics Cloud 設定済み指標を活⽤した視聴率データのスムーズな⾒える化秒単位の膨⼤な視聴率データ（外部データ）⽉次定点観測による視聴者ニーズの動向把握四半期毎の経営層へのレポーティング（従前の1週間作業から1時間へ⼤幅削減）視聴率データの投⼊データ接続平均接触率のレーダー折れ線平均接触率のヒートマップ顧客事例︓株式会社ケーブルメディア四国秒単位の膨⼤な視聴率データをOracle Autonomous Data Warehouseに投⼊してOracle Analytics Cloudでスムーズに⾒える化。データに基づく新たな “気づき“ を直感的に発⾒し、番組改編に⼤きく貢献 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 88 部⾨システム︓Excelからの移⾏

Oracle Cloud Infrastructureでは、多様なデータベース・サービス(Base, Exadata, Autonomous Database)を提供し、お客様のあらゆる要件に対応できます世界初の⾃律型データベース・クラウド・サービスであるAutonomous Databaseは、⽇本のお客様での利⽤が急速に進んでいます部⾨システムからデータウェアハウス、そして基幹システムまであらゆる⽤途にご活⽤いただけます
まとめ Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 91

サービス概要/価格情報 • https://www.oracle.com/jp/autonomous- database/ よくあるご質問(FAQ) • https://www.oracle.com/database/technolog ies/datawarehouse-bigdata/adb-faqs.html マニュアル •
英語︓https://docs.cloud.oracle.com/en- us/iaas/Content/home.htm • ⽇本語︓ https://docs.oracle.com/cd/E83857_01/paas /index.html 技術資料 • https://speakerdeck.com/oracle4engineer/a utonomous-database-cloud-ji-shu-xiang-xi チュートリアル • https://oracle- japan.github.io/ocitutorials/database/ Oracle Autonomous Database: 参考資料 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 92

Oracle Cloud サービス概要 • https://www.oracle.com/jp/cloud/ Oracle Cloud Free Tier (Always
Free＆無償トライアル) • https://www.oracle.com/jp/cloud/free/ マニュアル • 英語 / ⽇本語リージョン毎のサービス提供情報 • https://www.oracle.com/cloud/public-cloud- regions/service-availability/ 東京/⼤阪リージョン最新情報 • https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/po st/oci-tokyo-osaka サービス・アップデート • https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/ 技術情報 • 活⽤資料集 / チュートリアル活⽤事例 • https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/po st/oci-customer-reference セミナー情報 • https://blogs.oracle.com/oracle4engineer/po st/oci-seminar Oracle Cloud Infrastructure: 参考資料 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 93

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
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 + Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 94

2 ECPU/ストレージ 1TB/バックアップ 5TB 24時間31⽇間(744時間) サービス名数量単価単位費⽤
1 Oracle Autonomous Data Warehouse 2 ¥52.08 1時間/ECPU ¥77,496 (744時間) 2 Exadata Storage for ECPU 1,000 ¥3.782 1ヶ⽉/GB ¥3,782 3 バックアップ・ストレージ 5,000 ¥3.782 1ヶ⽉/GB ¥18,910 合計 ¥100,188 Autonomous Data Warehouse: ⾒積もり例 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 97 * その他の費⽤あり︓Data Transfer (Outbound) 等 * As of September 2024

2 ECPU BYOL/ストレージ 1TB/バックアップ 5TB 24時間31⽇間(744時間) サービス名数量単価単位
費⽤ 1 Oracle Autonomous Data Warehouse BYOL 2 ¥12.5085 1時間/ECPU ¥18,612 (744時間) 2 Exadata Storage for ECPU 1,000 ¥3.782 1ヶ⽉/GB ¥3,782 3 バックアップ・ストレージ 5,000 ¥3.782 1ヶ⽉/GB ¥18,910 合計 ¥41,304 Autonomous Data Warehouse : ⾒積もり例(BYOL) Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 98 * その他の費⽤あり︓Data Transfer (Outbound) 等 * As of September 2024

2 ECPU/ストレージ 100GB/バックアップ 500GB 24時間31⽇間(744時間) サービス名数量単価単位費⽤
1 Oracle Autonomous Transaction Processing 2 ¥52.08 1時間/ECPU ¥77,496 (744時間) 2 Exadata Storage for ECPU 100 ¥17.918 1ヶ⽉/GB ¥1,791 3 バックアップ・ストレージ 500 ¥3.782 1ヶ⽉/GB ¥1,891 合計 ¥81,178 Oracle Autonomous Transaction Processing: ⾒積もり例 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 99 * その他の費⽤あり︓Data Transfer (Outbound) 等 * As of September 2024

2 ECPU BYOL/ストレージ 1TB/バックアップ 5TB 24時間31⽇間(744時間) サービス名数量単価単位
費⽤ 1 Oracle Autonomous Data Warehouse BYOL 2 ¥12.5085 1時間/ECPU ¥18,612 (744時間) 2 Exadata Storage for ECPU 100 ¥17.918 1ヶ⽉/GB ¥1,791 3 バックアップ・ストレージ 500 ¥3.782 1ヶ⽉/GB ¥1,891 合計 ¥22,295 Autonomous Transaction Processing: ⾒積もり例(BYOL) Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 100 * その他の費⽤あり︓Data Transfer (Outbound) 等 * As of September 2024

2 ECPU/ストレージ 100GB/バックアップ 500GB 24時間31⽇間(744時間) サービス名数量単価単位費⽤
1 Oracle Autonomous JSON Database 2 ¥12.5085 1時間/ECPU ¥18,612 (744時間) 2 Exadata Storage for ECPU 100 ¥17.918 1ヶ⽉/GB ¥1,791 3 バックアップ・ストレージ 500 ¥3.782 1ヶ⽉/GB ¥1,891 合計 ¥22,295 Autonomous JSON Database: ⾒積もり例 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 101 * その他の費⽤あり︓Data Transfer (Outbound) 等 * As of September 2024

必要ライセンス数について保有ライセンス BYOL to IaaS BYOL to PaaS BaseDB /
ExaDB BYOL to PaaS Autonomous Database 記載ドキュメント Oracle Processor Core Factor Table Oracle PaaS and IaaS Universal Credits Service Descriptions Oracle PaaS and IaaS Universal Credits Service Descriptions Standard Edition シリーズ 1 Processor = 4 OCPU (8vCPU) 8 OCPU毎に最少10 NUP(もしくは実際のユーザ数の多い⽅) 1 Processor = 4 OCPU (8vCPU) 10 NUP = 2 OCPU (4vCPU) * SE BYOLはBaseDBのみ * インスタンス当たり最⼤8 OCPUまで 1 Processor = 16 ECPU / 4 OCPU 10 NUP = 4 ECPU / 1 OCPU * インスタンス当たり最⼤32 ECPU / 8 OCPUまで Enterprise Edition 1 Processor = 2 OCPU (4vCPU) 2 OCPU毎に最少25 NUP(もしくは実際のユーザ数の多い⽅) 1 Processor = 2 OCPU (4vCPU) 25 NUP = 2 OCPU (4vCPU) EEライセンスに加え、利⽤する機能に応じたオプションライセンスが必要 1 Processor = 8 ECPU / 2 OCPU 25 NUP = 8 ECPU / 2 OCPU EEライセンスに加え、以下の場合はオプション・ライセンスが必要 ‐ 65 ECPU / 17 OCPU以上: Real Application Clusters - Autonomous Data Guard: Active Data Guard * BYOL to IaaS / PaaS Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 102 * スタンバイを読取り専⽤で利⽤する場合にのみActive Data Guardライセンスが必要

Oracle Autonomous Database：サービス概要のご紹介

Oracle Autonomous Database：サービス概要のご紹介

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