【Oracle Developer Day 2026】Select AI Agent×Private Agent FactoryでつくるインデータベースAIエージェント

2026/05/21
Oracle Developer Day 2026
[T1-LT3] Select AI Agent×Private Agent FactoryでつくるインデータベースAIエージェント
15分
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AIエージェントを作ろうとすると、複雑なサービス連携や大量のコードが必要... そんなイメージをお持ちではないでしょうか？
本セッションでは、Select AI AgentとPrivate Agent Factoryを活用し、データベース上で対話型AIエージェントをノーコードで手軽に構築する方法をデモ形式でご紹介します。

Transcript

1. Select AI Agent × Private Agent Factoryで つくるインデータベースAIエージェント ノーコードでAIエージェントを手軽に構築 2026年5月21日 日本オラクル株式会社 クラウド事業統括 製品事業統括 AI Data Platform COE本部 Autonomous & Analyticsソリューション部
2. 2 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates 藤本 万里奈 クラウド事業統括 製品事業統括 AI Data Platform COE本部 Autonomous & Analyticsソリューション部 スタッフ・クラウド・エンジニア 2023年にプリセールスエンジニアとして日本オラクルへ新卒入社。 Autonomous AI DatabaseおよびOracle APEXの担当エンジ ニアとして、お客様の課題に対し、生成AIやデータ分析を活用したソ リューションの提案を幅広くサポート。Tech NightやOracle Cloud ウェビナー等のイベントでの講演、Qiita記事やOCIチュートリアルの 執筆を通じ、社内外への情報発信も積極的に行っています。 @marfjim
3. はじめに 3 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates AIエージェント開発時の2つの重要なポイント 構築の簡単さ： • ビジネスユーザーが自分でAIエージェントを構築 • 特別なスキルは不要 Select AI Agent × Private Agent Factory データセキュリティ： • 見せてもいいデータの範囲の細かな制御 • データのマスキング ノーコードで構築 DBセキュリティを継承 既存のDB資産を活用
4. Select AI Agentとは 4 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates Oracle AI Database内でAIエージェントが完結 LLM Oracle AI Database (19c/26ai) データ・メタデータ Oracle AI Databaseの中で対話型のAIエージェントを作成・管理するためのフレームワーク 組込みのReActエージェント・パターンにより、多様な業務シナリオへ柔軟に対応可能 短期・長期メモリー管理による継続的なコンテキスト保持が可能で、マルチターンの自然な対話を実現 ツール 推論 評価 メモリ エージェント 外部システム /SaaS データソース /ストレージ 質問・指示 回答・結果 改善 使用 実行 フィードバック
5. Select AI Agentを使う理由 8 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates 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 DBセキュリティを継承 データ移動リスクの軽減 業務実行まで完結 既存ロジックを再利用 既存スキルで構築可能 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。 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。 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。 ロール、権限、VPD、 RAS、データマスキング、 暗号化など、既存の データ層の制御を活用。 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。 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、Python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
6. Select AI Agentを使う理由 11 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates 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 DBセキュリティを継承 データ移動リスクの軽減 業務実行まで完結 既存ロジックを再利用 既存スキルで構築可能 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。 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。 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。 ロール、権限、VPD、 RAS、データマスキング、 暗号化など、既存の データ層の制御を活用。 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。 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、Python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
7. Select AI Agentの構築方法 12 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates スキルセットに合わせて3つの構築方法から選択 PL/SQL BEGIN DBMS_CLOUD_AI_AGENT. create_agent( agent_name => ‘MOVIE _ANALYST’, attributes => ‘{ "profile_name": "GENAI", "role": "You are an AI Movie Analyst" }' END; Python agent_attributes = AgentAttributes( profile_name="GENAI", role="You are an AI Movie Analyst.") agent = Agent( agent_name= "MOVIE_ANALYST", attributes= agent_attributes) agent.create(enabled=True, replace=True) Private Agent Factory
8. Private Agent Factoryとは 13 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates AIエージェントをOracle AI Database上に構築可能なノーコード・プラットフォーム ノーコードで迅速に構築・実行 ビジネスユーザーでもAIエージェントを ドラッグ&ドロップで簡単に構築 オンプレミスやマルチクラウドで実行可能 OCIに限らず柔軟にデプロイ 追加料金不要で利用可能 Oracle AI Databaseのライセンスに付随 外部ネットワークから隔離した環境でも運用 ローカルでLLMや埋め込みモデルを使用 事前構築済みエージェントを提供 最速でエージェントを構築が可能
9. デモ 14 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates アーキテクチャ図 Oracle AI Database 案件情報 Select AI Agent Private Agent Factory OO社の案件情報を教えて オブジェクト・ストレージ 契約書PDF OCI生成AIサービス LLM・エンベッディングモデル 受発注・納品管理エージェント： DB内の案件情報とクラウドストレージ内の契約書（PDF）に対して自然言語で問い合わせ
10. デモ 16 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates Private Agent Factory上でSelect AI Agentを構築
11. まとめ 17 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates 1 2 3 AIエージェントをデータベース内で 構築・実行するフレームワーク データベース内で動かすことで、 既存のデータ、ロジック、セキュリティを活用 Private Agent Factoryで、 GUIからノーコードでエージェントを開発 本日お伝えしたこと
12. ありがとうございました 18 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates