Oracle Cloudウェビナー 日本オラクル株式会社 2024年5月22日 【大和総研様ご登壇!!】 大和総研様が選んだ未来に繋がる これからのクラウド・データ分析基盤とは

本日のアジェンダ 2 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates セッション 大和総研が取り組んだクラウド・データ分析基盤の構築 株式会社大和総研 金融システム事業本部 大和証券システム本部 ホールセールフロントシステム部 次長 筧 明憲 氏 Oracle Modern Data Platformについて 日本オラクル株式会社 クラウド・エンジニアリング統括 CoE本部 Autonomous & Analyticsソリューション部 桑内 崇志 Q&A クロージング

本日のアジェンダ 3 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates セッション 大和総研が取り組んだクラウド・データ分析基盤の構築 株式会社大和総研 金融システム事業本部 大和証券システム本部 ホールセールフロントシステム部 次長 筧 明憲 氏 Oracle Modern Data Platformについて 日本オラクル株式会社 クラウド・エンジニアリング統括 CoE本部 Autonomous & Analyticsソリューション部 桑内 崇志 Q&A クロージング

大和総研が取り組む クラウド・データ分析基盤の構築 株式会社大和総研 金融システム事業本部 大和証券システム本部 ホールセールフロントシステム部 筧 明憲

5 AGENDA ・会社概要／登壇者経歴 １．大和総研におけるパブリッククラウドの活用 ２．活用事例 金融トランザクション分析基盤構築プロジェクト ３．要件と課題、選定のポイント ４．移行、実施を終えて ５．今後の取り組み

6 会社概要 ◼ 大和総研は、大和証券グループのシンクタンクとして、システム、リサーチ、コンサル ティングの各機能を担っております ◼ 大和証券グループ、及び金融業界、事業会社、官公庁、健康保険組合などのお客様に対 し、お客様視点に立ったコンサルティングや最適なソリューションを提供しております 大和証券 大和アセットマネジメント 大和証券ビジネスセンター グループ会社一覧 大 和 証 券 グ ル ー プ 本 社 大和ネクスト銀行 大和企業投資 大和PIパートナーズ Fintertech 大和コネクト証券 大和証券ファシリティーズ 設立 ：1989年8月1日 資本金 ：3,898百万円 事業内容：システムコンサルティング、システムインテグレーション、データセン ターサービス、アウトソーシングサービス、AI・データサイエンス、経 済・社会に関する調査研究・提言、およびコンサルティング 資格 ：電気通信事業者（総務省） プライバシーマーク付与事業者 （一般財団法人日本情報経済社会推進協会） システム監査企業台帳登録企業（経済産業省） 認証 ：ISO14001 環境マネジメントシステム ISO/IEC20000 ITサービスマネジメントシステム ISO/IEC27001 情報セキュリティマネジメントシステム ISO/IEC27017 情報セキュリティマネジメントシステム （クラウドサービスセキュリティ） ISO9001 品質マネジメントシステム 加盟団体：一般社団法人情報サービス産業協会 (JISA) 一般財団法人日本情報経済社会推進協会 (JIPDEC) 公益財団法人金融情報システムセンター (FISC) 公益社団法人日本証券アナリスト協会 (SAAJ) 一般社団法人データサイエンティスト協会 など クラウド事業者 パートナ認定 大和総研プロフィール

7 登壇者 経歴 筧 明憲 金融システム事業本部 大和証券システム本部 ホールセール フロントシステム部 シニアアプリケーション・ アーキテクト 2006年大和総研入社 大和証券のエクイティフロントシ ステムを担当。過去に国内と海外 拠点間をOracleデータベースを利 用してDR環境を構築する等、 Oracleの利用経験は多数。2021年 10月より受発注基盤更改プロジェ クトにプロジェクトリーダとして 参画し、2023年11月に本プロジェ クトを実施。

8 パブリッククラウドの活用

9 １． 大和総研におけるパブリッククラウドの活用 • 大和総研では、「パブリッククラウドファーストの原則」の方針を策定 また、社内には、CCoE（Cloud Center of Excellence)を設置し、パブリッククラウド活用を積 極的に推進 Saas Paas Iaas オンプレミス／ プライベートクラウド コミュニケーションツール、スケジューラな ど企業競争力の源泉として差別化を図る独 自サービスではなく、他社でも利用するよ うなサービス・業務 ・PaaS（マネージド、クラウドネイティブ サービス）で要件が満たせるサービス・業務 ・利用するミドルウェア等が限定されており、 適合するPaaSが無いシステム等 ・株の受発注業務など市場接続、決済など 高性能・高信頼性・低レイテンシが求められ る重要システムで、パブリッククラウドで要 件を満たせないシステム等 図はいずれも大和総研作成 人材育成 • トレーニング環境整備 • 社内セミナーや勉強会の開催 • 資格取得推進 • 育成プログラムの整備 CCoE活動概要 環境整備 • 共通基盤の整備 • コスト最適化 • ガイドラインの整備 • パブクラ事業者との契約最適化 コミュニ ケーショ ン • 社内ポータルの整備 • 社外発信、社外イベント参加 • 社内コミュニティ整備 • 社内イベント開催 パブリッククラウドファーストの原則

10 • マ ル チ ク ラ ウ ド を 前 提 に し た 基 盤 と し て 整 備 • マ ル チ ク ラ ウ ド ハ ブ 、 イ ン タ ー ネ ッ ト セ キ ュ リ テ ィ 、 共 通 機 能 を 具 備 し た 、 パ ブ リ ッ ク 共 通 基 盤 を 整 備 ⁃ マ ル チ ク ラ ウ ド ハ ブ ⁃ 既 存 オ ン プ レ シ ス テ ム と の 閉 域 接 続 ⁃ 異 な る パ ブ リ ッ ク ク ラ ウ ド 間 で の 閉 域 接 続 ⁃ イ ン タ ー ネ ッ ト セ キ ュ リ テ ィ ⁃ イ ン タ ー ネ ッ ト ア ク セ ス 時 の セ キ ュ リ テ ィ 機 能 を 提 供 ⁃ パ ブ リ ッ ク ク ラ ウ ド 共 通 基 盤 ⁃ ネ ッ ト ワ ー ク 接 続 以 外 の 共 通 機 能 と し て 、 認 証 、 C S P M ／ C W P P 、 運 用 監 視 な ど の 機 能 を 提 供 マルチクラウドハブ ・・・ インターネットセキュリティ パブリッククラウド共通機能 業務 システム 業務 システム 業務 システム コンソールアクセス認証 オンプレとパブクラ間の接続 異なるパブクラ間の接続 不正侵入防御／侵入検知 マルウェア検知 など など セキュリティチェック（CSPM） コンテナセキュリティ（CWPP） 運用監視 ログ収集、ログ保管 資源アップデート など • Oracle Cloudを含む、各クラウドを、業務の特性に応じて複数サービスを組み合わせて利用する 「マルチクラウド」を実現するため「パブリッククラウド共通基盤」を構築・運用 パブリッククラウド共通基盤概要 １． 大和総研におけるパブリッククラウドの活用 － 共通基盤整備

11 活用事例紹介

12 2. 金融トランザクション分析基盤構築プロジェクト • 大和証券の機関投資家向け受発注基盤システムのハードウェア及びOSの保守期限に 対応するシステム更改プロジェクト • 対応内容の一つとして、現状、分析基盤は、非常に高い性能が求められる受発注基 盤システム内にあるが、受発注機能同等の性能は必要ないため、パブリッククラウ ドを活用して配置を見直し、コストを含め最適化を図る 2021/10 PJ開始 2022/10 検証環境構築 2023/01 結合試験 2023/3 本番環境構築 2023/5 移行 ◼ スケジュール 2023/11 実施

13 2. 金融トランザクション分析基盤構築プロジェクト ◼ 分析基盤の概要 •機関投資家からの受発注データや取引所からの時価データ等の構造化データを 長期間保持するデータウェアハウス。分析基盤に蓄積された時価情報等より、株価の推 移や将来の予測等に利用 •現行システムは、オンプレミスのデーターセンターに物理サーバ と高速な共有ストレージにて冗長化したインフラ上に実現 •データベースは、Oracle12c Database Enterprise Editionを利用 受発注基盤システム オンラインDB 大和証券 ﾌﾛﾝﾄDB 受発注 相場 アプリ アプリ VIEW 分析基盤 VIEW 過日分データをバッチ連携 ◼ 概念図 機関投資家 取引所 主な利用部門 大和証券 ホールセール部門 データ概要 取引データ 時価データ等 オブジェクト数 約150 保存期間 10年 想定容量 約100TB トレーディング 部門他 大和総研作成

14 ３．要件と課題、選定のポイント（なぜOracle Databaseを選んだのか？） ◼ データウェアハウスの選定：Oracle Database 利便性の維持 • 多種多様の分析ツールはOracleデータ ベースを前提 • データウェアハウス変更に伴うツールの 移行コスト、教育 移行期間の確保 • 受発注メインストリーム（オンライン DB）との親和性 • 大容量データの移行期間の確保 要件・課題 選定のポイント 安全な移行 • 膨大なツールの利便性の維持 • 十分な移行期間の確保

15 ３．要件と課題、選定のポイント（なぜOracle Cloudを選んだのか？ ） ◼ パブリッククラウド選定： Oracle Cloud（Autonomous Database） 要件・課題 選定のポイント コストの優位性 • Oracleライセンスコスト • Outbound通信（FastConnect）に優位 • インフラ調達と構築が不要 分析基盤のコスト最適化 • サービスレベルに見合うインフラ （受発注メインストリーム vs 分析） • サービスレベルに見合うコスト

16 ３．要件と課題、選定のポイント（なぜOracle Cloudを選んだのか？ ） ◼ パブリッククラウド選定： Oracle Cloud（Autonomous Database） 要件・課題 選定のポイント キャパシティプランニング • 調達後変えられない機器 • ピーク性能でのサイジング • リスクを考慮し過ぎるサイジング 運用開始後のシステムの維持 • 拡張よりエンジニアの工夫 • データ保持期間見直し • 維持コストの増加 フレキシブルなリソース管理 • ワークロードに合わせた自動拡張 • ピーク性能を基準としたサイジングから の脱却 • 利用状況に合わせた容量の確保

17 ３．要件と課題、選定のポイント（なぜOracle Cloudを選んだのか？ ） ◼ パブリッククラウド選定： Oracle Cloud（Autonomous Database） 要件・課題 選定のポイント “作る”から“使う”へ • 利用したいのは蓄積されるデータ • クラウドリフト、さらにクラウドシフト へチャレンジ 専門領域のエンジニアの確保 • DBA、インフラエンジニア等

18 ＜参考＞概要構成

19 ４．移行、実施を終えて Oracle Autonomous Databaseへの移行プロジェクトを終えて、以下のポイントで評価 • 要件の実現 • 顧客の反応 • データ移行 • 実施後の稼働状況

20 OCI Region On-Premises ４．移行、実施を終えて（データ移行） ・週末メンテナンス時間を利用して、移管データ約40TBを移行 ・Data Pumpを利用した自製ツールを作成し対応 ・移行作業中はクラウドリソース積極的に増強することで移行作業の短縮化を実現。 従来からのバックアップツール（Data Pump）＆ Autonomous Databaseの柔軟なリソース拡張で安全で確実な移行を達成 OCI Object Storage Oracle Autonomous Database Database dmp dmp エクスポート インポート

21 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 （%） CPU使用率 ４．移行、実施を終えて（実施後の稼働状況） ①オンライン時間帯 • 分析用途による不連続なワークロー ドに対して自動スケーリングが適切 に作用 • 予測の難しいワークロードに一定の 余裕率を考慮 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 （%） CPU使用率 自動スケーリング 自動スケーリング ②バッチ時間帯 ・自動スケーリングを最大限に利用 ・数分のリソース上限に達するも、単 位時間あたりの平均CPU使用率はベー スのOCPU数内で推移

22 ５．今後の取り組み • Autonomous Databaseの強みを生かしたML/AIサービスを使った分析基盤 ✓ 分析基盤にあるデータを使ってこれまでにない価値を創造 （自然言語、select AI、LLM、RAG、ベクトル検索など） ✓ ユーザ、データサイエンティスト、システム開発部門との協力体制 • マルチクラウド、ハイブリットクラウド環境での分析基盤 ✓ クラウドサービスとデータのシームレスな結合 ✓ データの所在を意識しないユーザ体験を実現

23 ご清聴ありがとうございました 本資料は投資勧誘を意図して提供するものではありません。 本資料記載の情報は信頼できると考えられる情報源から作成しておりますが、その正確性、完全性を保証するものではありませ ん。また、記載された意見や予測等は作成時点のものであり今後予告なく変更されることがあります。 （株）大和総研と大和証券（株）は、（株）大和証券グループ本社を親会社とする大和証券グループの会社です。 株式会社 大和総研 〒135-8460 東京都江東区冬木15-6 ＴＥＬ ：03-5620-5429 担 当 ：経営管理部広報課 大和総研では経済・金融ITに関するリサーチレポートを全文無償 で公開しています。こちらから大和総研WEBサイトに公開してい る全レポートの検索が可能です。 気になるキーワードがありましたら、ぜひ検索してみてください。 ▽大和総研のレポートを検索▽ https://www.dir.co.jp/report/index.html 大和総研ではシステム・リサーチ・コンサルティングのスペシャリストが連携し、シンクタンクとして幅広い情報発信を行っています。 大和総研が強みとするAI・データサイエンスを含むITに特化した 用語解説サイト （ (ワード)を公開していますので是非 ご活用ください。 https://www.dir.co.jp/world/

本日のアジェンダ 24 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates セッション 大和総研が取り組んだクラウド・データ分析基盤の構築 株式会社大和総研 金融システム事業本部 大和証券システム本部 ホールセールフロントシステム部 次長 筧 明憲 氏 Oracle Modern Data Platformについて 日本オラクル株式会社 クラウド・エンジニアリング統括 CoE本部 Autonomous & Analyticsソリューション部 桑内 崇志 Q&A クロージング

Oracle Modern Data Platformについて 桑内崇志 日本オラクル株式会社 クラウドエンジニアリング統括 CoE本部 Autonomous & Analyticsソリューション部

お客様のデータ活用における一般的な技術的課題 コスト セキュリティ コンプライアンス スケーラビリティ AIとML 性能 データ連携・変換 容易な開発 パッチと運用 データ品質 最新のアナリティクス マルチクラウド連携 可用性 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 26

27 Oracle Modern Data Platform Reference Architecture - Autonomous Data Warehouse Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates

28 Oracle Modern Data Platform Reference Architecture - Autonomous Data Warehouse Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates ADWと付帯機能を利用して カバーできる範囲

29 Oracle Modern Data Platform Reference Architecture - Autonomous Data Warehouse (付帯機能の利用) Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates １ 2 3 4 5 6 リクエスト処理: API Gateway / Functions モバイルアプリケーションやPCにインストールされたネイティブアプリケーションからのデータを処理します。 REST API経由のリクエストを、API Gatewayで認証しFunctionsでヘッダー情報やパラメータ情報をパースして、ORDS経由でデータベースに POSTしデータを登録します。 参考: OracleによるデータベースAPIの世界のナビゲート １ 2 3 4 5 6 データ変換: Data Transform 業務アプリケーションや基幹システムからの大量データをロードします。 Autonomous Databaseに組み込まれているDatabase Actionsからアクセス可能で、様々なソースからAutonomous Databaseにデータをロー ドして変換を行うことができます。 参考: Data Transformsを使ってみよう データ同期: GoldenGate 業務アプリケーションや基幹システムで利用されているデータとリアルタイム同期します。 Oracleデータベース間でのデータのレプリケート、サポートされる異種データベースへのデータのレプリケート、異種データベース間でのデータのレプリ ケートを行うことができます。 参考: OCI GoldenGateによるBaseDBからADBへのデータ連携 アプリケーション統合: Integration Cloud 多数のアダプタを利用してSaaSアプリケーションおよびオンプレミスアプリケーションから少量データを連携することができます。 また処理はGUI上で作成することができます。 参考: Application Integration チュートリアル データ変換: GoldenGate Stream Analytics / Streaming トランザクションや移動、センサーから発生したデータをリアルタイムで変換などの処理や分析ができます。 WebベースのUIからリアルタイムに発生するデータを処理するデータパイプラインを作成できます。 参考: Oracle GoldenGate Stream Analytics ハンズオン ストリーミング処理: Streaming / Service ConnectorHub 大量のデータ・ストリームをリアルタイムで収集および処理します。 パブリッシュ/サブスクライブ・メッセージング・モデルでデータが連続して生成され処理するユースケースで使用します。 参考: OCI Streaming を動かしてみよう

30 Oracle Modern Data Platform Reference Architecture - Autonomous Data Warehouse (付帯機能の利用) Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 7 8 9 10 11 データ前処理/変換/集計: Data Transform / Database Actions データウェアハウスに蓄積されたデータを分析しやすくするために処理します。 Autonomous Databaseに組み込まれているDatabase ActionsやData Transformを使用して、データ変換・集計といった処理を行うことができ ます。 参考: Data Transformsを使ってみよう / Database Actions 機能概要 7 8 9 10 11 データウェアハウス: Autonomous Data Warehouse 各システムのデータを集約し、分析しやすくなるよう整理されたデータの倉庫です。 分析処理のために最適化・自動化されたクラウド・データベース・サービスです。列形式、パーティショニングなどの設定が初期設定されており、データ ウェアハウスの構築や運用を簡素化し、高いパフォーマンスで利用できます。 参考: Oracle Database編 - Autonomous Database (ADB)を使ってみよう データレイク: Object Storage さまざまなデータソースからのデータを加工せずに、元の形式のまま保管する器です。 Object Storageを利用することで、さまざまなデータをストレージの容量を気にせず低コストで蓄積することが可能です。 参考: オブジェクト・ストレージの概要 / データレイク ビッグデータ処理: Data Flow / Big Data データレイクに蓄積された大量データを処理するために、大規模並列処理を行います。 Data Flowを使うことで、Object Storageとネイティブに接続しデータを処理できます。Big Data ServiceはHadoopのクラスタからOracle SQLを使 用してObject Storageのデータを処理できます。 参考: OCI Data Flow ハンズオン(初級編) / Big Data Service, Cloud SQL 概要 データカタログ: Catalog 組織内にあるデータ資産の整理された一覧です。 Autonomous Databaseに組み込まれているDatabase Actionsからアクセス可能で、 Autonomous Database内のエンティティ情報を参照し 変更による影響なども確認することができます。 参考: カタログを使ってみよう

31 Oracle Modern Data Platform Reference Architecture - Autonomous Data Warehouse (付帯機能の利用) Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 12 13 14 15 16 定型分析/レポーティング: Charts / APEX ある程度決まった形に合わせデータを可視化、またはレポーティング形式でKPIやモニタリングに必要な指標を出力します。 Autonomous Databaseに組み込まれているDatabase Actionsからアクセス可能で、Chartsを使用することでSQLコマンドを使用してデータを可 視化、ダッシュボード作成を行うことができます。また、APEXによる画面開発でもダッシュボードを作成できます。 参考: 「チャートとダッシュボード」ページ 12 13 14 15 16 17 セルフBI: Data Analytics / APEX エンドユーザー自身で簡単に操作しデータ分析やレポート作成ができます。 Autonomous Databaseに組み込まれているDatabase Actionsからアクセス可能で、Data Analyticsを使用し分析ビューからセルフサービスでの データ分析を行うことができます。またAPEXのチャートによる画面開発で自由にビジュアライズすることもできます。 参考: データ分析してみよう データサイエンス: OML Notebook 数学や統計学、機械学習といった科学的な理論を用いてデータ分析や解析を行い、データからの洞察を導き出すことです。 Autonomous Databaseに組み込まれているDatabase Actionsからアクセス可能で、Oracle Machine Learning Notebookを使用してデータ 分析や解析を行うことができます。 参考: ADBの付属ツールで機械学習(予測モデルからデプロイまで) 機械学習: OML AutoML データ分析手法の一つで、自動で学習しデータから予測や判断に必要な情報を導き出す手法です。 OML AutoML ユーザー・インタフェース(UI)を使用することで、専門家以外のユーザーでも機械学習を簡単に利用できます。 参考: ADBの付属ツールで機械学習(予測モデルからデプロイまで) AI: AI / Generative AI 人間の知能や推論ををコンピュータの計算によって行わせることです。 OCIでは会話型チャットボットや画像認識、異常検出といったサービスや、推論モデルのサービスも使用することができます。 参考: Anomaly Detection ハンズオン(初級編) / OCI AI Vision ハンズオン(初級編) / 生成AIサービス グラフ/位置情報: Graph Studio / Spatial Studio グラフ構造を持つデータや地理空間データを管理・使用すること出来ます。 Graph StudioはAutonomous Databaseに組み込まれているDatabase Actionsからアクセス可能で、グラフデータの分析や可視化を行うことが できます。Spatial Studioはマーケットプレイスから入手可能で、Oracle Databaseに保存および管理されている地理空間データの分析や視覚化を 行うことができます。 参考: Graph Studioで金融取引の分析を行う / Spatial Studio で地理情報を扱おう 17

クラウドを使用して、ミッションクリティカルなデータベースのデプロイと管理を簡素化 Oracle Modern Data Platformの中核となるAutonomous Data Warehouseは クラウド・ネイティブかつクラウドスケールする自動管理のデータ・プラットフォーム Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 32 インフラの 完全な自動化 データベースの 完全な自動化 Oracle Autonomous Database AI/MLにより自動化された データセンターオペレーション • すべてのデータベースを常時監視：8000以上のメトリックと1500以上のアラーム • 障害の発生時に自動的にサービス・リクエストを作成 • 87.7%の問題をお客様によるアクションなしで自動的に検出 • サービス・リクエストをオンプレミスの4倍の速さで解決 • 既知の脆弱性に迅速にパッチが適用するため、より安全な環境を維持 • Oracle Databaseの持つすべてのオプション機能を使用可能

Autonomous Data Warehouseは柔軟なリソースと従量課金制でコストを削減 自動スケーリング、かつOSヘッドルーム（OSに割り当てるリソース）不要 予測される最も高いピーク時の使用量 + OSオーバーヘッドの支払い システムの利用率が低い場合でも コストの削減は出来ない Autonomous Database 自動スケーリング有 CPU使用料 固定されたコンピュート・シェイプ 低いベース・コスト ＋ワークロードのスパイク分の利用量払い ワークロードに応じて、 コンピュートリソースを自動スケーリング ピーク時の 使用量に 対する 支払い 実際の 使用量に 対する 支払い • 正確なECPU数、TB数の プロビジョニング • 1から数千ECPUまでの 柔軟な拡張 • 変化するワークロードに合わ せ、3倍まで自動的に拡張 • アイドル状態のシステムの コンピュートを停止 30% OS OS分のオーバーヘッド無し Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 33

Autonomous Data Warehouseのマルチクラウド・エコシステム セキュアな オブジェクト・ ストア・アクセス ダイレクト・ クエリ・アクセス OCI Data Catalog Amazon Glue データ・ カタログ データレイクの ファイル形式 Azure Repos コード・ レポジトリ AWS Codecommit Github データ統合ソース 通知 データ共有 AI 組込みのOCI PL/SQL SDK、無料のマルチクラウドAPEXアプリケーション Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 34

Oracle以外のクライアントとの Oracleデータの共有 Oracleインスタンス間での リアルタイムのデータ共有 コラボレーション可能な マルチクラウド、 マルチワークロード環境 シンプルなデータ共有 データ共有 Delta Sharing クラウド・リンク Oracle Cloud Links データ共有 Delta Sharing 提供されるメトリックに基づいた収益化とチャージバック Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 35

最新の分析のための組み込みツール インストール不要で数分でデプロイ可能 {JSON} JSON ワークシート JSON Worksheet Notebooks ロー・コード APEX Low-code APEX データ・モデリング Data Modeling SQL ワークシート SQL Worksheet REST Services データ共有 Data Sharing データ分析 Data Analysis セマンティック・モデリング Semantic Modeling グラフ・モデリング Graph Modeling データ統合 Data Integration MLモデリング ML Modeling Spatial Database Vault データ・セーフ Data Safe データ・カタログ Data Catalog Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 36

最も基本的なアプリでも自然言語クエリをサポート可能 Autonomous Database Select AI 標準的なSELECT文の後に、 「AI」に続いて質問を入力 他のSQL結果セットと同様に結果を処理 Select AIが対応するコマンド： • runsql - SQL結果セットを返す (デフォルト) • showsql - 生成されたクエリを返す • narrate - 会話形式の結果を返す • chat - 一般的なAIチャット Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 37

最新世代のConverged Database 300以上の新機能に加えて1000を超え る機能拡張を提供 Oracle社のフラグシップであるOracle Database最新の長期サポートリリース サポート契約をお持ちのお客様は無償で アップグレード可能 3つのフォーカスエリア • アプリケーション開発 • ミッション・クリティカル • AI Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 38

AI Vector Search ベクトル検索と顧客や商品に関するビジネス・データを結合する問合せを高性能かつセキュアに SELECT … FROM house_for_sale WHERE price <= (SELECT budget FROM customer …) AND city in (SELECT search_city FROM customer …) ORDER BY vector_distance(house_vector, :input_vector); この図に類似した家屋で かつ、 顧客の希望する市区町村と 予算に一致した物件を見つける ベクトル検索は、生成AIを拡張するために必要 Retrieval Augmented Generation(RAG)を実装 大規模言(LLM)と外部リソースを組み合わせ回答の精度を向上 New In 23ai Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 39

Oracle Database 23ai Free 無償のOracle Database 23ai をご 利用いただき、開発がシンプルにできる ことをご体験ください。 Oracle Database 23ai Base Database Service 新しいマイクロサービス、グラフ、ド キュメント、またはリレーショナル アプ リケーションの構築に向けたOracle Cloud Infrastructureで提供さ れるマネージドデータベースです。 Always Free Autonomous Database 23ai Free 期間の制限なく使用できるCloud のトライアルサービスです。APEXなど のWebツールも付属しており開発を 容易にお試しいただけます。 Oracle Database 23ai is now available: 最新のLong Term Release Download now Autonomous Database Free Container Image 23ai 無償で利用できるAutonomous Databaseのコンテナイメージです。 APEXなどのWebツールも付属してお り開発を容易にお試しいただけます。 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates 40

本日のアジェンダ 41 Copyright © 2024, Oracle and/or its affiliates セッション 大和総研が取り組んだクラウド・データ分析基盤の構築 株式会社大和総研 金融システム事業本部 大和証券システム本部 ホールセールフロントシステム部 次長 筧 明憲 氏 Oracle Modern Data Platformについて 日本オラクル株式会社 クラウド・エンジニアリング統括 CoE本部 Autonomous & Analyticsソリューション部 桑内 崇志 Q&A クロージング

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