⾼速分析/機械学習/⽣成AIを 統合したMySQL HeatWave MySQLのマルチクラウド対応クラウド・データベース 2025年8⽉ 

MySQL HeatWave 製品概要 2 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 

3 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates MySQL HeatWave GenAI データ移動や専⾨知識なしで ⽣成AIの活⽤を実現。LLMと ベクトル・ストアを統合 MySQL HeatWave クラウド版MySQL Enterprise Editionにデータ分析を⼤幅に ⾼速化するエンジンを統合 MySQL HeatWave Lakehouse オブジェクト・ストレージ上の ⾮構造データとMySQL上の データを⾼速に分析 MySQL HeatWave AutoML 時間と労⼒を必要とする 機械学習のパイプラインを ⾃動化 + DRCC & Alloy マルチクラウド & ハイブリッドクラウド *Work in progress MySQL HeatWave Autopilot ワークロードを考慮した機械学習によるデータベース運⽤の⾃動化 

MySQL HeatWave サービス概要/特徴 • オラクルのMySQL開発チームが開発、運⽤および サポートを⾏うMySQLベースのクラウド・データベース • 分析処理の⾼速化のための分散型インメモリ・エンジン HeatWaveクラスターに、オブジェクト・ストレージのサポート、 機械学習の⾃動化、ベクトル・ストア内蔵、 組み込みのLLMおよび外部のAIサービスのサポートを追加 • OCI, AWS, Cloud@Customer, Alloyおよび Azure (専⽤線経由)で同じ機能を利⽤可能 こんな課題に役⽴ちます • オープンソースのRDBMSのクラウド化をしたい • 他のクラウドのMySQLベースのDBaaSで性能の出ない 分析系の処理を⼤幅に⾼速化したい • MySQLの障害対応だけでなく、パフォーマンス・チューニング ⽀援を含むサポート・サービスを追加費⽤なしで利⽤したい • AIや機械学習の専任エンジニアや専⾨知識なしで アプリケーションからRAG, ⽣成AIや機械学習を活⽤したい サービス価格 • MySQL Database - ECPU: ¥5.673 [ECPU/時間] 2 ECPUが「1 OCPU + 16GBメモリ」に相当 • MySQL Database - Storage: ¥6.2 [GB/⽉] • MySQL Database - Backup Storage: ¥6.2 [GB/⽉] • Oracle Cloud Infrastructure - HeatWave: ¥1.705 [HeatWaveキャパシティ/時間] HeatWaveキャパシティは「16GBのデータ格納⽤メモリ」に相当 • Oracle Cloud Infrastructure - HeatWave - Storage: ¥3.1 [GB/⽉] 4 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates MySQLのクラウドサービスに分析処理の⾼速化と機械学習、ベクトル・サーチ、RAG, LLMを統合 * 2025年6⽉現在 

クラウド版MySQLサーバーとしてのMySQL HeatWave 5 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 業界“唯⼀” のEnterprise版によるフルマネージド型のMySQLサービス • シンプルかつ安価な価格体系 • MySQLのスレッドプールによる⾼い性能拡張性 • MySQLの開発元が提供するサポートサービス • マルチAZ/FDに分散配置した⾼可⽤性 • リードレプリカによる参照処理性能向上 コスト⽐較 200GBのストレージ利⽤時 • MySQL HeatWave: 約1,200ドル/⽉, 4ノード構成 • Amazon Aurora: 約2,200ドル/⽉, 2ノード構成 ※ 8 vCPU, メモリ 64GB, 200GBストレージ ⾼可⽤性構成および参照処理⽤ノードあり • AutoPilotによるインデックス・アドバイザや スレッドプール・アドバイザによる性能向上 • クエリ・アクセラレータのHeatWaveエンジンの追 加で⼤幅な分析処理性能の向上可能 • DB内データに対する機械学習処理も HeatWaveエンジン追加で対応可能 0 2000 4000 6000 1 4 16 64 128 256 512 1024 2048 4096 スループット (txn/s) 同時実⾏トランザクション MySQL HeatWaveとAmazon Auroraの性能拡張性⽐較 ー MySQL HeatWave ー Amazon Aurora ＋α 10倍以上 ⾼速 オラクルのMySQL開発チームが提供する 安価かつ⾼性能なクラウド版MySQL 

顧客事例︓NVIDIA • MySQLを利⽤するエンジニアリングの アプリケーションは世界各地の複数拠点に分散配置 • チップの設計や製造に関連するシステムのため ビジネスへの影響が⼤きく⾼い可⽤性が要求される • ⼀部のアプリケーションは既存のデータセンターで 稼働するためFastConnectで各地のOCIと接続 MySQL HeatWaveの本番環境 クラウドへの移⾏後のビジネス⾯での効果 MySQL HeatWave AutoMLを使⽤し、 MySQLサーバーの稼働ログから課題を早期発⾒ →拡張を必要とするリソースの発⾒から プロビジョニングまでの流れを迅速化 6 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ミッションクリティカルなエンジニアリングのアプリケーションが稼働するMySQLをクラウド化 • 新しいデータベース基盤を⽶国から NVIDIAの世界各地の拠点に展開 全世界での MySQLの展開 • アプリケーションとデータベースの間の 通信遅延を削減 アプリとDBの コロケーション • 当初想定のクラウド活⽤の領域から より多様なワークロードに展開 GPUやHPCへの OCI利⽤拡⼤ • 適切な規模のアーキテクチャ、⼀連のDevOpsの ⾃動化、 データの保護とバックアップのポリシー コスト最適化 

分析処理⾼速化エンジン付きのMySQLとしての利⽤ 圧倒的⾼性能を裏付けるお客様のメッセージ • 「通常のMySQLで1.5時間程度かかっていた バッチ処理が2秒程度で完了」 NTTソルマーレ様 • 「想定の最⼤90倍もの⾼速化を実現し、 リアルタイム分析を毎時間⾏うことができます。」 ジニアス・ソノリティ 様 • 「とにかく速くなった」「体感できるほど」 「最⼤10倍以上の性能向上を予算の範囲内で実現」 「(コストパフォーマンスについて) MySQL HeatWaveは圧倒的です」 ファンコミュニケーションズ様 7 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates お客様の声 公開中のベンチマーク結果 https://www.oracle.com/heatwave/performance-benchmarks/ • Auroraで130時間かかった処理が MySQL HeatWaveでは0.9秒 • このベンチマークでのMySQL HeatWaveの コストはAuroraの約1/3 *TPC-Hをベースとしたベンチマークによる結果ですが、TPC-H仕様には完全には準拠していないため、 ⼀般に公開されているTPC-Hベンチマーク結果と⽐較することはできません。 0 250,000 500,000 HeatWave MySQL (4 nodes) Aurora (db.r5.24xlarge) 時間(秒) 分析処理性能: 4TB TPC-H 

MySQL HeatWave 8 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates トランザクション処理と分析処理を⼀つのデータベースで "ハイブリッド型"データベース • HTAP: Hybrid Transaction / Analytical Processing • 分散型インメモリ & カラムナ型エンジン HeatWaveクラスターによる 分析処理の⾼速化を実現 • 機械学習ベースの運⽤の ⾃動化機能をサポート (Autopilot) 想定顧客層: Amazon RedshiftやSnowflake利⽤者、MySQLレプリケーションでの分析やレポーティングの⾼速化 導⼊事例: NTTソルマーレ (コミックシーモア)、ラック、旭松⾷品、ジニアス・ソノリティ、ファンコミュニケーションズ 競合製品より⾼速かつ安価 (30TB TPC-H) データ処理時間の幾何平均 (秒) 

顧客事例︓NTTソルマーレ 様 システム構成イメージ 利⽤サービス・製品 • HeatWave お客様のコメント 9 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates HeatWaveで国内最⼤級の電⼦書籍配信サービス「コミックシーモア」でのデータ利活⽤を強化 「『HeatWave』の導⼊によりサービス基盤とデータ分析基盤の リアルタイムなデータ同期が実現できました。さらにこれまで 通常のMySQLで1.5時間程度かかっていたバッチ処理が 2秒程度で完了するなど性能の良さも実感しています。 処理を待つ思考停⽌の時間が短縮化され、業務効率化 にもつながっています。 MySQLに対応したツールは『HeatWave』でもそのまま活⽤ でき、ユーザーの利便性を維持しながら様々な分析データを 更なるサービス向上に役⽴てることができています。 『HeatWave』を利⽤した新たなデータ分析基盤を活⽤し、 今後も更に幅広いお客様に楽しんでいただける書籍配信 サービスを提供していきます。」 エヌ・ティ・ティ・ソルマーレ株式会社 電⼦書籍事業部 サービス開発グループ ⽊下 ⽒ HeatWaveによる データ分析基盤 コミックシーモアの サービス基盤 レプリケーション リアルタイム同期 

顧客事例︓ラック 様 システム概要 • メガバンクや⼤⼿保険会社など約240社の顧客を有する、 サイバーセキュリティ業界のリーディングカンパニー • Webから脆弱性情報、サイバー攻撃の痕跡情報を収集し、 分析データを情報連携先と共有するプラットフォーム • OCIに移⾏後は1TB以上のデータを MySQL HeatWaveにて集計および分析処理 システム課題 • 性能向上にはEC2のインスタンス・タイプを⼤きなものに 変更する以外の⽅法がなく、コストがかさんでしまう • 収集するデータが増加した際にも安定したパフォーマンスを 提供するサービス基盤が必要 導⼊の効果 • OCIへの移⾏により64%のコスト削減に成功 • Amazon EC2上のMariaDBに対して、 OCI上のMySQL HeatWaveで最⼤6倍⾼速化、 HeatWaveクラスターを有効にすると最⼤65倍⾼速化 システム構成イメージ 利⽤サービス • MySQL HeatWave • Compute, Storage, Network, Monitoring, Notifications • Cost Optimization Workshop（旧コスト削減フレームワーク） お客様のコメント 10 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Amazon EC2上のMariaDBをOCIのMySQL HeatWaveに移⾏しコストを64%削減 「9インスタンスあったMariaDBを1つのMySQL HeatWaveに集約できたことに加えて、 バックアップやリカバリの作業もコンソールから可能となり、運⽤の負荷が下がりました。」 株式会社ラック サイバー・グリッド・ジャパン 次世代セキュリティ技術研究所 リサーチャー 庄司 勝哉⽒ 

新サービス「クロノス経費精算」にOCI上のMySQL HeatWave を採⽤し、安定した運⽤を実現 企業・システム概要 • 労働環境における課題を解決をめざし、変化が続くビジネス環境への 対応と働き⽅の変化に適応できるソリューションを提供する企業 • 35年以上にわたり勤怠管理システムに特化してきた同社の 新サービスとして、わかりやすいUIと勤怠との連携により 経費精算業務の効率化を実現するシステムを提供開始 システム課題 • 他社クラウドのMySQLベースのDBaaSはソース・レプリカ構成しかなく、 ⾼負荷対策に膨⼤な運⽤費が必要だった。さらに独⾃仕様に起因する アクセス障害も⽬⽴つようになり、DBの運⽤が不安定になっていた • デバッグや統計解析に必要なログデータは肥⼤化傾向があり、 膨⼤なストレージコスト節約のために期間やログの種類を制限していた 導⼊の効果 • 他社クラウドのDBaaSと⽐べてコストが約1/4になるだけではなく、 MySQLの性能を引き出すMySQL HeatWaveの活⽤によって、 ⾼負荷時にも⾼い処理性能を発揮 • ログデータに関する制約や⼼配がなくなり、多様化に対応できるように なったため、他社連携で膨⼤なログデータの提供が⾏えるようになった • 安定したOCIクラウドシステムが活⽤できることで、安⼼してOCI上で マイクロサービス化を推進して、事業拡⼤ができるようになった システム構成イメージ 利⽤サービス • MySQL HeatWave, Oracle Cache • Compute, Block/Object/File Storage, Network • API Gateway, Logging and Analytics, WAF, Load Balancer お客様のコメント 顧客事例︓クロノス 様 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 11 「他のIaaSからの参⼊ですが、OCIのコンソールは直感的な⾒やすさと使い易さが秀逸で、 構築はスケジュールよりも前倒しすることができました。他IaaSよりも新しいためか、 開発・運⽤の参考になる情報収集に苦労しましたが、 オラクルスタッフの親⾝なサポートでスムーズにサービスの運⽤が開始出来ました。 今後はDBに⼤量の情報が蓄積されていく予定ですが、 MySQL HeatWaveの優れた能⼒が発揮されるのを楽しみにしています。」 クロノス株式会社 開発部 札幌開発センター⻑ 村岡 裕⽣⽒ 

HeatWaveクラスターのアーキテクチャ • アプリケーション側からはMySQLに対してSQLを実⾏するのと同じ 12 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates MySQLのInnoDBのテーブルに追加されたデータは分析クエリで即座に利⽤可能 MySQL Database Service 分析 クエリ 結果 セット MySQL コンパイラ & オプティマイザー 分析クエリ 最適化 Insert/ Update OLTPクエリ 最適化 リアルタイム 更新 InnoDB ストレージエンジン MySQL クエリ実⾏ HeatWave Node インメモリデータ管理 分析クエリ実⾏ 分析ジョブスケジューラ 結果 クエリ プッシュダウン 並列化 Object Storage リロード 

MySQL HeatWaveとAmazon AuroraおよびRDS MySQLの⽐較 13 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 複雑な分析の処理性能 0 50000 100000 150000 200000 250000 300000 350000 400000 450000 500000 HeatWave MySQL (4 nodes) Aurora (db.r5.24xlarge) 時間(秒) 分析処理性能: 4TB TPC-H 1,400倍 遅い *ベンチマーク結果TPC-Hベンチマークから導出されますが、TPC-H仕様に準拠していないため、公開されているTPC-Hベンチマーク結果と同等の結果はありません。 2,200X ひどい 2,200倍のコスト・パフォーマンス 0 200000 400000 600000 800000 1000000 1200000 1400000 HeatWave MySQL (4 nodes) Amazon RDS for MySQL (db.r5.24xlarge) 時間(秒) 分析処理性能: 4TB TPC-H 4,600倍のコスト・パフォーマンス 3,500倍 遅い Amazon Aurora Amazon RDS https://www.oracle.com/heatwave/performance-benchmarks/ 

クラウド版MySQLとしての利⽤ • 業界唯⼀のMySQL Enterprise Editionベースのクラウド・データベース • セキュリティ、性能拡張性の追加機能が利⽤可能 • マネージド・サービス化による運⽤負荷の軽減 • MySQL開発元のオラクルが提供するサービスならではのメリット • アプリケーションの修正を最⼩限に抑えられるソフトウェアとクラウドの互換性 • ソフトウェアの内部まで熟知した開発チームが⽀えるサポート・サービス • 公開されたセキュリティ・パッチは常に適⽤済みのバージョンを利⽤可能 • 最新バージョンのリリース時に即時利⽤可能 • オラクルのサポート・ライフサイクル・ポリシーに合わせた⻑期サポート • データベース単体でベクトル・ストアを活⽤したセマンティック検索が可能 • 追加の提案として: HeatWaveクラスター追加によるシームレスな機能拡張 • AutoPilotによるインデックス最適化のアドバイス • 分析処理の⾼速化 14 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates オンプレや他クラウドのDBaaSからのマイグレーション マイグレーション オンプレミスの MySQLやMariaDB MySQL HeatWave マイグレーション 他クラウドの MySQL系DBaaS MySQL HeatWave 

MySQL HeatWaveの利⽤構成案 分析処理のみをMySQL HeatWaveで すべての処理をMySQL HeatWaveで Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 既存のMySQLはそのままにデータを複製(レプリケーション)して分析のみHeatWaveで実施する構成も レプリケーション MySQL オンプレミスまたは 他クラウドのDBaaS MySQL HeatWave MySQL HeatWave オンライン アプリケーション 分析系 アプリケーション オンライン アプリケーション 分析系 アプリケーション 15 

MySQL HeatWave Lakehouse ⾮構造データの統合分析 16 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 

MySQL HeatWave Lakehouse 17 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates オブジェクト・ストレージ内の様々な形式のデータを500TBまでクエリ実⾏ • 標準のSQL構⽂でMySQLデータベース内、 オブジェクト・ストレージ内、または その両⽅のデータに対するクエリ処理 • データは最⼤500TBまで、HeatWave クラスターは最⼤512ノードまで拡張可能 • オブジェクト・ストレージ内データへの クエリ処理はデータベース内データへの処理と 同様に⾼速(業界初!) • オブジェクト・ストレージ内データは HeatWaveクラスターにロードされ、 MySQLデータベースへのコピーは⾏われない 

MySQL HeatWave Lakehouseの圧倒的性能とコストパフォーマンス 18 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates クエリ処理性能⽐較（500TB TPC-H） 0.6 10.8 9.1 21.1 0 5 10 15 20 25 $1,742,036 $2,300,160 $1,544,268 $1,446,900 $0 $500,000 $1,000,000 $1,500,000 $2,000,000 $2,500,000 総クエリ実⾏時間 年間コスト MySQL HeatWave Lakehouse Snowflake on AWS Amazon Redshift Google BigQuery MySQL HeatWave Lakehouse Snowflake on AWS Amazon Redshift Google BigQuery 18 倍 低速 0.9 倍 0.8 倍 15 倍 低速 35 倍 低速 1.3 倍 ⾼コスト https://www.oracle.com/mysql/heatwave/performance より作成 MySQL HeatWave Lakehouse:512 nodes, Annual Flex, Snowflake onAWS :4X-Large cluster,Standard Edition, Amazon Redshift:20-ra3,16xlarge, 1年間先払い, Google BigQuery:6400 slots, 1年間 リザーブド Hour 

補⾜︓オブジェクト・ストレージ上のデータ分析の2パターン オブジェクト・ストレージ上のデータを データ分析基盤にロードした上で分析処理を実⾏ Oracle Autonomous Database、 MySQL HeatWave Lakehouse, Redshiftなど ü データ分析基盤の処理性能を活⽤可能 オブジェクト・ストレージに対して直接分析クエリを実⾏ Oracle Autonomous Databaseの外部表、 Amazon Athena, Redshift Spectrumなど ü 分析対象データの事前のロードが不要 19 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates データ可視化ツール データ分析実⾏基盤 オブジェクト・ストレージ データをロード 分析処理を指⽰ データ可視化ツール クエリ実⾏サービス オブジェクト・ストレージ 分析処理を実⾏ 分析処理を指⽰ 

MySQL HeatWave マルチクラウド対応 20 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 

MySQL HeatWaveのマルチクラウド対応 21 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates AWS版とAzure版は Oracle Database@ とは異なる提供形態 AWS内で稼働 インターコネクト経由 • データのエグレスコスト不要、低レイテンシ • ⽣成AIサービスBedrockを含むAWSの各サービスとの統合 • MySQL HeatWave分の費⽤にはOCIのUniversal Credit利⽤ • OCI-Azure間の低レイテンシなプライベート接続経由 • 共同サーポートによるシームレスな問題解決プロセス • MySQL HeatWave分の費⽤にはOCIのUniversal Credit利⽤ Database@* • Google Cloudのデータセンター内で稼働 • MySQL HeatWave分の費⽤はGoogle Cloudの請求に含まれる OCIの各サービス との統合と最適化 • 全商⽤リージョンで利⽤可能 • 専⽤リージョン Dedicated Region Cloud@Customer • Oracle Alloy * リリース予定 

MySQL HeatWave on AWS 22 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates AWS上のお客様のアプリケーションと同⼀リージョンでMySQL HeatWaveを 利⽤可能なサービス OracleのAWSアカウント データ アプリケーション AWS お客様のAWS アカウント コンソール cloud.mysql.com Data plane Machine Learning Autopilot Analytics Transaction Processing GenAI Control plane Oracle Cloud Metering & Billing Identity & Access Management (IAM) RDS S3 OCIの アカウントで アクセス MySQLの 認証情報で データベースに アクセス 

MySQL HeatWave on AWS – PrivateLinkのサポート • AWS PrivateLinkを通じて、プライベート・ ネットワークとしてのアクセスをサポート • AWSのネットワークに閉じた MySQL HeatWaveとの通信が可能 • データベースはインターネットから隔離 – お客様のネットワークのプライベートVPC エンドポイントからのみアクセス可能 • VPCエンドポイント・サードパーティー作成時に AWS IAMによるアクセス許可を⾏う 23 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates お客様の AWSアカウント Oracle AWSアカウント AWS Cloud VPC VPC プライベート サブネット VPC エンドポイント (プライベートIP) AWS ネットワーク AWS PrivateLink VES & NLB 

MySQL HeatWave AutoML 機械学習の⾃動化 24 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 

機械学習を活⽤した品質管理で⽣産性を最⼤20%向上し、品質指標を30%改善 企業・システム概要 • 現地企業との合弁にて、⽇本国内でも販売されている ブランドの飲料や栄養補助⾷品を現地⽣産 • 当該国内のみならず周辺国向けにも製造販売 • ロボットによる⾃動化を実現した⼯場にて、 IoTデバイスからのデータをMySQLサーバーに集約 従来の課題 • 装置の故障による計画外停⽌の対応コスト⾼ • 製造製品の不良による廃棄の増加と品質管理の課題 • 当該国は⽀払い遅延のリスクが全般的に⾼く、債務 不履⾏が発⽣する可能性の⾼い取引先の判別が重要 採⽤ポイントと導⼊効果 • 製造装置の故障を予測し⽣産性を10-20%向上。設備 総合効率(Overall equipment effectiveness)を改善 • 取引先の財務状況などを分析することで、 不良債権の発⽣を最⼤25%抑制 MySQL HeatWave AutoML活⽤シナリオ • MySQL HeatWave AutoMLの「回帰」により、 製造装置の各種パラメータやセンサーのデータが 許容範囲の閾値を超えるかを予測 - PoCではメンテナンスの必要性や 品質問題の発⽣を80%の精度で予測 • MySQL HeatWave AutoMLの「説明」により、 製造不良が発⽣する原因の特定や分析を⽀援 • MySQL HeatWave AutoMLの「分類」により、 債権問題が発⽣しうる取引先を抽出 - PoCでは不良債権の発⽣を98%の精度で予測 利⽤サービス(クラウドサービス/その他) • MySQL HeatWave AutoML 顧客事例︓⽇本の医薬品および⾷品製造の⼤⼿企業の海外法⼈ Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 25 

MySQLの機械学習プラットフォーム MySQL HeatWave AutoML 機械学習をより⼿軽に安全に 活⽤できるプラットフォーム ü 追加料⾦不要ですぐに利⽤可能 ü Oracle AutoMLにより、 機械学習⼯程を⾃動化 ü HeatWave上で完結でき、外部に データを出さずに実⾏可能 実業務に活⽤できる 説明可能性をサポート ü ブラックボックス化しやすい推論の 説明を明確化 ü 特徴量が予測に与える影響を ⾃動で判断 ü 法令遵守、公平性などの観点から モデルの挙動、有効性を⾒極め ⾼性能・⾼精度なモデル⽣成を 誰でも実⾏できるインタフェース ü 各⼯程に対応した関数を実⾏ するだけで予測まで実⾏可能 ü パラメータ、アルゴリズムの選択など 専⾨的な知識は不要 ü トレーニングの⾼速化により、 迅速なモデル⽣成を⽀援 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 26 展開 HeatWave ML ⽣成モデル クエリ 予測 説明 

MySQL HeatWave AutoMLでの機械学習の種類と想定利⽤者 • ユースケース: • 分類 (Classification): ⼊⼒されたデータがどのカテゴリに⼊るかを予測 • 回帰 (Regression): 連続したデータがを元に次の値を予測 • 時系列予測 (Time Series Forecasting): 将来における傾向を予測 • 異常検知 (Anomaly Detection): ⼊⼒されたデータが特異なデータかを予測 • レコメンデーション・システム (Recommender System): ⼊⼒されたデータから推奨される値のセットを予測 • トピック・モデリング (Topic Modeling): テキストを特徴付ける語群や表現を抽出 ※現時点では英語のみ対応 • 想定利⽤者: • データベース利⽤者: 使い慣れたMySQLのSQL⽂から簡単に各処理を実⾏可能 • データ・サイエンティスト: モデルの訓練から精度の⾼い予測、説明までの⼀連の作業を⾃動化により効率化 27 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 

MySQL HeatWave AutoMLは幅広い⽤途に適合 28 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates データベース内データもオブジェクト・ストレージ内データも データベースの データ オブジェクト・ストレージの データ Database exports 回帰 時系列予測 異常検知 分類 レコメンド・システム 広告費⽤のROI予測 需要予測 クレジットカードの 不正使⽤検知 悪意のある ゲームハッカーの特定 類似したユーザーの特定 債務不履⾏ の予想 フライト遅延の予測 降⾬予報 おすすめの動画 

MySQL HeatWave AutoMLで機械学習のライフサイクルを⾃動化 ⾼速なトレーニングを提供 • 繰り返し作業不要 • ⾼度に並列化されたハイパーパラーメーターの チューニング技法 • 正確性を維持しながら⾏う インテリジェントなサンプリング • ⾃動的に収束するトレーニング • クラスターのサイズに応じて性能がスケール ベンチマーク結果を以下で公開中 https://www.oracle.com/mysql/heatwave/performance/ 29 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates モデル⽣成のプロセス データセット データの前処理 アルゴリズムの選択 アダプティブなサンプリング 特徴量の選択 ハイパーパラーメーターのチューニング チューニングされたモデル モデルの説明 予測の説明 

MySQL HeatWave AutoMLでの機械学習処理の流れ 30 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates シンプルなSQL関数と学習処理の⾃動化 ML_TRAIN MySQL呼び出し 学習データ展開 HeatWave Cluster モデル作成 ML_MODEL_LOAD 保存 モデルカタログ ML_PREDICT_* ML_EXPLAIN_* ML_SCORE モデルのロード 推論 説明(特徴量の抽出) モデルの検証 学習データやテストデータはMySQLサーバー上のテーブルとして管理 アプリケーションからはHeatWave MLが⽤意したSQL関数群を実⾏ https://dev.mysql.com/doc/heatwave/en/heatwave-machine-learning.html 

MySQL HeatWave AutoML 8 Copyright © 2021, Oracle and/or its affiliates | Confidential: Internal Sensitive Model/Data Boundary Sensitive Model/Data Boundary HeatWave ML ML Model Pull data Traditional way to run ML on MySQL data ML Training MySQL Database ML application ML Training Trained Model ML Inference Pull data ML Explanation Train model request Inference request Compute MySQL Client Train model SQL Inference SQL HeatWave MySQL HeatWave HeatWave: Native machine learning capability Neither data nor model leaves MySQL HeatWave Train Inference/ Explanation Trained Model ML Inference ML Explanation MySQL 8 Copyright © 2021, Oracle and/or its affiliates | Confidential: Internal Sensitive Model/Data Boundary Sensitive Model/Data Boundary HeatWave ML ML Model Pull data Traditional way to run ML on MySQL data ML Training MySQL Database ML application ML Training Trained Model ML Inference Pull data ML Explanation Train model request Inference request Compute MySQL Client Train model SQL Inference SQL HeatWave MySQL HeatWave HeatWave: Native machine learning capability Neither data nor model leaves MySQL HeatWave Train Inference/ Explanation Trained Model ML Inference ML Explanation MySQL 31 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 従来の⽅法との⽐較 従来の⽅法でMySQLデータに対する 機械学習処理を⾏う場合 MySQL HeatWave AutoML Train model SQL Inference SQL 

MySQL HeatWave GenAI ⽣成AI & Vector Store 32 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 

ECサイトを例に MySQL HeatWaveが解決する多様なデータ活⽤の課題 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 33 リアルタイムでの売上や⾏動分析 RDBMSのテーブルに蓄積された 履歴データに対する 複雑なSELECT⽂の実⾏ お客様ごとの「おすすめ」の提供 お客様の購買履歴や 属性情報に対する 機械学習でのレコメンデーション レビューの感情分析や要約 ⽣成AIを利⽤して 書き⼿の感情の分析や 複数のレビューを要約 異なるシステムやサービス間でのデータのやりとりが発⽣ データベース 機械学習 ⽣成AI 

ECサイトを例に MySQL HeatWaveが解決する多様なデータ活⽤の課題 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 34 リアルタイムでの売上や⾏動分析 RDBMSのテーブルに蓄積された 履歴データに対する 複雑なSELECT⽂の実⾏ お客様ごとの「おすすめ」の提供 お客様の購買履歴や 属性情報に対する 機械学習でのレコメンデーション レビューの感情分析や要約 ⽣成AIを利⽤して 書き⼿の感情の分析や 複数のレビューを要約 データを移動せずに⼀つのクラウド・サービス内で処理可能 データベース 機械学習 ⽣成AI 

MySQL HeatWaveのAI関連の取り組み状況 • DBのデータやオブジェクト・ストレージ上の ⾮構造化データを機械学習、LLM, RAGの対象に • ベクトル埋め込みの⽣成やLLMの利⽤、機械学習の アルゴリズム選定や訓練などのプロセスを⾃動化 • ⾃然⾔語でのセマンティック検索を可能とする ベクトル・ストアとベクトル・サーチをサポート • 内蔵のLLMまたは外部のAIサービスを 要件に応じて選択して最適化 • OCIではOCI⽣成AIサービスと連携可能 • MySQL HeatWaveの利⽤者は 追加費⽤なしで利⽤可能 • OCI, AWS, Azureで提供中の MySQL HeatWave全てで利⽤可能 35 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ベクトル・ストア、LLM, OCI ⽣成AIサービス、RAGをサポート 

MySQL HeatWave GenAIのLLM(⼤規模⾔語モデル)は選択可能 MySQL HeatWave内蔵のLLM • MySQL HeatWave内でネイティブに動作 • 相対的に⼩規模なLLMを利⽤: • テキスト⽣成⽤: - llama3.2-3b-instruct-v1 - llama3.2-1b-instruct-v1 - llama3.1-8b-instruct-v1 - mistral-7b-instruct-v1 • ベクトル埋め込み⽣成⽤ - multilingual-e5-small - all_minilm_l12_v2 (minilm) • セキュア、低コスト、追加リソース不要 • HeatWaveノードの⼩型のシェイプ HeatWave.Free および HeatWave.32GB は llama3.2-3b-instruct-v1 と llama3.2-1b-instruct-v1 のみサポート OCIの⽣成AIサービスで提供のLLM • より⼤規模でGPU上で動作するモデルを利⽤ • 9.3.2からは利⽤可能なLLMを⾃動的に列挙 • HeatWaveのバージョンアップなしで 最新のモデルを利⽤可能に • 利⽤可能なモデルの⼀覧取得 SELECT * FROM sys.ML_SUPPORTED_LLMS; • ⾼精度、⾼性能 • リージョン別の利⽤可能なモデルや最新のリストは OCI⽣成AIサービスのマニュアルを参照 https://docs.oracle.com/ja-jp/iaas/Content/generative-ai/home.htm 36 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates https://dev.mysql.com/doc/heatwave/en/mys-hw-genai-supported-models.html 

ユースケース1: パーソナライズされた推奨事項 37 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 質問 解答 ユーザーが質問を⼊⼒ LLMがパーソナライズされたおすすめ料理を ⾃然⾔語で回答 HeatWave AutoMLのレコメンデーション・システムが ユーザーの注⽂履歴を元にレストランを提案 ベクトル・ストアに格納されている提案されたレストランの メニューからおすすめの料理を選択 「今⽇のおすすめの ベジタリアン向け料理はなに︖」 「おすすめの料理は次の通りです。 ⾖腐カレー、⾖腐ビリヤニ、 ひよこ⾖のカレー」 ユーザー メニュー メニュー メニュー HeatWave ベクトル・ストア オブジェクト・ストレージ 

ユースケース2: 予測メンテナンス 38 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates HeatWave AutoMLがログから異常を検出しフィルタリング 問題と対策のナレッジベースのログ オブジェクト・ストレージ 本番環境 「このログの主な問題点はなに︖ 2つの⽂章にまとめて」 「このログにおける主な問題は 特定のプロセス(ID 8145)による メモリ使⽤量があらかじめ定義された 閾値を継続的に超過していることです」 質問 解答 ユーザー ユーザーが質問を⼊⼒ ⾃然⾔語での回答を得る ログ ベクトルストアがログの異常に関するコンテキストを追加し、 LLMに対するプロンプトに情報を追加する LLMが情報が追加されたプロンプト(Augmented Prompt)を元にレポートを⽣成 HeatWave ベクトル・ストア 本番環境のログがリアルタイムで HeatWave AutoMLの処理対象となる HeatWaveベクトルストア経由でLLMが ナレッジベースのデータにアクセスできる 

MySQL HeatWaveによりセキュリティが強固に • データは1つのデータベース・システムで管理される • 統⼀的なアクセス制御と単⼀の構成 • すべての通信が認証され暗号化 • データが広範囲にわたって移動 • 暗号化鍵、ユーザー・アクセス、認証スキームなど、 異なるセキュリティ特性を持つ複数のサービス • ユーザーが複数のサービスを構成し、接続する必要がある 39 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 分析 OLTP ベクター ストア LLM 機械学習 レイクハウス ユーザ・ データ アプリ HeatWave その他のサービス MySQL HeatWave 

MySQL Shell for VS Code – MySQL HeatWave Chat 40 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates MySQL HeatWave Chat Lakehouse Navigator グローバル検索と詳細検索 ⾃然⾔語を使って⽂書と対話。 ⽂脈が保持され、フォローアップの質問に よる会話を可能にする LLM がデータベース、MySQL HeatWave Lakehouse, HeatWave Vector Store全体または 特定のデータ・セットから情報を取得できるように ガイドし、速度と精度を向上させる 全てのベクトル・ストアを検索することも、 特定のスキーマに検索範囲を限定することも可能 

MySQLおよびMySQL HeatWaveのオラクルの優位性 業界唯⼀のMySQL Enterprise EditionベースDBaaS として、⾼い性能拡張性と開発元からのサポートと提供 他クラウドでは複数のサービスを連動させる必要がある 1) トランザクション処理、2) ⾮構造データの分析、 3) 機械学習、4)⽣成AIを1つのサービスで提供 41 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 他社と⽐較して、 MySQL開発元のオラクルのみが提供できる⾼性能かつ複数サービス統合型のサービス 「クラウド版MySQL」としてのMySQL HeatWave 「AI&機械学習プラットフォーム」としてのHeatWave 0 2000 4000 6000 1 4 16 64 128 256 512 1024 2048 4096 10倍 TPC-C (更新系処理 10 GB) ー MySQL HeatWave ー Amazon Aurora 同時実⾏トランザクション スループット (txn/s) 0 100,000 200,000 300,000 400,000 500,000 時間(秒) TPC-H (分析系処理 4TB) MySQL HeatWave Amazon Aurora 1,400倍 MySQL HeatWave が⾼速 分析 OLTP ベクター ストア LLM 機械学習 レイクハウス ユーザ データ アプリ HeatWave HeatWaveクラスタを有効化すると、 分析系処理の数倍から数百倍以上の⾼速化が可能 他社のMySQL系サービスはコミュニティ版をベースに構築 • バージョンはMySQL HeatWaveと⽐較して半年以上の遅れ 例) 2024年4⽉リリースのMySQL 8.4 LTS → RDSでの提供開始は11⽉ • オブジェクト・ストレージ上のデータをRDBMSのデータと 統合して分析、機械学習、LLM, RAGの対象に • ベクトル埋め込みの⽣成やLLMの利⽤、機械学習の アルゴリズム選定や訓練などのプロセスを⾃動化 • MySQL HeatWave内蔵のLLMまたは 外部のAIサービスを要件に応じて選択して利⽤可能 

OCIのAlways Free Servicesにて 無料でMySQL HeatWaveを利⽤可能 https://www.oracle.com/jp/heatwave/free/ MySQL HeatWaveも期間の制限なく無料で使⽤可能 インスタンス数や容量、⼀部機能の制限あり NEW! MySQL HeatWave GenAIも利⽤可能 ベクトル・ストアやMySQL HeatWaveに 内蔵されたLLMを活⽤ 42 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 

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