CData × Oracleで実現する新しいデータ活用 Kohei Ogawa Principal AI Data Software Solution Developer Cloud X, Cloud Business Unit September 26th, 2025 ― 国産SaaS連携から MCP Server for Oracle Databaseまで 20分で理解する！ 

自己紹介 2 小川航平 Principal AI Data Software Solution Developer, Cloud X, Cloud Business Unit, Oracle Corporation Japan ü 大学・大学院で図書館情報学/情報検索/AIを専攻し、 データの収集・蓄積・活用を体系的に学ぶ ü １万人以上のメンバー数を抱える AIを社会実装するためのコミュニティのLeadを担う ü AIの研究者と研究者向けのChatGPTに関する書籍を出版 ü 様々な業界のエンタープライズ企業の Data&AIシステムの課題解決・設計開発・利活用をご支援 (Business Architect/Cloud Architect/ AI PM/Advocate/Developer) 高専 R＆D 元MicrosoftのData&AI領域のAzure Architect 元スタートアップの開発チームのLead (AWS FullStack Engineer) 落合陽一研究室出身 @shisyu_gaku in/koheiogawa/ フォロー&DM Welcomeです！ 

3 1. 前提︓最近のOracle DBはこんなことができる(5min) 2. Oracle DBとCDataを組み合わせるとこんな使い道がある(3min) 3. OracleもMCP Serverを持っていて、他社とこんなところが違っていて、ここがすごい。(4min) 4. CData MCP ServerとOracleDBのMCP Serverを組み合わせるとこんな楽にデータ分析が できる(3min) 5. まとめ(1min) 本⽇お伝えしたいメッセージ&Agenda(20分) 

4 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates その１. (前提) 最近のOracle DBはこんな魅⼒が詰まっています︕ 

蓄積したデータの使い道 5 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates GenAI Application BI/Analytics 意思決定・予測のための活用 自動化・生成・対話のための活用 データをもとに人が判断・仮説構築・予測 データをもとにAIやシステムが行動/生成/提案 人 がデータを見る。 人 のためのデータ。 AI がデータを見る。 AI のためのデータ。 ü ダッシュボード ü KPI ü 集計分析 ü RAG ü FAQ ü 文章要約 

ワークロード別で見るデータ活用 6 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates BI/Analytics 意思決定・予測のための活用 データをもとに人が判断・仮説構築・予測 GenAI Application 自動化・生成・対話のための活用 データをもとにAIやシステムが行動/生成/提案 OLTP OLAP(DWH) ü 過去の文書・ナレッジをベースに 質問に回答 ü 長文の設計資料やレポートを 短くわかりやすく出力 ü DWHの集計データをもとに レポート文書をAIが作成 ü 売上・稼働率・出荷台数などの月次集計を 可視化(月次/週次KPIレポート) ü 顧客ごとの購買傾向や製品別の不良率を分 析(トレンド分析) ü 生産コスト・物流コストの部門別比較分析 ü 最新注文ステータスをリアルタイムに表示 (顧客別ダッシュボード) ü 作業進捗・物流状況などをその場で監視 (業務オペレーションモニタリング) ü 現場からの問い合わせに対して在庫・引当 状況を即時表示 ü 最新データに即応するチャットボット （例：「この商品、在庫ある？」） ü 「この契約、延長可能？」に対し、契約ス テータスと満了日から判断 ü 検査合格済み／再検査中などの状態をトリ ガーにチャット通知 “今”の状況を理解する “過去から文脈・傾向”を理解する 

あらゆるデータ活用のワークロードを1つのDBで持つ 7 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates BI/Analytics 意思決定・予測のための活用 データをもとに人が判断・仮説構築・予測 GenAI Application 自動化・生成・対話のための活用 データをもとにAIやシステムが行動/生成/提案 OLTP ü 過去の文書・ナレッジをベースに 質問に回答 ü 長文の設計資料やレポートを 短くわかりやすく出力 ü DWHの集計データをもとに レポート文書をAIが作成 ü 売上・稼働率・出荷台数などの月次集計を 可視化(月次/週次KPIレポート) ü 顧客ごとの購買傾向や製品別の不良率を分 析(トレンド分析) ü 生産コスト・物流コストの部門別比較分析 ü 最新注文ステータスをリアルタイムに表示 (顧客別ダッシュボード) ü 作業進捗・物流状況などをその場で監視 (業務オペレーションモニタリング) ü 現場からの問い合わせに対して在庫・引当 状況を即時表示 ü 最新データに即応するチャットボット （例：「この商品、在庫ある？」） ü 「この契約、延長可能？」に対し、契約ス テータスと満了日から判断 ü 検査合格済み／再検査中などの状態をトリ ガーにチャット通知 OLAP(DWH) “今”の状況を理解する “過去から文脈・傾向”を理解する 

8 Converged DB思想：ありとあらゆるデータベースパラダイムを単一のプラットフォームで実現 Oracle Database 23ai Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 

SQLであらゆるデータを検索: データの種類だけ検索の書き方があるが、SQLさえ分かれば良い 単一言語でありとあらゆる検索パラダイムを活用可能 9 Oracle SQL 7149 JSON Relational Query Keyword Query Spatial Query Vector Search Graph Query JSON Query Time-Series Query Hierarchical Query Analytical Query XML Query Streaming Query Blockchain Query {XML} Converged Database ありとあらゆる検索パラダイム {SQL} ありとあらゆるデータ Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 

SQL Retrieval Agent ：Converged Database × マルチワークロードのデータに対して自然言語で問い合わせる 自然言語をSQLへ変換するOracleのSelect AI技術 10 ⾃然⾔語 Oracle SQL 7149 JSON Relational Query Keyword Query Spatial Query Vector Search Graph Query JSON Query Time-Series Query Hierarchical Query Analytical Query XML Query Streaming Query Blockchain Query {XML} Converged Database ありとあらゆる検索パラダイム select ai {SQL} ありとあらゆるデータ 解釈 ⽣成 マルチワークロード OLTP + OLAP(DHW) Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 

既にOCIでxAI社のGrokがマネージドサービスで提供されている！ 11 クラウドベンダー grok3 grok4 Azure ○ × AWS × × Google Cloud × × OCI ○ ○ ※2025/08/05時点の情報 https://research.aimultiple.com/text-to-sql/#benchmark-methodology-for-text-to-sql Grok4がxAI社から発表されてわずか2週間でOCIに対応！！ text2SQLのベンチマークでgrok-3が1位！！ Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 

Oracle Databaseは、AIとデータが存在するあらゆる場所で提供される！ 12 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates AI Foundry Bedrock Vertex AI Generative AI Oracle Database Oracle Database @Azure Oracle Database @Google Cloud Oracle Database @AWS 

13 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates その2. CDataとOracleで実現するAI-Readyなデータプラットフォームアーキテクチャ 

CDataで拡張されるOracle DBのユースケース拡張 14 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 汎用SaaS Oracle DB 国産SaaS DB ü Oracle Integration Cloud ü Hetrogeneous Service データを移動させずにリモート表として GUIフローでSaaS ↔ Oracle DB ü Golden Gate リアルタイムストリーム DBMS _CLOUD + External Table 外部表として データコネクタ数やデータへの繋ぎ方は多くの手段を持っているが・・・・ ü Data Integration ETLツール。 パイプライン/マッピングGUI 

CDataで拡張されるOracle DBのユースケース拡張 15 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 汎用SaaS Oracle DB 国産SaaS DB ü Oracle Integration Cloud ü Hetrogeneous Service データを移動させずにリモート表として GUIフローでSaaS ↔ Oracle DB ü Golden Gate リアルタイムストリーム DBMS _CLOUD + External Table 外部表として ü Data Integration ETLツール。 パイプライン/マッピングGUI Oracle不十分領域。 CData様の得意なところ。 ぜひご一緒したい バックオフィス会計 業務アプリ・ワーク管理 コミュニケーション・顧客接点 日本企業でよく活用される国産SaaSたち 国産SaaSから生み出されるデータとOracle DBのデータを組み合わせて利活用したい 

CData Syncで拡張されるOracleのデータ活用基盤 16 1stackシンプルアーキテクチャ Data Source Layer Data Infrastructure Layer Data Pipeline Layer 外国産 Federated Query DBLink経由 ex. 既存DB Oracle DB または 通常表 OCI Data Integration (Bulk/差分) ・Cloud Storage ・OCI Object Storage 外部表/copy 取り込み DBMS_Cloud パッケージ クラウド ストレージ ※点線は透過接続 Oracle Autonomous DB データアクセス制御(VPD/RLS) Data活用 Layer Presentation層 (UI/フロント) Application層 (ビジネスロジック/ オーケストレーション) ユーザ 通常表 国産 外部SaaS BI/Analytics GenAI Application Oracle Analytics Cloud 分析チーム 分析して 意思決定したい 検索して情報を 見つけたい AI Fueled Analytics AI Fueled App DBのエンジンで安定動作するBI READ/WRITE 

17 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ü データ転送 ü ETL/ELT ü フォーマット変換 ü バッチ処理 ü 認証・認可管理 ü データの再配置 データの移動と結合の具体的な処理 =⽮印とボックスの数だけ⼈的・⾦銭的コストとパフォーマンス負荷がかかっている 約80% データエンジニアが 前処理や統合に費やされている時間 How a Data Scientist Spends Their Day https://www2.cs.uh.edu/~ceick/UDM/CFDS16.pdf 約79% 2種類以上のDB利用、IT管理者 48.6%が 管理困難と回答 Redgate State of the Database Landscape 2024 n=3,849 https://www.red-gate.com/solutions/entrypage/state-of-database-landscape-2024/ 約30% が重複データである。IBM推計「米国経済で 年間約3.1兆ドルの損失」 データ収集から活用までに時間とコストがかかる理由 データエンジニアリング環境の複雑性と人的負荷 State of the Database Landscape 2024 https://images.g2crowd.com/uploads/attachment/file/1461095/redgate- 2025-state-of-the-database-landscape-report.pdf What is the Best Deduplication Tool? https://delpha.io/blog/what-is-the-best-deduplication-tool/ Bad Data Costs the U.S. $3 Trillion Per Year https://hbr.org/2016/09/bad-data-costs-the-u-s-3-trillion-per-year 

JSON Relational Duality: JSONをRelational DataとしてRelational DataをJSONとして扱える 18 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Query API REST API SQL Interface Relational (Table) JSON (Document) App based on Document DB App based on Relational DB find() SELECT INSERT UPDATE DELETE insertOne() updateOne() deleteOne() insertMany() updateMany() deleteMany() ETL { name1 : value1, name2 : { name3 : 100, name4 : 14:00 } } { name1 : value1, name2 : { name3 : 100, name4 : 14:00 } } { name1 : value1, name2 : { name3 : 100, name4 : 14:00 } } 従来はOLTPとOLAPの二重構成が必要だったが、JSON Relational Dualityにより両者の融合が可能に OLTPとOLAP(DWH)が分離している環境 ドキュメントDB OLTP RDB OLAP(DWH) { name1 : value1, name2 : { name3 : 100, name4 : 14:00 } } { name1 : value1, name2 : { name3 : 100, name4 : 14:00 } } { name1 : value1, name2 : { name3 : 100, name4 : 14:00 } } Relational (Table) JSON (Duality View) OracleのConverged DB JSON Relational Dualityが使えるConverged DB環境 REST API SODA Oracle Database API for MongoDB SQL Interface App based on Relational DB SELECT INSERT UPDATE DELETE App based on Document DB find() insertOne() updateOne() deleteOne() insertMany() updateMany() deleteMany() 他社には真似できない“アプリ開発と分析基盤を分離せず、 1データで両立できる唯一の選択肢”を可能にするOracle独自技術 スキーマ変換やバッチ処理など運用コスト大 1つのデータをJSONビューとリレーショナルビューで 同時に利用可能＝JSON Relational Duality “分析用に整形された リレーショナルデータのみを保持” “柔軟なスキーマでアプリ高速開発に 適するが分析には不向き” ü Quality(質) ü Cost(金) ü Delivery(速) ü データ整合性・一貫性の飛躍的向上 ü TCO（総保有コスト）最大50%以上削減(データの結合と移動コスト0) ü リードタイムが0に近い数秒へ(即時利用へ) p データ分断・スキーマ不整合・タイムラグによる分析の一貫性が低い p ETLパイプライン構築、ツール・運用の分離管理によってTCOが増加 p ETL・バッチ処理を挟むことで、更新から分析・可視化までに数時間〜数日 ※データコピーなし／整合性100%で両立 

19 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ORDS(Oracle Rest Data Services)でテーブル単位で即REST API化 Oracle DB ORDS(Stateless) SODA API化 (JSON Doc Storage) REST API化 (CRUD) Table/VIEW/ SQL Query Result （一覧/検索） GET /ords/hr/employees GET /ords/hr/employees/{id} POST /ords/hr/employees PUT/PATCH /ords/hr/employees/{id} DELETE /ords/hr/employees/{id} （単一取得） （追加） （更新） （削除） REST化 (ex. AutoREST) ü ノーコードで数ステップで即CRUDのREST API化 ORDSの革新性 ü 権限・監査・行レベル制御などDBのルールそのまま継承 ü バックエンド実装不要/最小化 ü 認証付きでSQL実行をREST公開 ü Json Relational Dualityと組み合わせることで データへのアクセスゲートを統一 で取り込んだデータを爆速利活用！ 

20 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates CData SyncでクイックにADBに蓄積 ü Kintoneの無償トライアル版であれば シナリオごとにサンプルデータもあり試しやすい！ ü CData Sync上で接続元と接続先の コネクションを楽に登録できる！ 

21 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates その3. SQLcl丸ごとラップしたMCP Serverこと “MCP Server for Oracle Database” 

Q. SQLclって何？ 22 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Oracle Database ユーザ SQLcl = Oracleの標準SQLコンソールです。 PostgreSQLでいうpsql、SQL Serverでいうsqlcmd、MySQLのmysqlに相 当。 SQLcl Connect Command Line 入力 接続・セキュア通信 データ照会・分析 （読み取り） データ更新・ トランザクション （書き込み） スキーマ/ユーザー/ 権限・オブジェクト管 理（定義） デプロイ / 移行・差分適用 (liquibase連携) 自動化・運用支援 （スクリプト/整形/ログ） SQLclでできること例 A. https://speakerdeck.com/thatjeffsmith/oracle-change-management-with-sqlcl-and-liquibase 

MCP Server for Oracle Database 23 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Introducing MCP Server for Oracle Database https://blogs.oracle.com/database/post/introducing-mcp-server-for-oracle-database Oracle Database SQLcl MCP Server connect list-connections run-sqlcl run-sql disconnect connection-helper MCP Protocol MCP Client Agentic Ai Client Application LLM ユーザ 

MCP Server for Oracle Databaseは構築と分析が簡単︕ 24 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 動画 (構築~基礎まで) 

OCIもAWS同様GitHub上でMCP Serverのコントリビュートを求めている！ 25 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 先月生まれたばかりの出来立てほやほやのMCPリポジトリ https://github.com/oracle/mcp OCIサービスの料金計算をしてくれる MCP Server 動画 (自然言語でociの金額を 取得するデモ) 

市場に存在するDB操作のMCP Serverの種類 26 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 2. General CRUD 3. DB Specific機能 1. Read -Only 4. All in the Database DB制御操作可能な深度の違い OSS(非公式) のMCP Serverの領域 は大体ここ ※そのDBユーザに許可された範囲に限る ※インスタンス/クラウド運用 （起動停止・パッチ・VCN/IAM）や OS操作は対象外。 これらはConsole/OCI API側の領域。 ü スキーマ列挙 ü SELECT でデータ取得 ü INSERT / UPDATE / DELETE / CREATE INDEX など標準 SQL 操作 ü ユーザ／権限・ネットワーク設定など 管理 API ü DB 固有の検索／ML／ベクトル機能 等 ü SELECT AI や VECTOR_SEARCH など AIファーストSQL ü AWR/ADDM/Auto-Index など 自己診断・自動チューニング ü マルチテナント(PDB)・Spatial/Graph/JSON 等 横断操作 ü 監査ログ等 監査ガバナンス統合 

27 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates デモ︓MCP Server for Oracle Databaseならこんなこともできちゃう① デモ：テーブルからREST API化を自然言語で 動画 (爆速REST化) 

28 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates デモ︓MCP Server for Oracle Databaseならこんなこともできちゃう② デモ：監査、証跡を自然言語で抽出 動画 (監査、証跡の確認デモ) 

29 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates その4. CData MCP ServerとOracleDBのMCP Serverで実現する クイックなデータ分析シナリオの模索 

30 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates CData MCP Server for kintoneの環境構築試した＝MCPクライアント側の設定不要で爆速だった。 Configuration Name =MCPサーバー名なのでこの ツール名と紐づいていない名 前の付け方はだめ笑 (後から気づく・・・) 

31 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates Claude DesktopからkintoneとOracle DBのデータを理解。ユースケース例の考察 動画 (kintone, oracleDBの データを認識) 動画 (取得したデータから 活用シナリオを議論) 設定したConfiguration Nameはここ の名前。ただ、CDataさん優秀で適切 にkintone上のデータを引っ張ってき てくれている！笑 

32 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates まとめ ü CDataとOracleが組み合わせれば国産SaaSを爆速利活用できる！ ü MCP Serverを賢く使えば、分析の初動が早くなる！ ü OracleのMCP Serverは監査などの運用時にも活用できる！ 生成AI時代にまだ活用できていないデータをCDataとOracleで解放しましょう！！ 

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