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Oracle AI Database 26aiの真意は？データとAIの融合がもたらす未来とは。
Oracleがまた何か仕掛けてきたな、というのが正直な第一印象でした。ラスベガスで開催された「Oracle AI World 2025」で発表された「Oracle AI Database 26ai」。あなたも感じているかもしれませんが、個人的には「またデータベースにAIか」と、最初は少し懐疑的でしたよね。だって、これまでもデータベースとAIの連携は何度も語られてきたテーマですから。
20年間この業界を見てきて、データベースとAIの融合は、まるで「永遠の課題」のように感じてきました。75%以上の企業がAI導入に際して、データの準備、モデルの構築、そしてその結果をどうビジネスに活かすか、という点で苦労してきました。特に、AIの処理層とデータ層が分断されていることで、データの移動や変換に多大なコストと時間がかかっていたのは、あなたも経験があるのではないでしょうか。これまではどこか「後付け感」が否めず、AIはデータベースの外で動く「特別なもの」という認識が強かったように思います。しかし、Oracleが今回打ち出した「AI for Data（データにAIを）」というビジョンは、その根本的な課題に真正面から向き合おうとしている、その真剣さが伝わってきます。
今回の「Oracle AI Database 26ai」の発表は、単なる機能追加のレベルを超えています。彼らはAIをデータベースのコアアーキテクチャに直接統合するという、かなり大胆な一歩を踏み出しました。これは、運用ワークロードと分析ワークロードの両方でAIをシームレスに活用できるようにするという、彼らの強い意志の表れでしょう。特に注目すべきは、AIベクトル検索機能の拡張です。これまでのリレーショナルデータだけでなく、テキスト、JSON、ナレッジグラフ、さらには空間検索といったあらゆるデータ型とAIベクトル検索を組み合わせられるようになったのは、データ活用の幅を飛躍的に広げる可能性を秘めています。
そして、エージェント型AIワークフローをデータベース内で直接実行できるようになった点も、見逃せません。ノーコードの視覚的な開発環境でAIエージェントを構築、デプロイ、管理できるというのは、AI開発の民主化を加速させるでしょう。これは、データサイエンティストだけでなく、ビジネスアナリストや現場の担当者でもAIを活用したアプリケーションを容易に作れるようになることを意味します。さらに、Model Context Protocol (MCP) のサポートは、様々なAIシステムとの互換性を確保し、特定のベンダーに縛られないオープンなAIエコシステムを目指すOracleの姿勢を示しています。
セキュリティ面でも、彼らは未来を見据えています。NIST承認の量子耐性アルゴリズム「ML-KEM」をデータ転送中の暗号化に実装したことは、量子コンピューターによる将来の脅威からデータを保護するという、非常に先見の明のある取り組みです。正直なところ、まだ量子コンピューターが実用化されるのは先の話だと思っている人も多いかもしれませんが、データセキュリティは常に一歩先を行く必要がありますからね。
ビジネス戦略としては、Oracleの「オープンなアプローチ」と「マルチクラウド対応」が際立っています。Apache Icebergオープンテーブル形式のサポートにより、Oracle Cloud Infrastructure (OCI) だけでなく、Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure、Google Cloudといった主要なハイパースケーラー、さらにはプライベートクラウドやオンプレミス環境でもデプロイ可能になったのは、顧客にとって大きなメリットです。DatabricksやSnowflakeといったデータレイクハウスの主要プレイヤーとも相互運用可能というのは、彼らが単独で市場を囲い込むのではなく、エコシステム全体での共存を目指している証拠でしょう。
投資の面でも、OracleのAIへの本気度が伺えます。NVIDIA GPUを活用したOCI Zettascale10コンピューティングクラスター（ピークAI演算性能16ゼタFLOPS）や、AMD Instinct MI450を利用したスーパークラスターの導入など、AIスーパーコンピューターへの積極的な投資は、彼らがAIインフラの基盤を自社でしっかりと固めようとしていることを示しています。さらに、複数のグローバルコンサルティング企業がOracleのAIデータプラットフォームに15億ドル以上の投資を約束し、8,000人以上の実務者のトレーニングを行うという話は、市場全体がOracleのAI戦略に期待を寄せていることの表れでしょう。InvestingProのデータによると、Oracleの株価が過去1年間で76%のリターンを示しているのも、こうした投資家からの期待の高さが反映されているのかもしれません。
では、私たち投資家や技術者は、この発表から何を読み取るべきでしょうか？
投資家としては、OracleのAIインフラへの巨額投資と、コンサルティング企業との連携は、長期的な成長ドライバーとして評価すべきでしょう。彼らが単にソフトウェアを提供するだけでなく、ハードウェアからクラウドサービス、そしてコンサルティングまでを垂直統合で提供する戦略は、AI時代において非常に強力な競争優位性となり得ます。ただし、AI市場は競争が激しく、常に新しい技術やプレイヤーが登場しますから、彼らがこの優位性を維持できるか、継続的にウォッチしていく必要があります。
技術者、特にデータベースエンジニアやAI開発者にとっては、これは大きな転換点になるかもしれません。これまでのAI開発は、データサイエンティストがデータを引っ張り出してきて、別の環境でモデルを構築し、またデータベースに戻す、という手間がかかるプロセスでした。しかし、26aiはそれを根本から変えようとしています。データベースの内部でAIが動くということは、データガバナンス、セキュリティ、パフォーマンスの面で大きなメリットをもたらすでしょう。APEX AIアプリケーション・ジェネレーターのように、自然言語インターフェースでエンタープライズクラスの業務アプリケーションを生成できるツールが登場すれば、開発者の生産性は劇的に向上するはずです。NVIDIA NeMo Retrieverマイクロサービスとの統合も、RAG（Retrieval Augmented Generation）パイプラインの実装を容易にし、より高度なAIアプリケーション開発を加速させるでしょう。
個人的には、Oracle Private AI Services Containerのような、顧客自身のインフラストラクチャでAIモデルインスタンスを実行し、データを外部プロバイダーに公開することなくデータセキュリティを維持できる機能は、特に規制の厳しい業界や機密データを扱う企業にとって、非常に魅力的な選択肢になると思います。
結局のところ、Oracle AI Database 26aiは、単なるデータベースのアップデート以上の意味を持つのかもしれません。データとAIが真に一体となることで、私たちのビジネスや開発プロセスはどこまで進化するのでしょうか？あなたはどう考えますか？正直なところ、まだ全てが手放しで成功すると断言できるわけではありません。しかし、この方向性は、AIが真にエンタープライズの「血肉」となるための重要な一歩だと、私は見ています。
結局のところ、Oracle AI Database 26aiは、単なるデータベースのアップデート以上の意味を持つのかもしれません。データとAIが真に一体となることで、私たちのビジネスや開発プロセスはどこまで進化するのでしょうか？あなたはどう考えますか？正直なところ、まだ全てが手放しで成功すると断言できるわけではありません。しかし、この方向性は、AIが真にエンタープライズの「血肉」となるための重要な一歩だと、私は見ています。
乗り越えるべき課題と、私たちの準備
もちろん、どんなに画期的な技術にも、導入には必ず壁がつきものです。Oracle AI Database 26aiも例外ではありません。私たちがこの新しい波に乗るためには、いくつかの課題を認識し、それに対する準備を進める必要があります。
まず、技術的な側面で言えば、既存の複雑なレガシーシステムとの統合は、75%以上の企業にとって頭の痛い問題となるでしょう。長年培ってきたデータ構造やアプリケーションが、いかにスムーズに26aiのAI機能と連携できるか。ここには、データの移行戦略、API連携、そして何よりも、既存の運用を止めずに新しいシステムを導入する手腕が問われます。また、AIモデルのライフサイクル管理、つまりMLOpsの複雑性も忘れてはなりません。データベース内でAIが動くとはいえ、モデルのバージョン管理、再学習、パフォーマンス監視、そしてデプロイメントの自動化といったプロセスは、依然として高度なスキルとツールを要求します。パフォーマンスチューニングやスケーラビリティの確保も、特に大規模なデータや高負荷なAIワークロードを扱う際には、綿密な計画と検証が不可欠です。
そして、データガバナンスと倫理的なAI利用も、これまで以上に重要になります。AIがデータの深い部分にまで入り込むことで、データの品質、プライバシー、そして公平性といった側面が、直接AIの出力に影響を与えるようになります。不正なデータや偏ったデータがAIに学習されることで、ビジネスに深刻な影響を及ぼす可能性も否定できません。私たちは、AIが「何を学習し、何を判断するのか」を常に監視し、責任あるAI利用のガイドラインを確立していく必要があります。
人材と組織の側面では、スキルギャップが大きな課題となるでしょう。これまでのデータベースエンジニアは、SQLの最適化やデータベース管理が主でしたが、これからはAIの基礎知識、機械学習モデルの理解、そしてPythonなどのプログラミングスキルも求められるようになります。逆に、AI開発者も、データベースの内部構造やパフォーマンス特性を理解し、より効率的なAIアプリケーションを設計する能力が必要となるでしょう。この2つの分野の専門家が協力し、時には互いのスキルを吸収し合うことで、真の「AIデータベースエンジニア」とも呼べる新しい職種が生まれてくるかもしれません。組織文化もまた、変革が求められます。PoC（概念実証）で終わらせず、AIを本番環境に導入し、ビジネス価値を生み出すためには、経営層の理解とコミットメント、そして部門間の連携が不可欠です。
コスト面では、AIインフラへの初期投資はやはり無視できません。NVIDIA GPUを活用したOCI Zettascale10のような高性能コンピューティングクラスターは、確かに強力ですが、その利用には相応のコストがかかります。また、既存システムからの移行コストや、新しいスキルセットの習得のためのトレーニング費用も考慮に入れる必要があります。しかし、これらの投資が、長期的に見ればデータ移動の削減、開発サイクルの短縮、そして新たなビジネス機会の創出によって、十分なROI（投資収益率）をもたらす可能性を秘めていると、私は信じています。
なぜ今、Oracleは「AI for Data」に賭けるのか？
Oracleがこのタイミングで「AI for Data」というビジョンを打ち出した背景には、彼らの深い戦略的意図があると感じています。これまでのAI導入が「後付け感」を伴っていたのは、データとAIの処理層が物理的にも論理的にも分断されていたからです。データはデータベースにあり、AIは別のコンピューティング環境で動く。この分断が、データの移動、変換、セキュリティ管理、そしてガバナンスの複雑性を生み出し、AI導入の大きな足かせとなってきました。
Oracleは、この根本的な問題を解決するために、AIをデータベースの「血肉」として取り込むことを決断したのです。データベースの内部でAIが動くということは、データがその場でAIによって分析・処理されることを意味します。これにより、データの移動に伴う遅延やセキュリティリスクが劇的に減少し、リアルタイムに近い形でAIの恩恵を受けられるようになります。データガバナンスも、データベースの既存のセキュリティ機能やアクセス制御をそのままAIに適用できるため、より一貫性のある管理が可能になります。
彼らがOCI（Oracle Cloud Infrastructure）の強みである垂直統合型のアプローチをさらに強化しているのも、この戦略を支える重要な要素です。ハードウェアからOS、データベース、そしてAI機能までを一貫して提供することで、パフォーマンスの最適化、セキュリティの強化、そして運用の一元化を実現しようとしています。これは、他のクラウドプロバイダーが提供する、よりコンポーネントベースのAIサービスとは一線を画すアプローチであり、エンタープライズ顧客にとっては、よりシンプルで信頼性の高いAI基盤となり得るでしょう。
そして、Apache Icebergやマルチクラウド対応といった「オープンなアプローチ」は、一見すると彼らの垂直統合戦略と矛盾するように見えるかもしれません。しかし、これは顧客の囲い込みではなく、むしろ顧客の採用障壁を下げるための賢明な戦略だと私は見ています。顧客が既にAWSやAzure、Google Cloudにデータを分散させている現状を理解し、彼らの既存環境に寄り添うことで、Oracle 26aiの導入を促す。これは、自社の技術力に自信があるからこそできる、大胆な一手と言えるでしょう。DatabricksやSnowflakeといったデータレイクハウスの主要プレイヤーとの相互運用性も、データエコシステム全体での共存と成長を目指す、彼らの成熟したビジネス戦略の表れだと感じています。
「Oracle AI Database 26ai」が描く具体的な未来像
では、このOracle AI Database 26aiが、私たちのビジネスや開発プロセスにどのような具体的な未来をもたらすのでしょうか？
開発者の視点から見れば、APEX AIアプリケーション・ジェネレーターのようなツールは、まさにゲームチェンジャーです。自然言語インターフェースでエンタープライズクラスの業務アプリケーションを生成できるということは、専門的なコーディングスキルを持たないビジネスアナリストや現場の担当者でも、アイデアを直接形にできる可能性を秘めています。例えば、営業担当者が「顧客の購買履歴とWebサイトの閲覧履歴に基づいて、次におすすめする商品を提案するアプリケーションを作って」と指示するだけで、AIがその要件を満たすアプリケーションの骨格を生成し、データベースのデータと連携させる。これは、開発サイクルを劇的に短縮し、ビジネスニーズへの即応性を高めるでしょう。
NVIDIA NeMo Retrieverマイクロサービスとの統合によるRAG（Retrieval Augmented Generation）パイプラインの容易な実装も、特に顧客サポートやナレッジマネジメントの分野で大きな進化をもたらすはずです。膨大なドキュメントやFAQ、過去の問い合わせ履歴の中から、AIが最も関連性の高い情報を瞬時に検索し、それを基にユーザーの質問に正確かつ自然な言葉で回答する。これにより、顧客満足度の向上だけでなく、オペレーターの業務効率化にも大きく貢献するでしょう。
さらに、エージェント型AIワークフローがデータベース内で直接実行できるようになったことは、ビジネスプロセスの自動化と意思決定支援の新たな地平を切り開きます。例えば、在庫管理システムにおいて、データベース内のリアルタイムな販売データとサプライヤーからの納期情報をAIエージェントが常に監視し、在庫が一定レベルを下回った際に自動的に発注書を作成・送信する。あるいは、金融業界で、顧客の取引履歴と市場データをAIエージェントが分析し、リスクの高い取引パターンを検知した際に、担当者にアラートを上げると同時に、推奨される対応策を提示する。これまでのシステムでは考えられなかったレベルの自律性とインテリジェンスが、ビジネスプロセスに組み込まれることになるでしょう。
ビジネスリーダーの視点からは、リアルタイムなデータに基づいた意思決定が、もはや夢物語ではなくなります。市場の変化や顧客の行動を瞬時に捉え、AIが生成したインサイトを基に、より迅速かつ的確な戦略を立てることが可能になるでしょう。パーソナライズされた顧客体験の向上も、AIデータベースの得意とするところです。個々の顧客の嗜好や行動パターンを深く理解し、最適なタイミングで最適な情報や商品を提示することで、顧客ロイヤルティを大幅に高めることができるはずです。そして、Oracle Private AI Services Containerのような機能は、特に規制の厳しい金融や医療といった業界において、機密データを外部に公開することなくAIの恩恵を受けられるという点で、非常に大きな安心材料となります。これは、データセキュリティとAI活用の両立という、75%以上の企業が抱えるジレンマに対する強力な解決策となるでしょう。
NIST承認の量子耐性アルゴリズム「ML-KEM」のデータ転送中の暗号化への実装は、正直なところ、まだ多くの人にとって「遠い未来の話」かもしれません。しかし、データセキュリティは常に一歩先を行く必要があります。今日のデータが、数十年後の量子コンピューターによって解読されるリスクを未然に防ぐための、Oracleの先見の明を示す取り組みです。これは、単なる機能追加ではなく、未来のセキュリティ脅威に対する「保険」のようなものだと捉えるべきでしょう。
投資家・技術者へのさらなる示唆と、今私たちがすべきこと
私たち投資家は、OracleのAIインフラへの巨額投資と、コンサルティング企業との連携を、長期的な成長ドライバーとして引き続き評価すべきです。彼らが単にソフトウェアを提供するだけでなく、ハードウェアからクラウドサービス、そしてコンサルティングまでを垂直統合で提供する戦略は、AI時代において非常に強力な競争優位性となり得ます。AI市場は競争が激しく、常に新しい技術やプレイヤーが登場しますが、Oracleがこの優位性を維持できるか、その進化のスピードと市場での採用状況を継続的にウォッチしていく必要があります。特に、AIインフラ投資のROIがどの程度になるのか、そしてそれが彼らの収益にどのように貢献していくのかは、今後も注視すべきポイントです。
技術者、特にデータベースエンジニアやAI開発者にとっては、これはまさに「学びの時」です。これまでのスキルセットに安住することなく、積極的に新しい知識を吸収し、実践していくことが求められます。Oracle AI Database 26aiは、データベースの知識とAIの知識がこれまで以上に密接に結びつくことを示唆しています。データベースの内部でAIが動くということは、データガバナンス、セキュリティ、パフォーマンスの面で大きなメリットをもたらしますが、それを最大限に引き出すためには、両方の分野に精通した人材が不可欠です。
まずは、Oracle Cloud Infrastructure (OCI) のAI関連サービスや、26aiのプレビュー版、あるいは既存のOracle DatabaseのAI機能に触れてみることをお勧めします。Hands-onでの学習は、座学だけでは得られない深い理解をもたらします。APEX AIアプリケーション・ジェネレーターのようなツールを使って、簡単なAIアプリケーションを構築してみるのも良いでしょう。社内で小規模なPoCプロジェクトを立ち上げ、具体的なビジネス課題にAIを適用
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