AI Data Platform

Oracle AI Data Platformとは （2:09）

Oracle AI Data Platformは、企業データを統合し、AIが正確に動作するために必要なビジネス・コンテキストを作成・適用し、ワークフロー、意思決定、プロセスを自動化するエージェントを、あらゆる部門にわたってエンタープライズ規模で展開します。これは、管理されたデータ基盤と組み込みのインテリジェンスを備えた1つのプラットフォームです。

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Oracle AI Data Platformの新機能

Oracle AIWorld：AIの今後の展開を探る

Las Vegasで開催されたOracle AI Worldにご参加いただき、ありがとうございました。11月25日まで、On Airを通じて基調講演、製品スポットライト、Oracle TVを視聴し、学習セッションにアクセスできます。AIイノベーションの次の波を探りましょう。

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Oracle AI Data Platformを選ぶ理由

エンタープライズAIの成功は、組織が信頼するデータ、ビジネスの現実を反映したコンテキスト、意思決定の現場に組み込まれたインテリジェンスの3つの要素の融合から生まれます。

  • 信頼できるエンタープライズ・データ

    エンタープライズAIの信頼性は、その基盤となるデータの信頼性によって決まります。Oracle AI Data Platformは、Oracle Fusion CloudのERP、SCM、HCM、カスタマー・エクスペリエンス（CX）をはじめ、オラクル以外のデータソースにいたるまで、社内システム全体に分散する構造化および非構造化データを単一の基盤に統合します。データは安全に保たれ、コンプライアンス要件を満たすことができます。また、デーはその場でのアクセスだけでなく、データ履歴を追跡可能な信頼性の高いパイプラインを介して移行することもできるため、AIは断片化されたコピーではなく、網羅的で正確な情報に基づいて動作できるようになります。

    信頼できるエンタープライズ・データについてのブログを読む

  • 高度なビジネス・セマンティクス

    AIモデルは言語を理解します。ただし、AIモデルは自社のビジネスを本質的に理解しているわけではありません。Oracle AI Data Platformは、財務、サプライチェーン、人事、カスタマー業務における組織の運用ルールを定義する指標、相関関係、ドメイン・ロジック、プロセスのコンテキストをコード化します。このセマンティック・レイヤーに基づいて構築されたエージェントや分析ツールは、自社固有のビジネス言語で推論し、意思決定者が信頼できる、一貫性のある説明可能な結果を生成できます。

    ビジネス・セマンティクスの詳細についてのブログを読む

  • ワークフローに組み込まれたAI

    AIは、実行に移されて初めて価値を生み出します。Oracle AI Data Platformは、Oracle Applications内をはじめ、サードパーティの業務システムにいたるまで、意思決定が行われる現場のワークフローにエージェントとインテリジェンスを直接組み込みます。システムに組み込まれたAIによって推奨事項を提示し、承認プロセスを効率化します。それにより、成果を大きく左右する瞬間にアクションを後押しします。

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AI Data Platformのお客様の成功事例

  • University College Dublin、Oracle AI Data Platformで慢性疾患患者のケアを改善

    UCD Clinical Research Centreでは、Oracle AI Data Platformを活用して呼吸器ケアの変革を進めており、未構造化の臨床データを実行可能なアクションにつながるインサイトに変えています。合成データとオープン・データセットを組み合わせ、慢性疾患の研究とデータ分析を支援する研究用分析ツールを構築しました。

  • Clopay、Oracle AI Data Platformで製造業の成功を推進

    Clopay®Garage Doorsは、Oracle AI Data Platformを使用して、顧客に対する理解やサービス提供の方法を一変させようとしています。Clopayは何百万もの一意のSKUを持つ製品群を展開しており、従来の手動によるスプレッドシート分析に替えて、AIを活用したインサイトによって、ディーラーの離脱を正確に予測し、トレンドを事前に把握することを可能にしました。これにより、ビジネス・パフォーマンスが向上し、意思決定が的確になり、収益性も改善されています。

Oracle AI Data Platformの詳細

AIデータ・プラットフォーム・エージェント

必要なデータとともに、エンタープライズ・エージェントを構築、デプロイ、管理します。AI Data Platformの統合ワークベンチにより、開発者とドメイン・エキスパートは、ビジュアルおよびコードベースの方法でエージェント型ワークフローを作成し、本番環境に移行できます。

  • ビジュアルに、またはコードで構築
    共通の環境で、ビジュアル・キャンバス、Python、ノートブック、オープンな開発フレームワークを使用できます。
  • エンタープライズ・コンテキストとツールを接続
    エージェントに、エンタープライズ・データ、ナレッジ、モデル、API、MCPサーバー、再利用可能なツールへのガバナンスの効いたアクセスを提供します。
  • 制御しながらテストおよびデプロイ
    統合プレイグラウンドで各ステップを評価し、アイデンティティ、アクセス制御、トレース、可観測性を備えた管理対象AIコンピュートにデプロイします。
AI Data Platformエージェントを見る

AI Data Platformにおけるレイクハウス機能

構造化、半構造化、非構造化データを1つの完全なレイクハウスに統合し、データが存在する場所でアクセスすることも、不要な複製なしに移動することもできます。生データを、分析、機械学習、AIエージェントに対応した信頼性の高い情報へと変換します。1つのレイクハウス1つの環境

  • すべてのデータを統合
    既存のデータ資産を拡張しながら、OracleおよびOracle以外のソースにまたがるエンタープライズ・データに接続します。
  • 生データからAI対応までの1つのパスを構築
    マネージドApache Sparkを使用してデータを準備し、Oracle Autonomous AI Databaseで分析、機械学習、エージェント向けにキュレーション済みの情報を提供します。
  • あらゆる段階に信頼を組み込む
    カタログ化、リネージ、アクセス制御を適用することで、下流のユーザーとAIワークロードが同じガバナンスされた基盤を共有できます。
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AIレジストリ

共有インベントリでエンタープライズAI機能を登録、整理、ガバナンスします。チームが既存の資産を見つけ、承認済みの機能を再利用し、企業におけるAI導入の拡大に伴ってアクセスを管理できるよう支援します。

  • エージェントとサポート機能の登録
    A2A準拠のエージェント、MCPサーバー、ツール、Oracleおよびその他のサポート対象環境からの再利用可能なスキルを統合します。
  • アクセスを整理および管理
    機能を説明し、管理責任と依存関係を記録し、ロールベースのアクセス制御を適用します。関連する機能をビジネス・ニーズに沿ったトピックにグループ化します。
  • 機能を再利用できるようにする
    サポートされているアシスタント、アプリケーション、Agent Hubを通じて、チームが承認済みの機能を検出してアクセスできるようにします。
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Agent Hub

ビジネス・ユーザーが承認済みのエンタープライズ・エージェントおよびツールを利用できる対話型エクスペリエンスを提供します。開発者向けツールを必要としたり、各機能がどのように構築されたかを把握したりすることなく、質問をしたり、アクションを依頼したり、作業を継続したりできます。

  • 関連するエージェントとツールを検索
    AI Registryの説明、トピック、アクセス情報を使用して、質問やタスクに対して承認済みの機能を特定します。
  • サポート対象のエージェント全体で作業
    一貫した対話型エクスペリエンスを通じて、Oracleおよび互換性のあるサードパーティ・エージェントとやり取りしたり、登録済みのMCPツールを直接使用したりできます。
  • コンテキストを維持して作業を継続
    セッション履歴と生成された出力をあわせて以前の会話に戻り、基盤となるエージェントまたはワークフロー内で必要な承認に従います。

AI Data Platformにおけるセキュリティとガバナンス

データ、アナリティクス、モデル、エージェントの構築と実行に使用する同じ環境に、セキュリティ、アクセス制御、カタログ・ガバナンス、リネージ、監査可能性を統合します。

  • 権限をお客様側に維持
    お客様がアイデンティティ、ロール、ポリシー、権限、承認、実行境界を定義します。
  • データとAIを一元的にガバナンス
    AI Data Platformで管理およびカタログ化された資産全体に、カタログ、アクセス、メタデータ、リネージ、バージョニング、ライフサイクルの各制御を適用します。
  • 管理を失わずにコラボレーション
    権限を考慮した検出、分離されたワークスペースおよびデータ・アクセス、明示的に承認されたデータ共有を使用できます。
  • トレーサビリティの維持
    監査レコードと運用レコードを使用して、データ・アクセス、ユーザー・アクティビティ、エージェントのやり取りおよび管理上の変更を把握します。
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AI Data Platformの実際の動作を見る

データ・エンジニア

生データからAI対応ゴールドまで、完全なレイクハウスを構築

Oracle AI Data Platformは、データ・エンジニアに対し、構造化データと非構造化データの両方について、データの取り込みから活用までを一貫して行える統合された基盤を提供します。RAWデータはオブジェクト・ストレージに格納され、Sparkによって信頼できるシルバー・データセットに改良され、分析、AIエージェントおよびダウンストリーム・アプリケーション用のキュレーション・ゴールド・データとして提供されます。

1つの管理対象ワークスペースでのパイプラインの設計

データ・エンジニアは、プラットフォームを切り替えることなく、ワークフロー・ジョブを介して取り込み、変換、エンリッチメント・パイプラインを構築できます。これにより、開発サイクルが短縮され、すべてのステージがアクセス制御され、再利用可能で、企業規模での運用が容易になります。

データが既に存在するSparkおよびSQLの実行

チームは、大規模な処理にSparkを使用し、SQLを使用して迅速な探索とレポートを行い、ワークロードごとに最適なエンジンを選択できます。オブジェクト・ストレージと接続されたデータベースにまたがるインプレース・アクセスにより、エンジニアは不要な移動や重複なしにデータを分析および準備できます。

AI支援エンジニアリングでパイプラインのデリバリを加速

AI支援開発により、エンジニアはコード生成、スマートな推奨、ガイド付きワークフロー作成により、ソース接続から本番対応のパイプラインに迅速に移行できます。Oracle Fusionの直接データ統合と組み合わせることで、チームはERP、HCM、SCM、CXのデータをマネージドAI対応資産にすばやく変換できます。

データ・スチュワード

Oracle Cloudデータ・エステート全体の統合メタデータ・レイヤー

マスター・カタログは、基礎となるデータを移動またはコピーせずにメタデータを登録および編成し、中央メタデータ・レイヤーとして機能します。これは、Autonomous AI Database、Oracle Database、OCI Object Storage全体に存在するデータに接続し、表、ビュー、スキーマなどの構造化資産と非構造化データの両方をカバーします。

すべてのAIおよびデータ・ワークロードにわたる一貫したアクセス制御

セキュアなデータ使用をサポートするように設計された、ロールベースの一元化されたアクセス管理フレームワーク。Oracle AI Data Platformのワークベンチは、データ・レイヤーでのきめ細かなアクセス制御とポリシー管理を提供し、ユーザーやAIワークロードによるデータ・アクセスを組織が適切に管理できるよう支援するとともに、大規模なAI活用の推進を支援します。

すべてのAIおよびデータ・ワークロードにわたるデータ・アクセスを完全に可視化

誰が、いつ、どのようにデータにアクセスしたかを追跡する監査ログにより、透明性とセキュリティを提供します。Oracle AI Data Platformのワークベンチによるエンドツーエンドの可視性を確保し、監査や運用管理を強化できます。

AIおよびデータ・ワークロード全体のロールベースのアクセス管理

ロールを定義および管理し、ユーザーとAIワークロードがデータ、ツール、プラットフォーム・リソースに適切にアクセスできるようにします。きめ細かいロールベースの制御により、管理が簡素化され、セキュリティが強化され、アクセス・ポリシーの適用が容易になります。

シームレスなデータ共有

不要な重複やデータの移動なしに、チームやプロジェクト間でデータを安全に共有できます。Oracle AI Data Platformは、ポリシーに基づく統制されたデータ共有を実現し、コラボレーションの促進、信頼できるデータへのアクセスの迅速化、および企業規模のデータ運用の簡素化を支援します。

データ・サイエンティスト

すべてのチーム・ワークスペースの実験トラッキング

Oracle AI Data Platformワークベンチの実験機能では、ワークスペースごとにチームを分離して管理できます。また、自動ログ記録機能によってパラメータ、メトリック、成果物が自動的に記録されるため、再現可能な実験履歴を作成できます。これにより、手戻りを削減し、管理された変更を加えながら過去の実験を容易に再実行できます。AI Data Platformのワークベンチが管理作業を担うため、データ・サイエンティストは分析やモデル開発に専念できます。

ワンクリック実行比較によるウィナー・モデルのレジストリへの昇格

データ・サイエンティストは、実行をフィルタリングして比較し、最高業績者を特定した後、実験実行からマスター・カタログ・バックアップ・モデル・レジストリにバージョン、タグおよびカスタム・フィールドを使用して登録し、「最適な実行」を共有で検出可能なチャンピオン・アセットに変換できます。AI Data Platformは、改善が行われると自動的にバージョンを管理します。

最適なモデルから推論まで、パッケージ・オーバーヘッドなし

自動バージョニング、タグおよびカスタム・メタデータを使用して最適なモデルをレジストリにプロモートすることで、機関の知識やサイド・チャネルに依存することなく、適切なモデルを簡単に検出して再利用できます。最新バージョンまたは特定のバージョンをノートブックに直接読み込み、バッチ推論を実行できます。AI Data Platformは、実験から推論までのプロセス全体を、シンプルで一貫性があり、再現可能なものにします。

エンドツーエンドのリネージにより、生成されたモデルの説明可能性と監査可能性を確保

AI Data Platformに登録されたモデルは、それを生成した正確な実験実行履歴まで追跡できます。これにより、系統情報（リネージ）や実行条件（ハイパーパラメータ、環境変数、メトリック、成果物など）を確認できます。チームは、何が作成されたか、どのように構築されたか、そしてなぜそれがどのように機能するのかを理解することができます。

AI開発者

エンタープライズAIを構築、管理、導入するための統合プラットフォーム

Oracle AI Data Platformは、AIを開発から本番運用へ移行するために必要なツール、統合機能、アクセス管理機能、および監査機能を統合して提供します。マスター・カタログにリンクされたネイティブ・ベクトル・ストア統合により、エンタープライズ・ナレッジに基づき、ビジュアルなローコード・ツールまたはコードファーストのノートブックを使用してエージェントおよびアプリケーションを構築します。クラス最高のLLMは、OCI Generative AIとOracle AI Database 26aiを介して利用でき、完全なライフサイクル管理により、すべてのAIアセットの登録、バージョン管理、テストを行うことができます。Fusion AI Agent Studioの統合により、カスタム・エージェントをOracle SaaSアプリケーションに直接組み込むことができ、AI開発と実際のビジネス・ワークフローの間のループが閉じます。

フル・プラットフォーム対応のハイコード・エージェント開発

AI Data Platform内で、LangGraph、オープンソース・フレームワーク、およびサードパーティ製Pythonライブラリを使用して、エージェント・フローをコードとして定義できます。組込みユーティリティ・ライブラリにより、エージェントはRAG、MCP、SQL、プロンプト管理などのモデル構成、ガードレールおよびシステム・ツールにシームレスにアクセスできます。コード構築またはキャンバス構築のフローはすべて、同じ統合プレイグラウンドでテストされます。

プラットフォームに組み込まれたエンドツーエンドの可観測性

Oracle AI Data Platformは、組み込みの可観測性ツールを提供し、チームが本番環境で稼働するAIエージェントの動作状況やパフォーマンスを包括的に把握できるようにします。個々の実行のトレースから出力の監視、リアルタイムでの問題の表示まで、チームはプラットフォームを離れることなく問題を検出、診断、解決できます。

トレーサビリティと統合されたプレイグラウンドによる柔軟なエージェントの構築、テスト、デバッグ

OracleAI Data Platformは、ノーコードのキャンバス形式によるエージェント・フロー定義と、LangGraphを使用したコード・ベースの開発の両方をサポートしており、チームは自分たちに最適な方法でエージェントを構築できます。専用のビルド・パネルとテスト・パネルにより、開発者は迅速に反復開発を行えます。構築フェーズで加えた変更は、包括的なテスト環境に即座に反映されるため、チームは余計な手間をかけることなく、アイデアの検討から実際に動作するエージェント・フローの実装までをスムーズに進めることができます。

ビジネスユーザー

すべてのエージェントを一元化

社内で構築されたAIエージェント、Oracle Fusionに組み込まれたAIエージェント、サードパーティ・システムから接続されたAIエージェントのいずれも、単一の会話インタフェースからアクセスできます。質問をして、自動的に適切なエージェントにルーティングし、すべてのインタラクションにわたって保存された完全なセッション履歴で中断した場所を正確に取得します。

AIを活用した分析

質問をして回答を得ることができます。Oracle Analytics Cloudは、ビジネスユーザーに信頼できるAI対応データへのセルフサービス・アクセスを提供します。SQL不要。データ・チーム不要。待ち時間なし。わかりやすい言語で質問し、数字を意思決定に変えるビジュアライゼーション、インサイト、推奨事項として即座に回答を得ることができます。

AI Data Platformの注目のブログ

エージェントvs.ワークフロー: ROIを実際に生み出す領域はどこ?

多くの企業がAIエージェントの活用に失敗しているのは、技術そのものに問題があるからではありません。本来であればシンプルなワークフローで十分対応できる業務にまでAIエージェントを適用していることが、その主な原因です。このブログでは、ワークフローと自律型エージェントの主な違いを解説するとともに、どちらのアプローチを選択するかがROI、スケーラビリティ、ガバナンス、およびコストにどのような影響を与えるかについて説明します。また、エージェントAIが実際に投資に値する時期を決定するための実用的なフレームワークも提供します。

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