クラウドインテグレーション事業部の片山です。
2025年10月13日〜16日（現地時間）にラスベガスで開催中のイベント、Oracle AI World 2025に現地参加しています。
今回は、「Oracle AI:Our Differentiated Strategy Across Cloud Infrastructure and Applications」というセッションに参加しましたので内容を紹介します。

AI投資戦略の転換：フロンティアモデルとOCIへの統合

AI投資の初期の想定では、企業はコスト効率を理由に、小規模なモデルをファインチューニングしてビジネス課題に適用するだろうというものでしたが、そのパターンは主流にはなりませんでした。
現在、Oracle社（以下、同社）が観測している一般的なパターンは、大規模なフロンティアモデルを直接使用し、高度な機能を利用することで、ファインチューニングに伴うコストと専門知識の必要性を回避するというものです。

厳選された最良のモデル提供


・同社は、業界で最も優れたフロンティアモデルをOCIに統合し、単一のマネージドサービスとして提供することに注力。
・これは顧客が数十〜数百もの多数のモデルが選択可能な状態により、モデルの選定やベンチマークに長期間を費やしてしまうことを避けるための明確な戦略とのこと。

OCIプラットフォームに導入されている主要なモデルファミリー：
・Grok
・Gemini
・Llama
・cohere（特にファインチューニングを行う顧客向け）
・OpenAI
これらのサービスには、セキュリティ、ガバナンス、オブザーバビリティの機能が組み込まれており、企業が安心して利用可能な基盤を提供。

企業ワークフローを変革するエージェント技術

エージェントは現在のAIにおける大きなトレンドであり、同社のAI戦略の中核をなしています。
ここではOCIが提供するエージェント数種の概要とそれらのエージェント開発をサポートする新機能について説明がありました。

Natural Language to SQLの卓越した性能


特に注力されている差別化ポイントの一つとして説明があったのが、自然言語からSQLへの変換（Natural Language to SQL）です。
・このシステムは、Oracleデータベース内のメタデータを深く理解するために構築されており、現状は本番環境では動作しないが、PoCレベルでは動作可能なレベルにあるとのこと。
・エディンバラ大学主催のコンペティションでは、同社のNatural Language to SQL機能がトップに立ち、他のソリューションを約20%も上回る性能を示した。
・この機能の開発には継続して注力しており、今後データベース製品自体に組み込まれることを見込んでいる。

AIエージェントハブとオープンな開発環境

エージェント開発を容易にするため、新しい機能として「AIエージェントハブ」を提供。
・このハブは、LLMを利用するだけでなく、エージェント環境へと拡張するためのシンプルな環境を提供。
・同社は、独自のエージェント開発モデルを提供するアプローチから脱却し、オープンAPIを採用。
・これにより、開発者は人気のあるオープンソースのツールキットを使用してエージェントをシームレスに構築・OCI環境にデプロイし、セキュリティや管理の恩恵を受けることができる。

 

基盤となるインフラストラクチャとデータベースの強化

エンタープライズAIの実現には、強固なインフラストラクチャとデータ管理能力が不可欠であるとし、次のトピックではインフラ基盤およびAIによるデータベース機能の拡張が紹介されました。

AIトレーニングのためのSuperclusterインフラストラクチャ

・同社は、大規模なGPUクラスターを構築するための独自のアーキテクチャを持ち、AIトレーニングのために高帯域ネットワーク（High-Speed Networking）を最適化。
・これは、OpenAIやMicrosoftなどの主要プレイヤーもトレーニングに使用しているプラットフォームであり、業界トップクラスの価格性能比を提供。
・特にNVIDIAとの深いパートナーシップを通じて、最新かつ最高のGPUへの投資を継続。

Oracle DatabaseのAIネイティブ機能
AI時代に対応するため、Oracle Database自体が大幅に拡張されています。


・従来の構造化データと非構造化データを統合する新しい世代のAIセントリック/マルチモーダルアプリケーションに対応するため、データベースに新しいベクトル型が組み込まれました。
・純粋なベクトルデータベース（Vector DBs）が持つ、バックアップ、チェックポイント、トランザクション性といった機能不足の課題を克服。
・強力で効率的なベクトル検索が、新しい言語や技術を学ぶことなく、すべてSQLで表現できるよう最適化。

 

Fusion ApplicationsによるエンタープライズAIの統合

OCIインフラストラクチャによって提供されるサービスは、Fusion Applicationsやその他の業界別アプリケーションに統合され、ビジネス価値の創出を加速させています。

エンタープライズAIのための4つの柱
アプリケーションにおけるAI導入は、以下の4つの柱に基づいて構築されています。

1. コネクテッドシステム: バックオフィス/フロントオフィスアプリケーションに保存されているビジネスコンテキストとプロセス自動化を活用し、エージェントが適正に動作できるようにする。
2. コアインフラストラクチャ: パフォーマンス、スケーラビリティ、信頼性を標準化し、モデルの更新や技術革新をサービスベンダー側で適切に管理する。
3. 透明性と信頼性: エージェントのモニタリング・評価を継続し、サービスの信頼性を高める。
4. 保護とガバナンス: すべてのエージェントは、既存のアプリケーションと同じロールベースのアクセス制御（RBAC）によって管理される。エージェントは常にユーザーの代理として操作を行い、そのユーザーのセキュリティ権限に基づいてデータにアクセスを実施する。
上記の内容については、「Oracle Agentic AI: Transforming Work with Automation and Creating New Innovation Opportunities」のセッションでより詳細な説明がありましたので、興味があればこちらのレポートもご参照ください。

400以上の既製エージェントとエコシステム
現在、400を超えるシード済みエージェントが標準で提供されており、すぐにデプロイ可能。


・エージェントは、完全に自律的に動作することも、人間の介入を伴う半自律的なモードで動作することも可能。
・顧客は、これらのエージェントをそのまま実行するか、コピーしてカスタマイズすることで、迅速に価値を得ることが可能。
・エージェントの作成、構成、デプロイ、管理を一元的に行うためのプラットフォームとして「Oracle AI Agent Studio」を提供。
※Oracle AI Agent Studioについても先程紹介したセッションレポートで詳細補足可能です。
・同社は、オープンなスタンダードベースのアプローチを採用しており、パートナーがエージェントを構築し、四半期ごとのアップデートを通じて顧客に提供できる「エージェントマーケットプレイス」を推進しています。

おわりに

以上、「Oracle AI:Our Differentiated Strategy Across Cloud Infrastructure and Applications」に現地参加してのセッションレポートをお届けしました。
AI時代として選択肢が加速度的に増え、漠然とAI活用を目指すものの何を使えばいいのかわからないというお客様は多いと思うので、今回Oracle社が提示した「大規模なフロンティアモデルを中心に据えたサービス展開」という戦略は普段提案業務に携わる私の目線でもかなりしっくりくるものがありました。

また、同社が得意とするDB領域のAI活用による機能強化や、インフラ領域だけでなく顧客アプリケーションとの統合も見据えたAIサービス展開を含むフルスタックでのAI活用支援が望める点はこれからのAI時代のニーズに非常にマッチしていると考えられ、これからのアップデートがより楽しみになるセッションでした。

最後までお読みいただきありがとうございました。
明日（現地14日）以降もセッションレポート等アップを予定していますので、興味があればぜひ見てください。