「Oracle AI Database 26ai」登場　次世代AIネイティブDBとオープン化戦略

Oracleはデータベース管理にもAIを活用　信頼性を担保する「Gendev」とは

　Oracleは、次世代のAI技術として「AIエージェント」をデータベースに組み込んでいる。AIエージェントは、質問の回答を得るために計画を立てたり、複数のアプローチを試したり、ツールを使用したりする多段階ワークフローの実行役だ。現在同社ではOracle Cloud Infrastructure（OCI）やGoogle Cloud（GCP）、Microsoft Azure、Amazon Web Services（AWS）など、さまざまなAIエージェント・フレームワークとの統合を進めており、データベースにもAIエージェントを直接入れ込んでいる。この「データベース内AIエージェント」は、データをデータベースから出す必要がないため、セキュアかつ高速に処理できる点が利点だ。

　その一例となるのが「Oracle SQLcl MCP Server」であり、MCP（Model Context Protocol）サーバーによって、LLMはデータベースのメタデータを自動的にクエリし、関連するテーブルやカラムを見つけだす。これによりSQLの記述・実行だけで、自然言語の質問に対する回答を提供できるようになった。言い換えれば、オンデマンドのSQLエキスパートを持つようなもので、極めてシンプルで強力なAIエージェントを実現できる。

　また、LLMやクライアントの利用状況はデータベースの監査証跡に記録され、管理者は誰がどのLLMを使用しているのかを追跡できるなど、セキュリティも考慮しているという。AIエージェントはデータベースのデータだけでなく、Web検索など外部の情報源を組み合わせて、より詳細に回答することも可能だ。

AIによるデータ開発ワークフローの変革、信頼性の構築

　Oracleでは、データベース管理の課題解決にもAIを応用している。たとえば、スキーマの作成では「SQL Developer AI Assistant」を用いることで、自然言語の説明だけで簡単にスキーマを生成可能だ。また、LLMがスキーマを理解できるようにテーブルやカラムの目的などを記述する、「アノテーション（注釈）」が追加されている。これにより該当するデータが何で、いつどのように使用すべきかをAIに説明でき、LLMはより良い結果を返せるようになった。

　さらにAIアシスタントによる「ETLパイプライン」の作成、本番データに近似した「合成テストデータ生成機能」も追加されている。データのクエリも「Select AI」機能によって自然言語による質問をSELECT文として実行でき、フォローアップの質問も可能だ。

　加えて、ロアイザ氏はエンタープライズ・アプリケーションにおける「信頼性（トラスト）」の重要性を強調した。Oracleは、AI、データ、アプリケーション開発を一体化して設計する「Generative Development for Enterprise（Gendev）」と呼ばれる手法を採用することで、アーキテクチャに信頼性を組み込んでいる。

　このGendevにより、データの正確性、アプリケーションの改修、データプライバシーといったリスクに対処していく。データの正確性、アプリケーションの改修といった課題には、JSON Relational Dualityというデータモデリング機能により、“信頼できるデータAPI”とSQLを組み合わせることで、アプリケーションはスキーマに依存せず、ビジネスルール全体に対し「整合性（ACID特性）」を確保しつつ“データの読み書き”ができる。

　また、データプライバシーを確保においては、AIがデータベースに直接アクセスする際、アプリケーション側で設定されたプライバシールールでバイパスしてしまうリスクが存在する。これを解決するため、Oracleはデータベース自体に高度なルールエンジンを構築した。これによりエンドユーザーの役割（ロール）に基づき、データベースで誰がどのデータ（行、列、セルレベル）にアクセス可能なのか、そのアクセス権を制御できるため、AIが生成したSQLによって許可されていないプライベートデータを公開することはない。

　さらにアプリケーションレベルのハルシネーションのようなリスクを軽減するためには、AIの使用方法を制限し、生成された結果の背後にある推論を検証する必要がある。ロアイザ氏は、この解決策として「Trusted Answer Search」と「APEX Interactive Reports」を組み合わせるアプローチを紹介した。これは自然言語の質問をLLMに直接回答させるのではなく、事前に作成された“信頼できるレポート”にベクトル検索で照合させることで、回答の正確性を保証するというものだ。