「Oracle AI Database」上に新たなエージェント型AI群、データのために設計されたAI

　オラクル（Oracle）は、「Oracle AI Database」向けの新たなエージェント型AIイノベーションを発表した。

　これにより、ユーザーはフルスケールの本番ワークロードに適したセキュアなエージェント型AIアプリケーションを、迅速に構築、展開、拡張できるとのことだ。Oracle AI Databaseは、運用データベースから分析レイクハウスまで、全体にわたりエージェント型AIとデータが連携するよう設計されており、AIエージェントはデータの所在を問わずリアルタイムのエンタープライズ・データに安全にアクセスでき、公開データで学習したLLMと業務データを容易に組み合わせて、ビジネスインサイトを提供できるとしている。

データのために設計されたAI

　データ活用に特化して設計されたエージェント型AI機能により、複雑化やセキュリティリスク、悪い結果を招くおそれのあるデータ移動パイプラインの構築や維持を不要にするとのこと。新機能は次のとおり。

Oracle Autonomous AI Vector Database

　開発者やデータサイエンティストが直感的なAPIと使いやすいWebインターフェースを用いて、ベクトルアプリケーションを迅速かつ容易に構築できるようにするとのこと。「Oracle Autonomous AI Database」上に構築されているという。現在、「Autonomous AI Vector Database」は限定提供されており、「Oracle Cloud」のFree Tier、または低価格の開発者枠から利用できるとしている。要件の拡大に応じて、ワンクリックでフルパワーの「Oracle Autonomous AI Database」にアップグレードでき、グラフ、空間、JSON、リレーショナル、テキスト、パラレルSQLなどを含む幅広い機能をサポートします。これにより、用途別データベースの個別の用意や、複雑なデータベース間エージェント型ワークフローが不要になるとしている。

Oracle AI Database Private Agent Factory

　ビジネスアナリストや業界エキスパートが、データドリブンのエージェントおよびワークフローを迅速に構築し、安全に展開できるようにするという。「AI Database Private Agent Factory」は、ノーコードのAIエージェント・ビルダーを提供し、それらをパブリッククラウドまたはオンプレミスでコンテナとして実行できるとのことだ。これにより、第三者とデータを共有することなくAIエージェントを構築、展開、管理でき、データセキュリティが維持されるとしている。AI Database Private Agent Factoryには、データベース・ナレッジ・エージェント、構造化データ分析エージェント、ディープデータ・リサーチ・エージェントなど、データに特化した複数の事前構築済みAIエージェントが含まれているという。これにより、外部エージェント連携に頼ったり、異なる種類のデータベースをいくつも呼び出したりする必要がなくなるとのことだ。Oracle AI Databaseにエージェント型AIを組み込んだ設計により、ビジネスユーザー向けのエージェント型AIがよりシンプルに、かつ一貫性を持って利用できるようになると述べている。また、すべてのエージェント型ワークロードに対して、エンタープライズクラスのセキュリティ、レジリエンス、拡張性を実現するとしている。

Oracle Unified Memory Core

　複数のAIエージェントが跨って利用するコンテキストを単一のシステムに保存できるようにするという。また、ベクトル、JSON、グラフ、リレーショナル、テキスト、空間、カラム型データに対して、トランザクションの一貫性とセキュリティを確保しながら、低遅延の推論を単一の統合エンジン上で実現するとのことだ。

AIデータのリスクを最小化

　マルチクラウド、ハイブリッド、オンプレミス環境にわたり、外部攻撃、内部不正、偶発的な漏えい、LLMへの意図しない露出から、ユーザーのデータを保護できるよう支援するという。新機能は次のとおり。

Oracle Deep Data Security

　データベース内にエンドユーザー別のデータアクセスルールを実装。各エンドユーザー、またはエンドユーザーに代わって動作するAIエージェントは、そのエンドユーザーが閲覧を許可されているデータだけを参照できるという。加えて、ペルソナや職務に基づく高度なルールも実装可能。たとえば、特定の営業担当、財務担当、出荷担当、経営層、サポート担当、あるいは顧客本人の親族などが、顧客アカウントのどの部分を閲覧できるかを定義できるとのことだ。これは、プロンプトインジェクションなどといったAI時代の新たな脅威からデータを守るためのセキュリティ機能だとしている。データベースに組み込まれた宣言型の制御を使い、「必要最小限の権限」で安全にデータへアクセスできるようにするとのことだ。セキュリティをアプリケーションのコードから切り離して一元化することで、誰がどのデータを閲覧できるか簡単に管理できるようになるという。また、新しい脅威が現れてもアクセスルールを柔軟に更新できるため、Oracle AI Databaseで動作するエージェントにも効果的なガードレールを提供できるとしている。

Oracle Private AI Services Container

　厳格なセキュリティ要件を持つユーザーが、データをサードパーティのAIプロバイダーと共有したり、ファイアウォール外へ送信したりすることなく、AIモデルのプライベートインスタンスを実行できるようにするという。加えて、ベクトル埋め込みの生成など計算負荷の高いAIタスクを、データベースの外へ安全にオフロードできるようにすることで、パフォーマンスのボトルネックの緩和にも役立つとしている。これにより、すべてのデータをユーザーの環境内で安全に保つことを支援。このコンテナは、パブリッククラウド、プライベートクラウド、オンプレミスに加え、エアギャップ環境にも導入できるとのことだ。

Oracle Trusted Answer Search

　AIを用いてエンドユーザーに回答を提供するための、正確で、検証可能かつ再現性のあるアプローチを企業に提供すると述べている。エンドユーザーの質問に対してLLMで直接回答するのではなく、「AI Vector Search」を使用して、質問を事前に作成されたレポートに照合するという。これにより、確率的LLMが時折ハルシネーションを起こしたり、クエリを誤解したりするリスクの軽減に役立つとしている。

オープンな標準とフレームワークでAIデータのロックインを解消

　Oracle AI Databaseは、主要なクラウドプロバイダー上で稼働し、ハイブリッド環境での導入やオンプレミスにも対応しているため、ユーザーはニーズに最適なAIモデルやアプリケーション層のエージェント型フレームワークを柔軟に選択できるとのことだ。また、オープンな標準とデータ形式を用いて、エージェント型AIアプリケーションを構築、展開、実行できるという。新機能は次のとおり。

Oracle Vectors on Ice

　データレイク内のデータに対するAI検索が可能になり、データベース内の業務データとデータレイクに保存されたベクトルの両方を横断して統合的に検索できるようになるとしている。これにより、ユーザーはデータベースとデータレイクを横断した統合的なインサイトを得ることができるという。

Oracle Autonomous AI Database MCP Server

　外部のAIエージェントおよびMCPクライアントが、カスタムの統合コードや手動のセキュリティ管理を行うことなく、Oracle Autonomous AI Databaseとその機能に安全にアクセスできるようにするという。また、「Oracle SQL Developer」のVS Code拡張機能から利用できる、Oracle AI Database向けの「Oracle SQLcl MCP Server」を補完するとしている。

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