自律型データベース

組み込みのAI機能を使用して、あらゆるデータによるスケーラブルなAIによるアプリケーションを開発できます。ご希望の大規模言語モデル（LLM）を使用し、クラウドまたはデータセンターに導入します。

Oracle Autonomous Databaseをクラウドに移行する主なメリット (2:15)
エンタープライズ向けの生成開発（GenDev）の発表

EVPのホアン・ロアイザが、Oracle CloudWorld基調講演で、革新的なAI中心型アプリケーション開発インフラストラクチャについて語ります。

Autonomous Databaseを使用する理由

組み込みAIとお好みのLLMでアプリケーション・イノベーションを加速

  • オープン・ソースでも専用でも、お好みのLLMをご使用ください。Select AIを使用することで、Autonomous Databaseは自動的に自然言語をデータベース・クエリに変換し、複雑なインターフェースを介したカスタム・コーディングや手動操作を行うことなく、コンテキストに応じた対話を行うことができます。
  • 組み込みのベクトル・ストアを使用して、さまざまな形式の独自ドキュメント全体にわたり、検索拡張生成（RAG）を簡単に実現します。
  • 統合的なAIサービスとデータベース内の機械学習（ML）を活用して、テキストや画像の分析、音声認識、パーソナライズされたレコメンデーションでアプリケーションを強化します。

ワークショップ：Select AIで自然言語クエリに回答

すべてを行う1つのデータベースでアプリケーション開発を加速

  • 新しいデータベースを統合することなく、あらゆるニーズに対応できる単一のデータ・プラットフォームを使用することで、ビジネス・ニーズに迅速に対応します。Autonomous Databaseでは、SQL、JSONドキュメント、グラフ・データベース、地理空間データベース、テキスト・データベース、ベクトル・データベースを1つのデータベースで利用でき、新機能を迅速に構築します。
  • あらゆるワークロードに対応するアプリケーションを構築し、コードを書くことなくアプリケーションの生成を行います。
  • 完全に自動化されたクラウドベースの同じOracle Databaseを使用します。

ワークショップ：SQL、JSON、グラフを同じアプリケーションで使用

ご希望の場所に、あらゆる規模アプリケーションを導入

  • OCIの分散クラウド製品を利用することにより、アプリケーションをクラウドまたはデータセンターに導入します。
  • アプリケーションを再構築したり、コンピュート・リソースを過剰に使用することなく、最も要求の厳しいアプリケーションで使用されるデータベースにより、必要に応じてアプリケーションをスケールしながら、小規模に開始します。
  • 自動化されたセキュリティ対策と継続的モニタリングにより、アップタイムを確保し、データをセキュアに保護するデータベースを使用して、AppDevへの集中を維持します。

ワークショップ：自動スケーリング、セキュリティおよびHAの実現



データにAIを導入

  • 複雑な手動操作なしで、自然言語によるコンテキストに基づいた会話を通じて、データから迅速にインサイトを得ます。
  • AI Vector Searcを組み込んだLLMとお客様独自のデータを使用して、より正確な回答を得られます。データを別のベクトル・データベースに複製する必要はありません。
  • データベース内の機械学習モデルを迅速かつ大規模に構築および導入します。

データによる自然言語会話についての詳細を見る

あらゆるニーズにセルフサービス・ツールを使用

  • ドラッグ・アンド・ドロップするだけでデータをロードおよび変換でき、IT部門を呼び出す必要はありません。
  • 手動でデータを探索することなく、自動的に隠れたパターンを見出します。
  • 組み込みのグラフと空間分析を使用して、難しい質問に視覚的に回答します。

セルフサービス・データ・ツールの詳細

複雑さとコストを軽減

  • 個別のデータベースを統合して管理するのではなく、すべてのデータ形式に1つのデータベースを使用します。
  • オブジェクト・ストレージの価格でデータベース内データレイクを構築し、複雑さとレイテンシを軽減します。
  • 必要以上の支出を強いる柔軟性のない固定サイズのインスタンスではなく、実際のニーズに応じてスケールアップとスケールダウンを行います。

ブログ：Autonomous Data Warehouseでデータレイクを再考（3分で読む）



完全に自動化されたデータベースを1つ使用してコストを削減

  • プロビジョニング、バックアップ、監視などの手動管理タスクを自動化します。
  • すべてのワークロードとデータ形式に最適化された1つのデータベースを使用します。特殊なデータベースを購入、統合、管理する必要がありません。
  • 必要以上の支出を強いる柔軟剤のない固定サイズのインスタンスではなく、実際のニーズに応じてデータベースをスケールアップおよびスケールダウンします。

パフォーマンスの自動管理に関する詳細を見る

AIで開発者コミュニティとビジネスチームを強化

  • 開発者とアナリストは、自然言語を使用してデータを簡単に操作します。統合や煩雑な手動操作は必要ありません。
  • 組み込みのAI Vector Searchにより、独自のデータ全体にわたり検索拡張生成（RAG）を有効にします。
  • データ・サイエンティストや開発者に、データを移動することなくMLモデル構築に必要なツールを提供します。

データによる自然言語会話についての詳細

自動化によるデータ・セキュリティとダウンタイム・リスクの最小化

  • 自動化された脅威の検出と修復により、データを保護します。
  • 99.995%の可用性を活用して、重要なアプリケーションの稼働を維持します。
  • 自動化を使用して、ヒューマン・エラーによるデータ・セキュリティおよびダウンタイム・リスクを低減します。

Autonomous Databaseのセキュリティの詳細



オラクルとMicrosoftの両社のパワーを活用してイノベーションを実現

Oracle Autonomous Database on Oracle Database@Azureによって、ミッションクリティカルなマルチクラウド・アプリケーションの実行に新たな可能性をもたらす方法をご紹介します。

Autonomous Databaseのお客様事例

お客様事例をさらに見る

ワークロードに最適化されたAutonomous Databaseソリューション

  • Autonomous Transaction Processing

    Oracle Autonomous Transaction Processingを使用して、eコマース・プラットフォーム、予約システム、その他のトランザクション・アプリケーションを迅速に構築します。Autonomous Transaction Processingは、トランザクションおよび混合のOLTPワークロードとOLAPワークロードの両方向けに事前構成および最適化されており、パフォーマンス、スケーラビリティ、および運用コストの削減を実現します。


  • Autonomous Data Warehouse

    Oracle Autonomous Data Warehouseにより、不正検出、セルフサービス・マーケティング分析、その他の分析アプリケーションの構築を容易に行います。データウェアハウス、分析、データレイク向けのデフォルトの最適化が施されたAutonomous Data Warehouseは、使いやすく、強力な組み込みセキュリティを提供します。


  • Autonomous JSON Database

    Oracle Autonomous JSON Databaseを使用して、製品カタログ、契約管理、またはその他のドキュメント指向アプリケーションを迅速に開発します。Autonomous JSON Databaseは、ドキュメント中心のAppDev向けに価格最適化されており、ワンクリックでAutonomous Transaction Processingにアップグレードでき、マルチドキュメントのACID一貫性、パフォーマンス、強力な組み込みセキュリティを提供します。


国内のお客様活用事例

Oracle Cloud Infrastructure(OCI)を活用したお客様の事例をご紹介します

日本語事例一覧

クラウドまたはデータセンターにAutonomous Databaseを導入

  • サーバーレス


    • データベースのライフサイクルのあらゆる側面でオラクルの自律型の運用を活用できます。
    • 最低コストで利用を始め、利用した分だけお支払いいただきます。

  • 専用インフラストラクチャ


    • 専用のコンピュート、ストレージ、ネットワーク・リソースを備えたシングルテナントの完全専用データベース・クラウド・サービスをご利用いただけます。
    • より高いレベルの分離を実現し、パッチ適用とアップデートのタイミングを制御します。

  • 専用インフラストラクチャの詳細

  • パブリック・クラウドに移行できないワークロードのために、データセンターでAutonomous Databaseを実行します。

  • 厳しい規制コンプライアンス、データレジデンシーに関する要件、またはネットワーク・レイテンシに関する要件を満たすために、データをデータセンターに保存します。

  • Exadata Cloud@Customerの詳細

  • OCIパブリック・クラウドのアジリティ、スケーラビリティ、経済性を提供し、Autonomous Databaseおよびその他すべてのOCIサービスにアクセスできる、完全なOCIクラウド・リージョンをお客様のデータセンターでご利用いただけます。

  • インフラストラクチャを最新化しながら、データとアプリケーションを完全に管理し、最も厳しいセキュリティ要件、規制要件、データレジデンシーに関する要件を満たすことができます。

  • OCI Dedicated Regionの詳細

  • オラクルとAmazon、Google、Microsoft を最大限に活用して、クラウド移行を加速し、イノベーションを向上させましょう。データドリブンおよびAIによる拡張アプリケーションを迅速に構築し、Oracle DatabaseワークロードをAWS、Azure、Google Cloudのデータセンターで直接実行します。

  • AWS、Azure、Google CloudのコンソールおよびAPIへの深い統合により、AWS、Azure、Google Cloudのインフラストラクチャ、ツール、AIサービスへの低レイテンシのアクセスを活用します。

  • オラクル・マルチクラウド・ソリューションの詳細

業界トップクラスのアナリストによるAutonomous Databaseに関する見解

  • Constellation Researchのロゴ

    「自律型の品質を持つプラットフォームを使うことで、開発者のエクスペリエンスが向上します。開発者はより多くの時間をコーディングおよび／または学習に費やすことができ、スキルと関連性を高め、市場投入までの期間を短縮することができます。」

    Constellation Research、バイスプレジデント兼プリンシパル・アナリスト
    Holger Mueller氏
  • The Futurum Groupのロゴ

    「Select AIにより、オラクルは、組織がプライベートな独自のデータと直感的にコンテキストに基づいた対話を行うことができる、通常利用可能な機能を他社に先駆けて市場に投入します。非常にシンプルなので、あらゆる規模の組織がすぐに利用でき、生成AIを備えたAutonomous Databaseをデータ・プラットフォーム・イノベーションの最前線に位置づけることができます。」

    The Futurum Group、リサーチ・ディレクター
    Ron Westfall氏
  • Wikibonのロゴ

    「Autonomous JSONは、MongoDBが今後10年で実現を望む製品です。「Autonomous JSONは、MongoDBが今後10年で実現を望む製品です。完全なACID、完全な並列分析、高速アップデート、オープンな標準ベースのJSON、完全なインデックス作成、ブロックチェーンから空間、グラフまであらゆるもののサポートにより、オラクルはMongoDBの開発者が未来に飛躍できるよう支援しています。」

    Marc Staimer氏
    Wikibon、シニアITアナリスト
  • Omdiaのロゴ

    「オラクルは、単一のマルチモデル・データベースの構築、そのデータベース管理の自動化、そして最高の機能を提供することで、将来性のあるデータ・プラットフォームを構築し、お客様のニーズに応えることで、開発者の業務を簡素化し、現在および将来のアプリケーション開発ペースを加速しています。」

    Bradley Shimmin氏
    Omdia、AIプラットフォーム、分析およびデータ管理担当チーフアナリスト
ガートナーによるオラクルの評価

Oracle(Autonomous Transaction Processing)は、「2024 Gartner “Critical Capabilities for Cloud Database Management Systems for Operational Use Cases」レポートにおいて、すべてのユースケースで最高スコアを獲得しました。*

レポートを読む
2025年10月14日

Oracle Autonomous AI Lakehouse、Apache Icebergを採用し、オープンなマルチクラウド・データ・アクセスを実現

オラクル、製品管理担当バイスプレジデント、George Lumpkin

Autonomous AI Lakehouseの導入により、オープンで相互運用可能なレイクハウス・プラットフォームを妥協なく実現できます。信頼のおけるAutonomous AI DatabaseとApache Icebergのオープン性を組み合わせることで、サイロ化された分析をなくし、AI開発を加速します。クラウド間で利用でき、ベンダー・ロックインやデータ移動を伴わずにExadataのパフォーマンスとセキュリティを実現します。

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Autonomous AI Databaseに関する最新のブログ

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*2024年3月現在。