※ 本記事は、Brian Macdonaldによる”Announcing Oracle Autonomous AI Vector Database Limited Availability“を翻訳したものです。

2026年4月21日

AIアプリケーションは、もはや単純なRAGのデモの段階を超えています。現在では、チームは本番環境で動作するAIアプリケーションを構築しており、単一のチャット内にとどまらず、セッション、システム、実際のビジネス・ワークフローにまたがって、高速な検索と長期間維持ができるクエリ可能なメモリに依存しています。その中心にあるのがAIベクトルであり、ドキュメント、通話記録、ナレッジ・ベースを、AIモデルが高速かつ確実に活用できる形に変換します。

専用のベクトル・データベースは、パイロットを迅速に立ち上げる手段としては有効ですが、本番運用に移行する際には「簡単に始められる」だけでは不十分です。エンタープライズのチームは、大規模にAIを運用するために、システムの可用性、セキュリティ制御、ガバナンス、運用の成熟度に対する確信が求められます。また、アプリケーションの要件に応じて他のデータ・タイプとの統合が必要になった場合に、ベクトルを超えた拡張の道筋があることも重要です。これらすべてのニーズ、さらにはそれ以上に対応するために、Oracle Autonomous AI Vector Databaseの限定提供 (Limited Availability)を発表できることを嬉しく思います。Autonomous AI Vector Databaseは、フルマネージドのベクトル・データベースであり、AI開発者やデータ・サイエンティストが、使いやすいベクトルAPIを用いてセマンティック検索、RAG、エージェント型アプリケーションを迅速に構築できるよう支援します。また、エンタープライズグレードの信頼性、セキュリティ、そして証券取引所レベルの堅牢性を備えており、コンプライアンス要件への対応を可能にします。

使いやすいベクトルAPIでアプリケーションを迅速に構築

Autonomous AI Vector Databaseは、AIアプリケーションを迅速に開発するための複数の方法を提供します。Python SDK、REST API、またはPL/SQLを使用することで、開発者は新しいAIアプリケーションを作成したり、既存のアプリケーションにベクトル機能を組み込むことができます。

Autonomous AI Vector DatabaseのAPIは、ベクトル、メタデータ、およびベクトル索引の保存に関するOracle推奨の設計を取り入れた、意図的に設計されたスキーマ (opinionated schema)を提供します。自動生成されたベクトルやメタデータの索引を利用することも、使用する索引を選択することも可能です。HNSWまたはIVFインデックスから選択し、特定の要件に合わせてそのパラメータを調整できます。また、Autonomous AI Vector Databaseのメタデータ索引も、ニーズに応じて設定可能です。

さらに、Autonomous AI Vector DatabaseのAPIは、距離メトリックや精度といった調整可能なパラメータを備えたセマンティック検索機能を提供するとともに、追加のメタデータ・フィルタリング機能もサポートします。ベクトルとメタデータの両方に対してデータをフィルタリングできる最適化アルゴリズムを採用しており、検索結果は組み込みまたはユーザーが追加した再ランキング機能によって再評価することができます。

あらゆるビジネス・データとAIベクトルを容易に活用

多くのエンタープライズ向けAIユース・ケースでは、単なる類似検索だけでは不十分であり、ビジネス要件を満たすためにベクトル機能とビジネス・データ検索を組み合わせる必要があります。例えば、RAGクエリでは、メタデータに格納された地理空間座標を用いて結果をフィルタリングする必要がある場合があります。これには空間距離関数 (例：顧客から5マイル以内にある店舗の商品を見つける)が求められます。また、エージェントのメモリ用途では、ベクトル類似検索に加えてグラフ探索が必要となる場合もあります。Autonomous AI Vector Databaseは、これらの機能を一つの場所で提供するため、複数のデータ・エンジンを組み合わせるための複雑なロジックを構築することなく、高度なAIアプリケーションを開発することができます。

証券取引所レベルの堅牢性でコンプライアンス要件に対応

AIアプリケーションを本番環境へ移行する段階では、コンプライアンス審査への対応が課題となることがあります。Autonomous AI Vector Databaseは、最新のベクトル・データベースのシンプルさとOracleの自律型インフラストラクチャを組み合わせることで、開発者およびIT部門が安心して本番環境へ展開できるようにします。Autonomous AI Vector DatabaseはAutonomous AI Databaseを基盤として構築されており、その自動スケーリング、自動運用 (self-driving)、自己修復 (self-repairing)といった特性を継承しています。これにより、手動介入なしでアプリケーションの継続稼働を維持するよう設計されています。また、暗号化、アクセス制御、可観測性といった機能が標準で組み込まれており、デフォルトで強固なセキュリティを提供します。これらの機能は、世界でも最も厳しい要件を持つ組織で活用されています。

始め方

Autonomous AI Vector Databaseは現在、限定提供 (Limited Availability)として提供されており、ぜひお試しいただきたいと考えています。担当のOracleアカウント・チームまでご連絡いただければ、お客様に適したOCIリージョンおよびテナンシーでのセットアップを支援いたします。