※ 本記事は、Doug Hoodによる”Introducing the NEW Oracle Private AI Services Container“を翻訳したものです。
2026年4月22日
Oracle AI Database 26aiを活用されている方であれば、それが単なる従来型データベースではないことはすでにご存じでしょう。これは、AI活用を目指す組織に新たな可能性をもたらす強力なベクトル・データベースでもあります。これにより、ビジネス・データと並行してベクトルの生成、保存、類似検索の実行が可能になります。
しかし、高度に規制された業界の組織にとっては、こうした機会には特有の課題も伴います。規制要件では、ベクトル生成を含むすべてのデータ処理が完全に監査可能かつ安全であることが求められることが多く、通常はコンプライアンス要件を満たすためにデータベース内部での生成が必要となります。しかし、このアプローチは規制基準を満たす一方で、ベクトル埋め込みの生成がリソース集約的であるため、データベース・システムに大きな負荷をかける可能性があります。そして、誰も重要なデータベース処理に影響を与えたいとは思いません。
では、この課題に直面している場合、どのようにすればよいのでしょうか。「AIのメリットを享受しつつ、その代償を払わずに済む」ことは可能なのでしょうか。
理想的には、インターネットに接続せず、かつデータベースに過度な負荷をかけることなく、ベクトル生成をオフロードできる、安全なオフライン環境が必要です。
そして、まさにそのニーズに応えるために、Oracle Private AI Services Containerをご紹介します。
Oracle Private AI Services Containerとは?
この新しいコンテナを使用することで、データベースの外部で安全にベクトル埋め込みを生成し、それらをOracle AI Database 26aiに直接保存することができます。すべてはシンプルでOpenAI互換のREST APIを通じて動作し、さらに重要な点として、インターネットに一切接続することなくこれらを実行することが可能です。
任意の埋め込みモデルを利用可能
このコンテナでは、データベース内で通常使用するのと同じモデルを利用できるため、コンテナで生成された埋め込みとデータベース内で生成された埋め込みをシームレスに組み合わせて、類似検索処理に活用することができます。標準で、以下のような複数のテキストおよび画像の埋め込みモデルが含まれています:
- all-mpnet-base-v2
- all-MiniLM-L12-v2
- multilingual-e5-base
- multilingual-e5-large
- clip-vit-base-patch32-txt
- clip-vit-base-patch32-img
さらに柔軟性を高めたい場合は、Oracle Machine Learning for Python Client 2のOracle ONNX Pipelineを使用して、任意の一般的な埋め込みモデル (例：Sentence Transformers)をONNX形式に変換することで利用することも可能です。
柔軟な導入とスケーリング
このコンテナでは、特別なハードウェアは必要ありません。Oracle Linux 8、9、または10が動作するLinuxホストがあれば十分です。ノートPC、データ・センター、あるいはクラウドのコンピュート・ノード上で実行できます。軽量で柔軟に利用できます。
スケーラビリティが必要ですか？問題ありません。
DockerやPodmanを使用して同一サーバー上に複数のコンテナを起動できます。NGINXを追加してロード・バランシングを行うことも可能です。さらに大規模な環境で運用する場合は、Oracle Database Kubernetes Operatorを使用して全体をオーケストレーションできます。
始め方
要点として、Oracle Private AI Services Containerは理想的なバランスを提供します。すなわち、データベースに過度な負荷をかけることなく、安全かつオフラインでのベクトル生成を実現し、同時に組織のコンプライアンス要件への対応を支援します。
Oracle Private AI Services Containerは、Oracle Container Registryから直接ダウンロードでき、セットアップに関する詳細はOracle AI Vector Searchユーザーズ・ガイドで確認できます。
ぜひ今すぐお試しください。