※ 本記事は、Ron Craigによる”Analyst perspectives on new Oracle Autonomous AI Lakehouse capabilities“を翻訳したものです。

2026年11月2日

オラクルは本日、Oracle Autonomous AI Lakehouseの機能強化を発表しました。今回の機能強化により、企業はビジネス・コンテキストに基づいて動作するAIエージェントを導入し、企業内のデータに統合的にアクセスできるようになるほか、ガバナンスが確保された高性能なプラットフォーム上で、AIを活用したビジネス・シミュレーションを実行できるようになります。業界を代表するアナリストからも、今回の発表に対して高い評価が寄せられています。オラクルは、Autonomous AI Lakehouseが従来から備えている強力な機能をさらに拡張し、AIを活用したビジネス指向の新たな機能を追加することで、企業によるデータとAIの活用を一段と進化させています。

「AI時代において、企業が成長と変革を加速させるためには、CxO（経営幹部）は、大量のデータをAIの処理環境に移動させるのではなく、データが存在する場所でAIを活用することが重要です。オラクルは、Oracle Autonomous AI Lakehouseを通じて、データの移動が容易ではないというデータ・グラビティ（データの重力）の現実的な課題に対応しています。企業は、一貫したきめ細かなセキュリティ・ポリシーとガバナンス・ポリシーを適用しながら、Oracle、Oracle以外のシステム、Apache Icebergのデータを横断してAIエージェントを活用できるようになります。これは、企業がマルチクラウド環境やハイブリッド環境全体にエージェント型AI（Agentic AI）の活用を拡大していくうえで、特に重要です。オラクルは、CxOに対して、不要なデータ移動に伴うコスト、複雑さ、リスクを回避しながら、AIによるイノベーションを加速させるための有力な選択肢を提供しています。戦略的な進歩の本質は明確です。AIをデータのある場所に近づけ、データソースでガバナンスを徹底し、適切な制御を維持しながら企業全体の変革を加速させることです。」

Holger Mueller、Constellation Researchバイスプレジデント兼プリンシパルアナリスト

「Oracle Autonomous AI Lakehouseは、業務を理解するAIエージェントや、最新の業務データ、そして多次元のWhat-ifシミュレーションを組み合わせ、市場に強力な新しい側面をもたらします。これは大きなアーキテクチャ上の優位性です。エージェントは業務の優先順位をより深く理解して動き、考えられる結果を評価し、企業の現実に根差す意思決定を支援できます。オラクルは、レイクハウスをデータの保管場所から、次世代の自律的な企業意思決定を支える、業務を理解するインテリジェントなプラットフォームへ変え、企業AIの競争環境を再定義しています。また、結果の予測だけから、リソースを投入する前に業務判断をテストする段階へと企業を進め、従来のレイクハウスアーキテクチャに対抗する立場も強めます。エージェント型AIの時代における強力な競争優位です。」

Ron Westfall、HyperFRAME Researchバイスプレジデント

「エンタープライズAIの次の飛躍は、単により多くのデータにアクセスすることではなく、その意味を理解して役立てることです。オラクルはAutonomous AI Lakehouseで、この両方に取り組んでいます。Business Semantic Layerは、業務指標、関係、KPIについて共通の理解をAIエージェントに与え、Apache Icebergのサポート拡大は、オープンな企業データにオラクルの分析処理能力とAIを直接もたらします。この強力な組合せは、生データとビジネスインテリジェンスの隔たりを埋め、オープンなレイクハウスを、業務を理解するエージェント型AIの基盤に変える立場をオラクルに与えます。真の変化は、オープンデータを単にAIからアクセス可能にするだけでなく、AIが意味を理解して扱えるようにすることです。」

Steve McDowell、NAND Researchプリンシパルアナリスト兼創設者

「企業AIには、システムをまたいでアクセスでき、意味が一貫し、管理されたデータが必要です。Oracle Autonomous AI Lakehouseは、Oracleと非OracleのソースへのライブアクセスとApache Icebergサポートの拡大を、指標と計算の定義を統一するビジネスセマンティック層と組み合わせ、その方向へ実質的に進んでいます。特に注目すべきは、ネイティブなEssbase統合です。多次元モデルは元来セマンティック層であり、その蓄積をオープンなレイクハウスアーキテクチャに持ち込むことは、理にかなった融合です。」

Andrew Brust、Blue Badge Insights創設者兼CEO

「1970年、Ted Coddはリレーショナルデータモデルを開発し、データベース業界に革命を起こしました。ユーザーは階層ではなく定義された構造に基づいてデータを取得できるようになり、それ以降、業界は企業データをより利用しやすく、意味のある、価値あるものにし続けてきました。エージェント型AIは、人の能力をはるかに超えるデータの解釈、操作、伝播を可能にし、データを理解し、計画し、企業に代わって行動する自律システムを生み出すことで、この構図を全面的に変える可能性があります。ただし、実現するには、AIがデータを発見し利用できるよう、文脈を中心とするシステムでデータを維持する必要があります。Oracle Autonomous AI Lakehouseは、業務を理解するAI、リアルタイムの企業データ、シミュレーションに基づく知能を管理された環境に集める設計で、この進化の重要な節目になります。数十年間、データベースは人が事業を理解するのを助けてきました。今、オラクルは、データベースがAIに事業そのものを理解させる未来を進めています。これはデータベース革新の単なる次の章ではなく、まったく新しい章の始まりです。」

Carl Olofson、DBMSGuruプリンシパル

「エンタープライズAIの次の段階は、データアクセスと、有用な判断に必要な業務の文脈を結び付けることにかかっていると考えています。Oracle Autonomous AI Lakehouseは、Oracleと非Oracleのデータへの管理されたアクセス、共通の業務定義、AI支援の分析、多次元のWhat-if計画をまとめ、その方向へ大きく前進しています。この組合せにより、企業は、業務に重要な指標と関係にエージェントのワークフローを根付かせ、一貫性の高い分析基盤で選択肢を評価できます。価値を実現するには、正確な業務定義と、実行に対する明確な制御が必要です。オラクルは、計画、情報に基づく意思決定、管理されたエージェント型ワークフローの実用的な基盤として、レイクハウスを強化しています。」

Dave Vellante、theCUBE共同創設者兼チーフアナリスト

「エンタープライズAIにはワークフローの問題があります。データエンジニア、開発者、アナリスト、業務チームが分断された環境で仕事をしていることが多く、AIイノベーションの速度が落ちています。Autonomous AI Lakehouseは、Oracle Essbaseによる多次元ビジネスシミュレーションと、AI支援ワークスペースのData Studioで、この課題に対応します。Data Studioは、Oracle、非Oracle、Apache Icebergのデータにまたがるデータ探索、エンジニアリング、分析を統合します。100を超えるデータソースへの接続と、自然言語、SQL、Pythonのサポートにより、再利用可能なデータプロダクトを作成し、AIによる洞察を速く得る方法を簡素化します。真の飛躍は、従来分断されていたデータ、ワークフロー、業務計画を結び付け、企業が協働し、革新し、AIの速さでデータをビジネス価値に変える方法を変革することです。」

Stephen Catanzano、Omdiaプリンシパルアナリスト

「AIエージェントは、技術的には完璧でも、業務上は完全に誤った回答を出すことがあります。これは小さな問題ではなく、現在の企業のエージェント型AIシステムの多くにおける、動作の根本的な欠陥です。Oracle Autonomous AI Lakehouseは、その基盤から直接問題に取り組みます。AIネイティブのデータカタログとビジネスセマンティック層を組み合わせることで、企業データの本当の意味、関係、適用される業務ルールを、エージェントに実際に理解させます。AIエージェントは、業務の文脈を推測させられる必要がなくなります。オラクルは、その文脈をアーキテクチャに不可欠な部分にしています。単なる段階的なAI機能強化ではありません。技術的に正確な回答を超え、業務上正しく、行動につながる知能へとエージェント型AIを進める、根本的なアーキテクチャの飛躍です。それこそが、単に回答を生成するAIと、実際のビジネス価値をもたらすAIの違いです。」

Marc Staimer、theCUBE Researchシニアアナリスト