※ 本記事は、Ron Craigによる”Analysts and Influencers Comment on Oracle AI Database’s Agentic AI Capabilities“を翻訳したものです。
2026年4月21日
Oracleは本日、Private Agent FactoryやDeep Data Securityを含む、Oracle AI Databaseに直接組み込まれたエージェント型AIの新機能を発表しました。詳細については、メインの発表ブログおよびプレス・リリースをご確認ください。本日の発表については、業界アナリストやインフルエンサーからも、顧客にもたらす価値や競争優位性の観点でコメントが寄せられています。以下はその一部です:
「多くの場合、データベースに対して動作するAIモデルは“伝言ゲーム”のような状態にあります。モデルは自身のコンテキストウィンドウを管理し、データベースはトランザクションの状態を管理しています。そこにエージェントが加わると、モデルのコンテキストとデータベースの状態が同期しているかどうかの不確実性はさらに増大します。Oracle AI Databaseの統合エージェント・メモリは、コンテキストとデータ状態を単一の共有メモリ・プールに統合することで、この“伝言ゲーム”を終わらせます。これにより、リアルタイムの整合性を確保するアトミックな同期を実現し、データの陳腐化を排除し、推論スループットを最適化します。Oracle AI Databaseの統合エージェント・メモリーにより、モデルとデータが常に同じ状態にあることを確実にできます。」
—dbInsight プリンシパル、Tony Baer
「私たちは、AIエージェントがエンタープライズ・システムの新たなインタフェースとなる時代に突入しています。しかし、エージェントの力は、それを支えるデータ基盤に依存します。信頼できるエンタープライズ・データ、スケーラブルなベクトル機能、そしてエージェント向けに組み込まれたメモリを組み合わせたOracle AI Databaseプラットフォームは、次世代のAIアプリケーションを定義する存在となるでしょう。」
—GenAI.Works CEO、Steve Nouri
「エージェント型AIは急速に変革を促す原動力となっています。しかし、トランザクション・データや分析データから、空間データ、ベクトル・データ、ドキュメント・データに至るまで、LLMが推論や意思決定に利用できるさまざまなデータ・タイプをほぼリアルタイムでサポートするデータ基盤がなければ、エンタープライズにおけるエージェント型AIの導入と統合は困難であることが明らかになっています。エンタープライズクラスの統合データベースであるOracle AI Databaseは、これらの機能を一つにまとめ、内部および外部データ（Apache Icebergテーブルを含む）に対するベクトル埋め込みやベクトル検索のための組み込みツールを提供します。これらすべてのツールがあっても、エージェントの構築やデプロイは依然として専門的な作業でしたが、OracleはAI Database Private Agent Factoryのドラッグ＆ドロップGUIによってそのプロセスの簡素化を進めています。同時に、Deep Data SecurityはAI時代の脅威に対応し、Oracle AI Database内で動作するエージェントに対するガードレールを提供します。これらの最新の機能強化により、Oracleの統合データベースはエージェント型AIの時代に向けて進化を続けています。」
—IDC リサーチディレクター、Devin Pratt
「Autonomous AI Vector Databaseは、AI開発者やデータ・サイエンティストにとって優れた機能を備えた、低コストのフルマネージド・ベクトル・データベースです。トランザクション、分析、並列SQL、スケールアウトといったミッションクリティカルなアプリケーションにおいて、AIベクトルとビジネス・データを統合することを可能にします。エンタープライズグレードのセキュリティ、ワンクリックでのスケーラビリティ、多様なデータタイプへの対応、そしてフリー・ティアによって支えられています。これは、信頼性を損なうことなくAIイノベーションを前進させる、変革的なブレークスルーです。」
—HyperFRAME Research バイスプレジデント兼プラクティスリーダー、Ron Westfall
「強固なデータ基盤は、もはや“あればよい”ものではなく、多くの場合、AIの成功を左右する決定的な要素となっています。LLMは公開情報の活用には優れていますが、信頼できる統制された企業のプライベート・データへのシームレスなアクセスがなければ、その力を発揮できません。エージェント型AIが自律的な意思決定のためにリアルタイムの業務データを必要とする現在、Fortune Global 100企業の97％に信頼されているOracleのAI Databaseのようなソリューションは極めて重要です。AIをデータベースに直接組み込むことで、シンプルで高速かつ安全なアクセスを実現します。この基盤を軽視する組織は、プロジェクトの失敗だけでなく、AI主導の経済において存在意義を失うリスクさえあります。」
—Omdia シニアアナリスト、Stephen Catanzano
「エンタープライズAIの多くはデモでは印象的に見えますが、実際の導入でははるかに難しくなります。Oracle AI DatabaseにおけるOracleのアプローチで際立っているのは、エージェント機能を信頼できるエンタープライズ・データにより近づけている点です。AIシステムがメモリ、コンテキスト、そして信頼性の高い実行を必要とするようになる中で、このアーキテクチャの変化は、エージェント型AIを実際のエンタープライズ環境でより実用的に展開することを可能にします。」
—GenAI.Works 教育戦略責任者、Alex Wang
「エージェント型AIの時代において、統合メモリ・コアは不可欠です。エージェントがベクトル、JSON、グラフ、カラム型、空間データ、テキスト、リレーショナルといった多様なデータ・タイプにまたがってコンテキストを維持するには、外部同期による遅延やデータの陳腐化なしにそれを実現する必要があります。これを単一のミッションクリティカルなエンジンで提供し、トランザクション処理と分析処理の同時実行、高可用性、そして強固なセキュリティを備え、ライブのビジネス・データに対するリアルタイム推論を可能にするのはOracle AI Databaseだけです。この基盤を持たない組織は、分断され信頼性に欠けるエージェントに苦しむことになりますが、Oracleを活用する組織はスケーラブルなAI導入において決定的な優位性を得ることができます。」
—HyperFRAME Research CEO兼プリンシパルアナリスト、Steven Dickens
「今日のAI環境では、多くのプラットフォームが機密データを外部サービス経由で処理することを必要とする中、OracleのAI Database Private Agent Factoryは独自の存在として際立っています。ノーコードのエージェント・ファクトリーは、ビジュアル・ビルダー、事前構築済みエージェント、複数のデプロイメント・オプションを通じて、ビジネス・アナリスト向けのデータ・プラットフォームの活用レイヤーを強化し、データを第三者に公開することなくOracle AI Databaseの持つ潜在能力を最大限に引き出します。強固なセキュリティ、迅速なスケーラビリティ、そしてデータ主導の真のAIイノベーションを求める企業にとって、最適な選択肢です。」
—theCUBE Research & Smuget プリンシパルアナリスト、Rob Strechay
「分断されたAI—ツールや単一用途のデータベース、クラウドにエージェントが散在する状態—は、複数のノートやデバイスを行き来しながら作業する脳のようなもので、遅く非効率です。Oracle AI Databaseはすべてをコア・エンジン内でシームレスに統合し、統一された思考やノンストップのフライトのようにリアルタイムのエージェント型AIを実現します。競合他社は、ビジネスクリティカルな意思決定において、この速度とシンプルさに匹敵することはできません。」
—HyperFRAME Research バイスプレジデント兼プラクティスリーダー、Ron Westfall
「エージェント型AIのための包括的なツール群とソリューションの発表により、OracleはHyperFRAME Researchが定義するAIスタックの複雑性に対応できる立場に立ちました。データの重力（データ・グラビティ）はAIスタックを動かす重要な要素です。Oracle AI Databaseはすでに世界最大級の企業の多くにおいてシステム・オブ・レコードとして機能しています。コアとなるエージェント・メモリ機能により、Oracle AI Databaseはこの基盤を拡張し、エンタープライズ・データ、エージェント、そしてメモリを統合的にサポートします。Oracleが対応するAIスタックの他の複雑性には、次のようなものがあります。統合データベースにより、エージェント型AIをモデルが依存するデータの近くで実行しつつ、ポイント・ソリューションの統合課題を軽減すること、Exadataによって強化されたOracle AI Databaseがマルチクラウド、ハイブリッド、オンプレミス環境においてエージェント型AIアプリケーションを支える性能とスケーラビリティを提供すること、Private Agent Factoryによりビジネス・ユーザーが、Autonomous AI Vector Databaseにより開発者が、エージェントの開発・展開・管理を容易に行えること、そしてデータの発生源でセキュリティを確保することで、ユーザー、エージェント、LLMによる不正アクセスや第三者へのデータ漏えいを防止することです。Oracle AI Databaseが顧客のAIスタックの複雑性管理を支援することで、顧客は実験段階からエンタープライズ規模の展開へと移行しやすくなります。」
—HyperFRAME Research AIスタック プラクティスリーダー、Stephanie Walter
「エンタープライズ全体でエージェント型AIを成功裏に展開するためには、新たかつ予測不可能なレベルのワークロードを支えられるスケーラブルなデータ基盤と、ビジネス・データへの安全なアクセスが必要です。Exadataを基盤とし、主要なすべてのクラウドで利用可能なOracle AI Databaseは、データの発生源に組み込まれた高度なデータ・セキュリティとともに、そのようなデータ基盤を提供します。世界の企業データの大半がすでにOracleデータベースに存在しているため、エージェント型AIの導入はこれまで以上に容易になっています。Oracle AI Databaseを活用すれば、顧客はAIモデルやエージェント・フレームワークを選択し、構造化データおよび非構造化データのすべてに対して、データを移動することなくエージェントを構築・展開・実行できます。Oracle AI Databaseの顧客にとって、これはエージェント型AIをビジネス・プロセスに統合するための、最も迅速で容易かつ安全な方法であることは明らかです。」
—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
「Oracleは、極めて巧妙な方法でエージェント型AI市場を再定義しました。Oracleは統合エージェントをOracle AI Databaseの不可欠な要素として組み込みました。これは、エージェントがコンテキストを単一の場所に保存することを意味します。これは非常に重要なことであり、複数フォーマット、単一用途のデータベース、非効率な処理の中断、さらには複数種類のエージェントといった複雑性を排除します。外部でオーケストレーションされるエージェントとは異なり、OracleのPrivate Agent Factoryは、テナンシー分離されたインスタンス、組み込みのエージェント・オーケストレーション、優れたネイティブ・プライバシーを備えた、真のデータベース内エージェント型AIを実現します。エージェント型AIへ進む企業にとってのゲーム・チェンジャーです。」
—theCUBE Research シニアコントリビューター、Marc Staimer
「Oracleは、世界初の“制限のない”ベクトル・データベースを解き放ちました。これは、グラフ、空間データなどを含む完全なAutonomous AI Databaseへとスケールできる唯一のデータベースです。まずは軽量に始め、AIがより多くのデータ・タイプへの統一的かつ安全なアクセスを求めるようになった際には、ワンクリックでフル機能へ拡張できます。これにより追加のサブスクリプションを不要にし、クラウド利用料全体を削減できます。」
—NAND Research プリンシパルアナリスト兼創設者、Steve McDowell
「KuppingerCole Analystsが約10年にわたるLeadership Compassの調査を通じて一貫して評価してきたように、Oracleはエンタープライズ・データ・セキュリティの分野で確固たる地位を築いています。エージェント型AIの台頭に伴い、課題は自律システムがどのようにエンタープライズ・データへアクセスし利用するかを統制する方向へと移行しています。Oracleのアプローチは、信頼性をOracle AI Databaseの中核に直接組み込むことにあり、AI時代の新たなリスクからデータを保護するだけでなく、AIモデルを安全に実行する環境も提供します。Deep Data Securityは、データ・レイヤーにおいて行レベルおよび列レベルに至るまでのきめ細かな制御を適用します。これは、AIエージェントがクエリを動的に生成したり、検索拡張技術を通じてデータとやり取りしたりする場合に特に重要です。同時に、Private AI Services Containerは、組織が制御されたプライベート環境でAIモデルを実行できるようにし、機密データが外部プロバイダーに露出するリスクを低減します。これらの機能を組み合わせることで、信頼性、ガバナンス、制御がプラットフォーム自体に組み込まれた、エージェント型AIを保護するための統合的かつデータ中心のアプローチが実現されています。」
—KuppingerCole Analysts CTO兼リードアナリスト、Alexei Balaganski
「エージェント型AIが企業に対して、より多くのデータをより高速に処理することを求めるようになり、しばしば複数のクラウドにまたがる状況では、Apache Icebergのようなオープンなテーブル・フォーマットが顧客にとって不可欠な存在となっています。OracleがIceberg表およびオブジェクト・ストレージに直接保存されたベクトル（“vectors on ice”）をサポートしているのは、顧客を囲い込み型のデータ・サイロや時代遅れのパイプラインに縛ることなく、低レイテンシでのデータ取得を可能にすることを目的としています。さらに、ワークフローの可搬性を実現するOracleのOpen Agent Specificationや、LangChain、Bedrock、Vertex AI、OCI Generative AIといった主要なフレームワークおよびモデル・エコシステムとの統合と組み合わせることで、Oracleは相互運用性、セキュリティ、そしてロックインの最小化に重点を置いています。Oracle AI Databaseはハイパースケーラーおよびオンプレミス環境の双方に対応したデプロイメント・オプションを提供しているため、組織はコア・データやワークフローを移行することなく、データの所在やコンプライアンス要件に合わせてAIアーキテクチャを最適化することができます。」
—theCUBE Research 共同CEO兼チーフアナリスト、Dave Vellante
「企業は、エージェント型AIをビジネス・ワークフローに組み込むためのツールや手法を強く求めています。Oracleはこのニーズに応えるため、Oracle AI Databaseに組み込まれた印象的な一連のエージェント型AI機能を発表しました。第一に、セキュリティとガードレールを維持しながら、エージェントの迅速な開発と展開をサポートします。第二に、統合メモリ・コアを提供し、ユーザーがAIエージェントのコンテキストを保存できるようにします。すなわち、エージェント、メモリ、エンタープライズ・データのための単一のシステム・オブ・レコードとして機能し、Oracleの統合データベース・アーキテクチャを最大限に活用します。第三に、開発者がベクトルを活用したアプリケーションを迅速に構築できるフルマネージドのベクトル・データベースを提供します。このベクトル・データベースはOracle Autonomous AI Databaseを基盤としているため、そのエンタープライズグレードの特性をすべて継承しており、ワンクリックでフル機能のデータベースへアップグレードすることも可能です。Oracleは、ワークフローを大幅に効率化し、企業の知能を拡張し、信頼性が高く決定的な結果をもたらすエージェント型AIシステムの構築を、シンプルな作業へと変えました。」
—DBMSGuru LLC プリンシパルアナリスト、Carl Olofson
「エージェント・メモリは、現在のエンタープライズAIにおいて最も扱いが難しい課題の一つです。多くのチームは、共通のセキュリティ・モデルを持たないベクトル・ストア、グラフ・データベース、ドキュメント・レイヤーと連携しています。Oracleがこれらをデータベース・レイヤーに統合しようとしている方向性は正しく、他のデータベース・ベンダーもこれに追随すると考えられます。」
—Nucleus Research プリンシパルアナリスト、Alex Wurm
「Deloitteによると、75％の企業がエージェント型AIへの投資を計画しています。しかし、実際に本番環境でエージェントを稼働させているのはわずか11％にとどまっています。この導入ギャップの一因は、企業がエージェントの導入をどのように開始すべきか分かっていないことにあります。Oracleは、ビジネス・ユーザーや開発者がエージェントを構築しやすくするツールを提供することで、このギャップに対応しています。Oracle AI Database Private Agent Factoryは、GUIベースのノーコード・プラットフォームであり、ビジネス・ユーザーがインテリジェントなデータ中心型エージェントやワークフローを構築、テスト、展開できるようにします。開発者向けには、Oracle Autonomous AI Vector Databaseが、直感的なAPIと使いやすいWebインタフェースによって、ベクトルを活用したアプリケーションの本番化を加速します。これらのツールとその他の機能により、Oracle AI Databaseは、組織がエージェント型AIを検討や実験の段階からエンタープライズ規模の本番運用へと移行することを可能にします。」
—Wintercorp CEO、Richard Winter
「今日のエージェント型AIの世界では、エージェント・フレームワークが急増しており、それぞれがデータ・アクセス、推論、ワークフローの定義方法を独自に生み出しています。これにより、複雑さとロックインの両面で開発者にとって悪夢のような状況が生まれかねません。企業に必要なのは、エージェントを一度開発すれば、さまざまなモデルやフレームワークで利用できる仕組みです。この「一度開発してどこでも利用する」というアプローチを、OracleはOpen Agent Specで提案しています。これは、AIエージェントおよびエージェント型ワークフローを定義するための、オープンソースでフレームワーク非依存の構成言語です。これにより、ONNXが機械学習モデルの可搬性を標準化したのと同様に、エージェントのプラットフォーム間での移植性が実現され、MCPやA2Aといったプロトコルもサポートされます。OracleのAgent Specのモジュール設計により、開発者は独立した構成要素を組み合わせる形でエージェントを構築でき、迅速な再利用と容易な構成が可能になります。この仕様はApache LicenseおよびUniversal Permissive Licenseのもとで公開されており、Oracleの開発者エコシステムだけでなく業界全体にとってもタイミングの良い取り組みです。その戦略は、開発者の繰り返し作業を大幅に削減し、エンタープライズ規模でのエージェント型AIの導入を加速することにあります。」
—The Futurum Group データインテリジェンス／アナリティクス／インフラストラクチャ担当 バイスプレジデント兼プラクティスリード、Bradley Shimmin
「エージェント型AIはエンタープライズ・セキュリティを変革しています。リスクはもはやユーザー・ログインにとどまらず、どのエージェントがデータを閲覧・処理できるのか、複数の情報源を組み合わせて何を推論できるのか、さらにはトランザクションの開始やデータ基盤全体にわたるワークフローのトリガーといった、どのようなアクションを実行できるのかにまで広がっています。従来のアプリケーション層やアイデンティティによる制御は依然として必要ですが、このような環境においてはそれだけでは十分ではありません。Oracle AI DatabaseのDeep Data Securityは、ユーザーおよびAIエージェントの双方に対して、データ層で細粒度かつ監査可能なアクセス制御を適用することで、これらのリスクに対応します。制御は、ポリシーと信頼できるデータ・フィルタを適用する監査可能なシステム・オブ・レコードに基づいています。効果的なデータ層での制御は、AIエージェントや最先端モデルによる支援を必要とするAI駆動型の脅威に対抗するための重要な前提条件となります。」
—theCUBE Research CTO、David Floyer