※ 本記事は、Pankaj Chandiramani と Deeksha Sehgal による”Oracle AI Vector Search on Globally Distributed Databases“を翻訳したものです。
2026年4月23日
現在、多くの組織では膨大な量のデータを活用して、よりパーソナライズされたスマートな体験を提供しようと努力しています。お客様が関連製品をより迅速に見つけられるよう支援する場合でも、エンタープライズ・ドキュメントからインサイトを得られるようにする場合でも、会話型AIアシスタントを強化する場合でも、セマンティック検索、検索拡張生成(RAG)、ベクトルベースのインテリジェンスが不可欠になっています。
多くの組織は依然として、リレーショナル・データとベクトル・データに別々のデータベースを使用し、サイロ化、複雑性、運用オーバーヘッドを生み出しています。低レイテンシを維持し、データ主権規制に準拠しながら、これらのシステムを複数の地域にまたがってスケーリングすると、さらに複雑になります。
Oracle AI Databaseは、ベクトルベースのインテリジェンスのためのAI Vector SearchとGlobally Distributed AI Databaseテクノロジの両方をネイティブに統合します。これらの機能を連携させて、ベクトル・データのセット、ベクトル索引、および検索パフォーマンスとスループットの両方の大規模なスケーリングを実現できます。また、Raftベースのレプリケーションでベクトル・データの可用性を実現し、コンテンツ・ベースのデータ配信方法によるデータ・レジデンシーの懸念に対処するためにも併用できます。
ベクトル・データベースの拡張性で組織が直面する課題と、オラクルがどのようにそれらの解決を支援できるかについて掘り下げましょう。
課題：実社会に向けたAIベクトル検索のスケーリング
現在、多くの組織では、AIワークロードとリレーショナル・ワークロードを別々のシステムで実行しています。従来のデータベースは構造化データの処理には優れていますが、セマンティック検索を効率的に処理することはできません。一方、新興のベクトル・データベースはAI検索に特化していますが、エンタープライズレベルの信頼性、一貫性、ガバナンスの面では不十分です。また、リレーショナル・クエリとベクトル・クエリを単一の操作で組み合わせる機能も欠けています。ですが、Oracle AI Databaseではシームレスに提供する機能です。
これらにより、いくつかの課題が生じます：
- アーキテクチャの断片化：IT部門は、トランザクション用、分析用、AIエンベディング用と、複数のシステムを同時に運用しなければならず、その結果、統合の複雑化、複数のパイプライン、およびレイテンシの発生につながります。
- グローバル規模でのスケーラビリティの限界：独立したベクトル・データベースでは、地域間でレイテンシを予測可能な範囲に保ちながら、グローバルにスケールアップすることは困難です。
- データ移動のオーバーヘッド：AI 処理を実行するためにシステム間でデータを転送することは、リスク、遅延、およびデータガバナンス上の課題をもたらす可能性があります。
- エンタープライズ機能の欠如：ほとんどのベクトル・データベースには、ミッションクリティカルなワークロードに必要なトランザクションの整合性、堅牢なセキュリティ、高可用性、ライフサイクル自動化に不可欠なACID（原子性、一貫性、隔離性、永続性）特性が欠けています。また、これらの機能を備えている場合でも、リレーショナルデータベースの機能とは異なるため、管理が複雑化し、人為的ミスが発生する可能性が高まります。
- コンプライアンスとデータ居住地要件：データが複数の地域に分散している状況下では、複数のデータベース・システムや統合技術を使用する場合、現地の規制への準拠が課題となります。専用データベースのアプローチでは、データ居住地要件への対応が非常に困難になる可能性があります。
つまり、ベクトル・データベースはセマンティック検索を可能にしますが、エンタープライズレベルの拡張性、信頼性、およびコンプライアンスを前提として設計されたものではありません。組織には、AIの知能と運用効率、そしてグローバルな展開力を兼ね備えた統合プラットフォームが必要です。
AIとデータのための統合基盤
Oracle AI Databaseは、AIベクトルやグローバルなデータ分散機能に加え、最も一般的なデータ型、フォーマット、ワークロードに対する組み込みサポートを備えています。分散ワークロードでは、ベクトル・データを、リレーショナル・テーブル、JSONドキュメント、空間データ、グラフデータ、その他の一般的なフォーマットからの従来のビジネスデータと組み合わせることができます。すべてのOracle AI Databaseアプリケーションは、データベースにネイティブに備わる高可用性、高性能、ACID準拠、および堅牢なセキュリティの恩恵を受けられます。
ベクトル・データ型、インデックス作成、およびエンベディングに対するネイティブサポートを組み合わせ、Oracle Globally Distributed AI Databaseの柔軟なデータ分散手法を活用してデータベース内で直接セマンティック検索やRAGを実現することで、企業は強力な一貫性を維持し、コンプライアンス要件に対応しつつ、地域をまたぐ高スケーラブルで低遅延のベクトル検索を提供できるようになりました。
この強力な組み合わせにより、以下の要素が統合されます：
- リレーショナル・データ管理の堅牢性
- AI埋め込みのインテリジェンス
- Oracle Globally Distributed AI Databaseアーキテクチャのグローバルな展開範囲と回復力
単一のOracle AI Databaseで、追加のインフラストラクチャや複雑なデータ移動を必要とせずに、RAGからエージェント型AIに至るまで、次世代アプリケーションを駆動できるようになりました。
拡張性、パフォーマンス、信頼性のための設計
オラクルのアプローチにより、かつては複雑だったマルチシステム構成が簡素化されます：
- ネイティブ・ベクトルストレージとインデックス機能：Inverted File（IVF）やHierarchical Navigable Small World（HNSW）などの高度なインデックスを活用し、Oracle AI Database内で直接エンベディングを保存・検索することで、類似性検索を高速化します。Globally Distributed AI Databaseと組み合わせることで、数テラバイト規模のベクトルインデックスを多数のノードに分散させ、並列アクセスが可能となり、スケーラブルなパフォーマンスを同時に実現します。
- グローバル分散：Oracle Globally Distributed AI Databaseを活用し、システム、リージョン、国をまたいでベクトルワークロードを自動的にスケールアウトすることで、極めて高い可用性を提供し、データ居住地の懸念に対処するとともに、ローカルユーザーへの低遅延アクセスを可能にします。
- 設計段階からのセキュリティと信頼性：Oracle Globally Distributed AI DatabaseおよびAI Vector Searchは、Oracle AI Databaseのすべてのエンタープライズグレードのセキュリティ機能を継承しています。その結果、ベクトルデータ、埋め込み（エンベディング）、およびAI駆動のワークロードは、トランザクションや分析のワークロードと同じ、ガバナンスとポリシーによって管理されたデータベース環境内で動作します。
- 管理：ベクトルデータおよびビジネスデータの分散は、Globally Distributed AI Database によって透過的に処理され、クエリはデータの保存場所へ自動的にルーティングされるため、ユーザーやアプリケーションはデータの物理的な場所を知る必要がありません。データ分散の仕組みを活用することで、データ居住要件を満たすために適切な地域へデータを分散させたり、極めて高い可用性を実現するために異なるリージョンへ分散させたり、あるいはスケーラブルなパフォーマンスを得るために異なるシステムへ分散させたりすることが可能です。Autonomous AI Database、Exadata Database Service、Base Database Serviceなど、複数のOracle Databaseサービスの中から、お客様のビジネス要件に合わせて最適なものを選択できます。
1秒あたり数百万件のユーザークエリの処理であれ、テラバイト規模の非構造化コンテンツの処理であれ、Oracle AI Databaseは、データベースプラットフォームにガバナンス機能が組み込まれているため、ワークロードがグローバルに拡大しても一貫したパフォーマンスを提供します。
世界中に分散したセマンティック・インテリジェンスによる産業の変革
あらゆる業界の組織は、これがイノベーションにどのような意味を持つかをすでに実感しています
- 小売・eコマース：グローバルなデータセット上のキーワードだけでなく、ローカルに収集されたデータのセマンティックな類似性を利用して、ユーザーの意図に基づいた商品レコメンデーションを提供します
- 金融サービス：取引ベクトルと既知の不正取引のベクトルを比較することで、不正のパターンをリアルタイムで検知し、リアルタイム決済システムでますます求められる常時稼働機能を提供します。
- メディア・出版：関連する記事、トピック、人物を即座に抽出できるインテリジェントなアーカイブを構築します。
- カスタマーエクスペリエンス：RAG駆動のセマンティック検索を活用して、よりスマートなチャットボットやサポートシステムを実現し、データをローカルで照会することで応答時間を短縮します。
構造化データと非構造化データの両方のワークロードを同一のデータベース上で実行することで、企業はデータとAIの統合されたビューを実現できます。
オラクルが業界をリードする理由
オラクルの独自の強みは、統合された「Oracle AI Database」アーキテクチャにあります。これは、単一の統合データベース内で、リレーショナル、JSON、空間、グラフ、ベクトル、およびエージェント型AIのワークロードをサポートする基盤です。これを「Globally Distributed AI Database」のRaftベースのレプリケーション、線形スケーラビリティ、自律管理、およびExadataの機能と組み合わせることで、エンタープライズAIのための基盤が構築されます。
Oracle Globally Distributed AI DatabaseとAIベクトル検索を組み合わせることで、以下の機能によりハイパースケールとデータレジデンシーの課題に対処できます。
- ハイパースケールでのネイティブベクトルサポート：数テラバイト規模のベクトルインデックスをシャーディングし、メモリに読み込むことで、レイテンシとパフォーマンスの要件を満たします。ペタバイト規模のビジネスデータをベクトルインデックスと共に保存できるため、ローカルでの高速アクセスが可能になります。
- 分散型ハイブリッドベクトル検索：検索用AIベクトルとビジネスデータ（顧客、製品、取引）を単一の分散SQLクエリで組み合わせることで、データ統合の手順を最小限に抑えつつ、正確なセマンティック検索を実現します。
- データレジデンシーを備えたグローバル展開：AIワークロードをリージョン間で分散させることで、組織はデータ管理戦略を地域性およびデータレジデンシーの要件に適合させることができます。
- エンタープライズレベルの信頼性：Oracle AI Databaseには、レプリケーション、高可用性、トランザクションの一貫性、データ保護、およびセキュリティ機能が組み込まれており、組織はトランザクションデータやドキュメントデータと同様に、ビジネスに不可欠な業務においてベクトルデータを活用することができます。
- 柔軟なデータ分散、レプリケーション、およびデプロイメント手法：包括的な分散およびレプリケーション手法により、データの配置を精密に制御し、低遅延を実現するとともに、データ居住要件に準拠し、低速または信頼性の低いネットワーク環境においても可用性を維持します。データのシャードは、オンプレミス、クラウド、またはマルチクラウド環境にまたがってデプロイできるため、顧客はシャードごと、あるいは国ごとにデプロイメントオプションを個別に選択できます。
Oracle Globally Distributed AI Database を利用すれば、企業はパフォーマンス、シンプルさ、コンプライアンスのいずれかを選択する必要がなくなります。単一の信頼できるデータプラットフォーム上で、AI アプリケーションをグローバルに拡張し、セマンティックインテリジェンスを活用し、リアルタイムのインサイトと優れた顧客体験を提供することが可能になります。
技術的な詳細についてはこちら：: Building Scalable Vector Search with Oracle Globally Distributed Database