※ 本記事は、Gloria Leeによる”Take advantage of Oracle Database 23ai innovations with Autonomous Database“を翻訳したものです。

2024年10月30日

Autonomous Databaseは、Exadata Cloud Infrastructure上で動作し、最適化されたパフォーマンス、セキュリティ、リソースの効率性、可用性などを提供するOracle Databaseとして知られています。しかし、Autonomous DatabaseがOracle Database 23aiをサポートするようになったことはご存知でしたか? Oracle Databaseの最新の長期サポート・リリースであるOracle Database 23aiのすべてのメリットを300以上の新機能と、ご存知の通り、自動運転、自己保護、自己修復が可能なデータベースとともに享受できます。さて、Oracle Database 23aiでOracle Autonomous Databaseを活用できるイノベーションについて説明します。

Oracle Database 23aiのメリット

Features and components of Oracle Database of 23ai.

図1: Oracle Database 23aiの機能ハイライト

Oracle Database 23aiは、開発者を念頭に置いてAIと開発者の生産性を重視しています。このリリースに関するOracleのビジョンは、最新のアプリケーションおよびアナリティクスがあらゆる規模のすべてのユースケースに対して簡単に生成および実行できるようにし、すべてのデータ管理ニーズに応える完全でシンプルなプラットフォームを提供することです。JSON、グラフ、リレーショナルなどのデータ・モデルをより基本的なレベルで統合するために、コンバージド・データベース・テクノロジーに革命を起こしています。すでにマルチモーダル、マルチワークロード、マルチテナント・プラットフォームで、さまざまなワークロード・プロファイルに対してすべてのデータ型とアプリケーションをサポートしていますが、アプリケーション開発を簡素化する機能をさらに追加しています。そのため、シンプルかつ迅速に革新するためのツールが、すべて単一のプラットフォームで提供されます。

Oracle Database 23aiから得られる主な機能の1つは、JSONリレーショナル二面性(JSON Relational Duality)です。これは、どちらのモデルにも制限なく、リレーショナル表とJSONドキュメントの両方の利点を提供します。JSONリレーショナル二面性を使用すると、データはリレーショナル表に格納されますが、JSONドキュメントの形式でアプリケーションからシームレスにアクセスできます。1つのアプリケーション層オブジェクトのすべてのデータを1つのデータベース操作で取得および格納できるため、開発者は簡単かつ柔軟に、基礎となるリレーショナル構造を気にすることなく、使い慣れた方法でドキュメントを操作できます。デモンストレーションについては、JSONリレーショナル二面性ビューを参照してください。

また、グラフ・データを処理するための高度な機能を簡素化し、複雑な関係をモデル化、クエリ、分析するための効率的なOperational Property Graphも利用できます。PGQLではなくSQLを使用してグラフのモデリングと分析を実行し、より簡単に実行できます。新しいSQL:2023 standardをネイティブでサポートしているため、単純なSQL構文を使用して他のデータ型と統合する堅牢なグラフ分析を実行できます。この統合により、相互接続されたデータを管理し、リアルタイム・アプリケーションで貴重なインサイトを抽出する機能が向上します。詳細は、「Oracle Database 23c Free – Developer Releaseのプロパティ・グラフの使用開始」を参照してください。

AI Vector SearchによるRAG

もう1つの新機能であるAI Vector Searchは、コンテンツが類似しているドキュメント、画像、パターンおよびデータを検索できる画期的なテクノロジです。製品に追加する機能を把握するとします。大規模言語モデル(LLM)を尋ねると、生成AI(GenAI)が質問を受け、利用可能な知識にアクセスして回答を得ることができます。その回答は、GenAIがトレーニングしたデータから引き出される一般的なパターンに基づいて、より理論的です。そのため、プライベート・データベース・コンテンツでプロンプトを拡張して、GenAIを改善するためにAI Vector Searchが必要です。これにより、より優れた回答を得て、機密性の高いプライベート・データに関するLLMのトレーニングを回避できます。

RAG(Retrieval-Augmented Generation)とAI Vector Searchを組み合わせると、ライブ・データのリアルタイム取得とAIを活用した分析という両方の長所が得られます。使用状況統計、機能リクエスト、顧客フィードバックなど、企業の実データを直接取得できます。そのため、実際の指標、ユーザーの行動、競合分析に基づいて優先順位を付けることができる特定の機能を提供する、より実用的なデータドリブンのインサイトをリアルタイムで提供できます。Oracle AI Vector Searchの詳細は、デモとドキュメントを参照してください。

 

An example interaction with an LLM chatbot.

図2:LLMチャットボットを尋ねる例

An example interaction with a chatbot enhanced by RAG with AI Vector Search.

図3: AI Vector SearchでRAGが拡張したLLMチャットボットを尋ねる例

次に、より大きなエンタープライズ規模での可能性について考えてみましょう。RAGとAI Vector Searchを組み合わせると、消費者が探しているものを見つけやすくなり、精度が向上し、カスタマー・エクスペリエンスと潜在的な購入につながる可能性があります。また、これを使用して、ビジネス上の問題をより効率的かつ正確に解決することもできます。Oracle Database 23aiでは、1つのデータベースで質問に回答する際にビジネス・データとベクトルの両方を組み合せることができるため、ベクトル・データの移動や同期、複数の製品の管理などが不要になります。これらの機能の驚異的な効果を最大限に引き出すには、Oracle Databaseのドキュメントを参照してください。

Autonomous DatabaseおよびOracle Database 23ai

オラクルが話したOracle Database 23aiのすべてのメリットを、フルマネージドAutonomous Databaseのメリットと最大99.995%のSLAで得ることができます。Autonomous Databaseを使用すると、Oracleのデータ管理プロセスを合理化して、データをより効率的に整理および分析できるため、これまで隠されていた可能性のあるパターンやインサイトを簡単に発見できます。

現在Autonomous Databaseでのみ利用可能なSelect AIを使用すると、自然言語の質問を使用して、生成AIを使用してデータをクエリし、応答を取得できます。そのため、「自社の製品で消費が最も多い顧客は?」、「FY24Q3で最大の収益を生み出す製品は何か?」などの質問を使用して、データベースに固有のSQLを生成できます。使いやすいSQL APIを使用して、複数のプロバイダからLLMに簡単にアクセスできます。さらに、SQLを使用せずに自然言語処理(NLP)を使用してユーザーがデータから回答を得ることができるアプリケーションを構築し、社内の全員にデータを民主化できます。詳細およびデモンストレーションは、Autonomous Database Select AIを使用したデータとの自然言語の相互作用およびドキュメントを参照してください。

Select AIは、お客様の生活を楽にし、業界のエキスパートがAutonomous Databaseに感銘を受けています。IDCのデータ管理ソフトウェアのリサーチ・バイスプレジデントであるCarl Olofson氏は、「Autonomous Databaseにより、組織データのエンタープライズ・ビューがユーザーに提供され、幅広いSQL翻訳および生成機能を備えた自然言語インタフェースを提供するSelect AIにより、データ相互作用の境界を新しいレベルに押し上げる差別化された組み合わせが実現します」と述べています。

Oracle Database 23aiでAutonomous Databaseをお試しください!

Autonomous Database上のOracle Database 23aiは、ミッションクリティカルなセキュリティ、スケーラビリティ、信頼性を備えたアプリケーション開発の効率性、生産性、柔軟性を提供し、より優れたインサイトにより迅速なイノベーションを実現します。これを実際に試してみて、進化し続ける最新アプリケーションのニーズにどのように適合するかを確認し、データドリブンの企業でイノベーションと効率化のためのプラットフォームを提供します。#InnovateWithADB を使用して、LinkedIn上のAutonomous Databaseソリューションをオラクルと共有してください。どんなものが出来上がるのか楽しみです!