※本記事は、Gloria Hughes による”Why Database Choices Can Make or Break AI Projects” を翻訳したものです。

2026年4月29日

いまやあらゆる経営会議で Artificial Intelligence（AI）、とりわけ Generative AI（GenAI）が話題になっています。企業はより賢いシステムの構築を急ぎ、適切なモデルと優秀な人材さえ揃えば先行できると考えています。ところが、MIT State of AI Business 2025 Report によると、こうした華やかな AI プロジェクトの 95% は停滞するか失敗しています。なぜでしょうか。多くはコードを 1 行も書く前に、脆弱なデータ基盤の上に構築されていることが原因でつまずいています。ここで掘り下げたいのは、データベースが単なるチェック項目ではなく、AI プロジェクト全体の成否を左右する要素だということです。

AI の価値は、その基盤となるデータの質で左右される

AI では、大量のデータを保存できるだけでは不十分です。優れたデータベースには、業務システムからの大規模なデータ取り込みを処理し、学習時だけでなくリアルタイム推論でも低レイテンシでアクセスできる能力が求められます。さらに、予測が一貫性のある信頼できるデータに基づくことを保証し、あらゆる段階で機密情報を守る強固なセキュリティとガバナンスも欠かせません。加えて、需要の拡大に応じて拡張でき、コストが予測可能であることも重要です。

こうした基本要件を満たせないデータベースでは、どれほど先進的な AI モデルであっても期待どおりに機能しない可能性があります。問題は、多くの組織がそもそも AI ワークロード向けではないデータベースを使っているということです。データの分断は典型的な落とし穴であり、情報が複数のシステム、形式、プラットフォームに散在しているケースは珍しくありません。その結果、チームは本当に価値のあるインテリジェンスを構築するよりも、データ・パイプラインをつなぎ合わせる作業に多くの時間を費やしてしまいます。詳細を知りたい方は、データ分断の課題を深く掘り下げた、同僚の Phani による Converged Database に関するブログをご覧ください。

脆弱なガバナンスもまた、AI プロジェクトを失敗に導く大きな要因です。データの履歴管理が不十分であったり、定義が統一されていなかったり、アクセス制御が緩かったりすると、プロジェクトに大きなリスクを持ち込みます。信頼できないデータから、信頼できる AI は生まれません。そしてコストも見落とせません。AI は急速にスケールするため、小規模な PoC では安価に見えるデータベースでも、データ量と取り組みの規模が拡大するにつれて、驚くほど高額になることがあります。

AI 対応データベースに求められること

AI の可能性を最大限に引き出すには、データベースが高速なトランザクション処理と分析処理の両方をこなしつつ、成長に合わせて大規模なアーキテクチャ変更を強いられないことが必要です。また、エンタープライズ水準のセキュリティを備え、コンプライアンス遵守を支援し、要件に応じたきめ細かなアクセス制御を提供できなければなりません。さらに、AI や機械学習ツールとのシームレスな統合に加え、JSON、ベクトル、埋め込みといった新しいデータ型を強力にサポートすることも不可欠です。これは単なる技術チェックリストではありません。どのデータベースを選ぶかが、AI の目標をどこまで、どれだけ高く実現できるかを本当に左右します。

AI 駆動型アーキテクチャにおける Oracle AI Database 26ai の役割

そこで差別化要因となるのが Oracle AI Database 26ai です。AI の議論では過小評価されがちですが、このプラットフォームは世界でも特に成功している AI プロジェクトのいくつかを支えています。Oracle なら、トランザクション処理と分析処理を、AI/ML、JSON、ベクトルといった先進的なデータ型と並行して、単一の統合プラットフォーム上で管理できます。この設計により、AI に関連するデータをソース・オブ・トゥルースの近くに保ち、コストのかかる重複を減らし、レイテンシを抑えながら、アーキテクチャをよりシンプルで賢いものにできます。

先ほど触れたデータ分断の問題を思い出してください。トランザクション、分析、AI 対応の重要データを 1 か所に集約することで、分断されたシステム間でデータを統合・移動・保護する隠れたコストを回避できます。パイプラインの維持に追われる代わりに、チームは価値創出そのものに集中できます。データが統合されていれば、ジョブはより早く完了し、モデル学習は迅速になり、洞察もリアルタイムに得られます。クラウド環境では、ワークロードを 1 つのプラットフォームで実行することで、コンピュートとストレージのコストを下げられる可能性があります。重複するインフラ、追加の保守、複雑な統合作業は不要です。サイロをなくせば、性能向上と測定可能なコスト削減を同時に実現できます。

エンタープライズ・データは機密性が高いため、Oracle Database は きめ細かなアクセス制御、組み込みの常時暗号化、さらに監査およびコンプライアンス機能 を標準で備えています。これにより、オンプレミス、クラウド、ハイブリッドのいずれで取り組む場合でも、スピードを落とさずに拡張し、規制要件にも対応できます。加えて、Oracle は AI 活用の道のりのどこにいても同じ強力なデータベースを提供するため、プロジェクト途中での移行に伴う苦労やコストも回避できます。

Exadata で Oracle Database の性能を最大化する

Oracle AI Database 26ai の性能を最大限に引き出したいのであれば、Oracle Exadata 上で実行するべきです。Exadata は、ハードウェアからソフトウェアまで Oracle ワークロード向けに最適化されています。スマート・ストレージと高速ネットワークによってデータ処理はきわめて高速になり、トランザクション処理でも分析処理でもボトルネックを排除できます。自動最適化、スケールアウト・アーキテクチャ、インテリジェント・キャッシュといった高度な機能により、データが増えても一貫して高い速度と低レイテンシを維持できます。Exadata を使うことで、Oracle AI Database 26ai の潜在力を最大限に引き出し、高速クエリー、AI モデル学習の高速化、そしてビジネスを先導するリアルタイムな洞察を実現できます。さらに、Exascale Infrastructure 上の Exadata Database Service を利用すれば、Exadata の性能をより低コストで活用できます。これにより、Exadata はより多くのユーザーにとって身近なものになります。ExaDB-XS の詳細については、こちらの ブログをご覧ください。

AI プロジェクトは正しい基盤から始める

優れた AI を実現するうえで重要なのは、モデルや優秀な人材だけではありません。鍵を握るのはデータです。どのデータベースを選ぶかが、AI 活用全体の道筋を形作ります。データベースを後回しの判断ではなく、戦略的な意思決定として捉えるなら、AI の PoC を実際のビジネス成果へつなげる 5% の側に近づけます。だからこそ、Oracle AI Database 26ai は正しい選択肢なのです。