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Oracle、「Oracle AI Database」にエージェント型AI機能を追加　企業データを直接扱うAIエージェント構築を可能に

Oracleは2026年3月24日（現地時間）、企業データ基盤「Oracle AI Database」に新たなエージェント型AI（Agentic AI）機能群を追加したと[発表]{target=“_blank”}した。これにより、企業はAIエージェントがリアルタイムの業務データに安全にアクセスし、大規模言語モデル（LLM）と組み合わせて分析や意思決定支援を行うアプリケーションを構築できるようになる。 発表はロンドンで開催されたイベント「Oracle AI World Tour」で行われた。Oracleは、データベースとAIを一体的に設計することで、企業の本番環境で運用できるエージェント型AIアプリケーションの開発を加速するとしている。 ## AIとデータを統合した「Oracle AI Database」 Oracle AI Databaseは、AIと企業データを同じ基盤で扱うことを目的としたデータベース製品だ。従来、企業がAIを導入する際には、データを外部AIサービスに移動したり、複雑なデータパイプラインを構築したりする必要があった。 Oracleは今回、AIエージェントをデータベース内部に組み込む設計を採用し、運用データベースや分析用レイクハウスなどに分散したデータをAIが直接利用できるようにしたと説明している。 ## ノーコードでAIエージェントを構築する機能 発表された新機能には、AIエージェント開発を支援する複数のコンポーネントが含まれる。 まず「Oracle Autonomous AI Vector Database」は、ベクトルデータベースの機能をOracle AI Databaseに統合したものだ。開発者やデータサイエンティストは、APIやWebインターフェースを使ってベクトル検索アプリケーションを構築できる。 さらに「AI Database Private Agent Factory」は、ノーコードでAIエージェントを作成できるツールとして提供される。企業は自社データを外部のAIサービスに渡すことなく、データ分析や調査などを行うエージェントを構築できる。 このツールには、以下のような用途別のAIエージェントがあらかじめ用意されている。 - Database Knowledge Agent - Structured Data Analysis Agent - Deep Data Research Agent また「Oracle Unified Memory Core」は、AIエージェントが扱うコンテキスト情報を単一のシステムで管理する機能だ。ベクトル、JSON、グラフ、リレーショナル、テキスト、空間データなど複数のデータ形式を統合し、低遅延で推論できるようにする。 ## AI時代のデータセキュリティ機能も強化 Oracleは、AI導入に伴うセキュリティリスクにも対応するため、新たなデータ保護機能を追加した。 「Oracle Deep Data Security」は、ユーザーごとにデータアクセス権限を設定する仕組みだ。AIエージェントがユーザーの代理としてデータを利用する場合でも、そのユーザーに許可された範囲のデータのみ閲覧できる。 この仕組みにより、プロンプトインジェクションなどAI特有の攻撃に対する防御や、最小権限アクセスの実装が可能になるという。 また「Oracle Private AI Services Container」は、企業がAIモデルを自社環境内で実行できるコンテナ環境を提供する。データを外部AIサービスに送信することなく、ベクトル埋め込み生成など計算量の多いAI処理を安全に実行できる。 さらに「Oracle Trusted Answer Search」は、LLMが直接回答を生成する代わりに、既存レポートとのベクトル検索を用いて回答を提示する仕組みで、AIのハルシネーションを抑制することを狙う。 ## オープン標準を採用しAIデータロックインを回避 Oracleは、AI基盤の柔軟性を高めるため、オープンなデータ形式やフレームワークにも対応するとしている。 例えば「Oracle Vectors on Ice」は、データレイクの標準フォーマットであるApache Icebergに保存されたベクトルデータを直接検索できる機能だ。これにより、データベースとデータレイクを横断したAI検索が可能になる。 また「Oracle Autonomous AI Database MCP Server」は、外部AIエージェントやMCP（Model Context Protocol）クライアントがデータベース機能へ安全にアクセスできる仕組みを提供する。 HyperFRAME ResearchのCEO兼主席アナリストであるSteven Dickens氏は、エージェント型AIの普及には統合されたデータ基盤が不可欠だと指摘する。 「エージェントがベクトル、JSON、グラフ、列指向、空間、テキスト、リレーショナルなど多様なデータ型を横断してコンテキストを維持するには、統合メモリ基盤が不可欠だ」 Oracleは、こうした機能を通じて企業がデータを移動させることなくAIエージェントを構築できる環境を提供し、エンタープライズAIの本格導入を後押しするとしている。 :::box [関連記事：Oracle、企業のAI導入を支援する「AI Data Platform」を一般提供──マルチクラウド・ゼロETLでデータ活用を加速] ::: :::box [関連記事：Oracle、リアルなデータセットを模したテストデータを合成する生成AI「Select AI for Synthetic Data Generation」を発表] ::: :::box [関連記事：Oracle、企業向けAIエージェント開発基盤「AI Agent Studio」を発表ーー業務自動化の主導権をユーザーに、Fusion Applicationsと連携し内製可能に] ::: :::box [関連記事：Anthropic、AIエージェント標準「MCP」をLinux Foundation傘下へ移管──Agentic AIの共通基盤化へ] ::: :::box [関連記事：AIエージェントがアプリを直接操作　WordPressは記事作成、Figmaはデザイン生成に対応] :::