Oracle Autonomous Databaseはパッチ適用やアップグレード、チューニングなどの定期的なデータベースメンテナンスタスクを自動化する自律型データベースだ。Oracle Exadata Database Serviceは高度な機能を複数備えるデータベース管理システム（DBMS）で、高速処理やセキュリティ機能、クラウドサービスとの連携機能などを搭載する。

　Oracle Autonomous DatabaseとOracle Exadata Database Serviceは、AI技術を活用してデータ管理機能を強化したデータベース管理システム「Oracle Database 23ai」で稼働する。Oracle Database 23aiには以下の機能が含まれており、組織はデータを移動せずにデータ処理や分析にAI技術を利用できる。

• 構造化／非構造化データを意味や意義に基づく類似度で検索する技術「Oracle AI Vector Search」
• データベース内でのAIモデルの実行、学習
• 自然言語を用いたデータクエリの実行

　OracleのOCIプロダクトマーケティング担当バイスプレジデントであるレオ・ルン氏は、同社の戦略が「データの移動を最小限に抑えること」だと説明する。データの移動を減らすことで、コストとセキュリティリスクを低減できるためだ。それを実現するために同社は、データを同じ場所に保管し、さまざまな用途に活用できるようにすることを重視している。

「クラウドでもOracle Database」が進む理由

　Oracle Database@AWSの提供は、Oracleが2023年9月に「Microsoft Azure」、2024年6月

に「Google Cloud」と、クラウドサービスでのOracleデータベースの提供に合意したことに続くものだ。サービス名はそれぞれ「Oracle Database@Azure」「Oracle Database@Google Cloud」となっており、利用可能なOracleデータベースサービスはOracle Database@AWSと共通している。

　クラウドベンダー各社は、Oracle Databaseを自社のAIサービスと統合して提供することを見込んでいる。例えばAWSのLLM（大規模言語モデル）「AWS Bedrock」やGoogleの機械学習モデル構築支援ツール「Vertex AI」を使う際、Oracle Databaseのデータを用いてAIアプリケーションのトレーニングや展開、管理が可能になるといった具合だ。

　調査会社IDCのアナリストであるデーブ・マッカーシー氏は、クラウドベンダーがOracle Databaseを積極的に自社クラウドサービスで利用できるようにする背景を指摘する。それはクラウドベンダーが、Oracle独自のハードウェアやソフトウェアを使用せずに、Oracle Databaseと同等の性能や機能を再現することに成功できていない点だ。「この動きは、Oracle Databaseユーザーが簡単には他のデータベースに移行したがっていないことを物語っている」とマッカーシー氏は言う。

　Oracle Database@AWSの登場によって、企業はAWS、Microsoft Azure、Google Cloudという3つの主要なクラウドサービスでOracle Databseを直接利用できるようになった。「これによって、Oracle Databaseをオンプレミスシステムからクラウドサービスに移行する新たな波が生まれる可能性がある」とマッカーシー氏は見込む。

　メディア企業SiliconANGLE Media（theCUBE Researchとして事業展開）のアナリスト、ロブ・ストリーチェイ氏は、Oracle Database@AWSの発表時点で、Oracle Database@AzureやOracle Database@Google Cloudで利用できる一部の機能が使えないことに言及する。ストリーチェイ氏は続けて、「最初は幾つかの制限があるだろうが、将来的に変化するのを期待している」とも語る。

　複数のアナリストが、OracleはOCIの強化に努めているものの、生成AIアプリケーションの展開と運用においてOCIはAWS、Microsoft Azure、Google Cloudに後れを取っていることを指摘する。「OCIで利用できるGPUはスタートアップ（新興企業）にとっては事足りるものだが、大企業はさらに高性能なGPUを求めている」とマッカーシー氏は述べる。

　Oracleは「OCI Generative AI」（OCI生成AI）で、競合他社とのギャップを埋めようとしている。OCI Generative AIは、チャットやテキスト生成、要約といったさまざまな用途で利用可能なLLMを提供するクラウドサービスだ。企業は学習済みLLMを使ったり、カスタマイズしたLLMを専用インフラでホスティングしたりして、さまざまなアプリケーションにLLMを組み込めるようになる。