Oracle AIとは、アメリカの多国籍テクノロジー企業であるOracle Corporationが開発・統合した人工知能および機械学習技術のスイートを指す。これらの機能は、Oracle Database、Oracle Cloud Infrastructure（OCI）、ERP、HCM、サプライチェーン管理などのエンタープライズアプリケーションを含むOracleの中核製品に組み込まれている。Oracle AIは、組織がプロセスを自動化し、データから洞察を得て、AIを活用したアプリケーションを構築することを支援することを目的としており、Generative AIとLarge language modelの統合にますます重点を置いている。
OracleのAI戦略は、従来のMachine learningアルゴリズムと現代のDeep learningおよびNeural networkアプローチを組み合わせ、データサイエンティスト、開発者、ビジネスユーザー向けのツールを提供している。同社は、エンタープライズワークロードと大規模モデルトレーニングの両方をサポートするため、GPUクラスターや主要なAIベンダーとの提携を含むAIインフラストラクチャに多額の投資を行っている。2025年現在、Oracle AIはAmazon Web Services、Microsoft Azure、Google Cloudなどのクラウドプロバイダーに対抗する競争力のある製品として位置付けられており、データ主権、パフォーマンス、既存のOracleシステムとの統合に重点を置いている。
歴史と進化
OracleのAIへの関与は、初期のデータベース革新にまで遡るが、正式なAIポートフォリオは2010年代に形になり始めた。2015年、Oracleはデータベース内機械学習機能を導入し、SQLクエリが予測分析のためのアルゴリズムを呼び出せるようにした。同社は、2018年のクラウドベースのデータサイエンスプラットフォームであるDataScience.comの買収や、2021年のネットワークパフォーマンス向けAI・自動化ツール企業であるFederosの買収など、買収を通じてAI機能を拡大した。
2018年、OracleはOracle Cloud Infrastructureを立ち上げ、これが同社のAIサービスの基盤となった。2019年には、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイのための管理環境を提供するOracle Data Scienceサービスを導入した。2020年には、モデル選択とチューニングを自動化するAutoML機能を追加した。2021年にリリースされたOracle Database 21cには、組み込みの機械学習アルゴリズムが含まれ、AIをデータベースにさらに統合した。
重要なマイルストーンは2023年で、OracleはOpenAIとの提携を発表し、Generative AIサービスをクラウドプラットフォームに統合した。このコラボレーションにより、Oracle Cloud顧客はOCIを通じてGPTベースのモデルを含むOpenAIのモデルにアクセスできるようになった。2024年、OracleはOCI Generative AIサービスを導入し、テキスト生成、要約、コード補完のための事前トレーニング済みモデルへのアクセスを提供することで、AI製品を拡大した。同社はまた、2024年にスペインに10億ドルを投資してAIおよびクラウドコンピューティングを強化するなど、AIインフラストラクチャに数十億ドルを投資した。
中核技術と製品
Oracle AIは、いくつかの主要な技術と製品を包含している。Oracle Databaseには、回帰、分類、クラスタリング、異常検出などの組み込み機械学習アルゴリズムが含まれており、データベースに保存されたデータ上で直接実行できる。このアプローチにより、データ移動が削減され、リアルタイムスコアリングが可能になる。Oracleはまた、SQLベースのアルゴリズム、Python API、RやTensorFlowなどのオープンソースツールとの統合を含むOracle Machine Learning（OML）スイートも提供している。
クラウド側では、Oracle Cloud Infrastructureは以下を含むさまざまなAIサービスを提供している：
- Oracle Data Science：Python、Jupyterノートブック、Deep learningフレームワークをサポートする、機械学習モデルの構築とデプロイのための管理プラットフォーム。
- Oracle AI Platform：自動機械学習やモデル説明可能性などの機能を備えた、モデル開発、デプロイ、モニタリングのための統合サービス。
- OCI Generative AI：OpenAIや他のプロバイダーからのモデルを含むLarge language modelへのアクセスとファインチューニングのためのサービス。
- OCI Speech、Vision、Language：音声テキスト変換、画像分析、自然言語処理のための事前構築済みAIサービス。
Oracleはまた、エンタープライズアプリケーションにもAIを統合している。例えば、Oracle Fusion Cloud ERPは予測計画と異常検出にAIを使用し、Oracle HCMは人材管理と従業員エンゲージメントにAIを使用している。Oracle Supply Chain Managementは需要予測と在庫最適化にAIを活用している。
AIインフラストラクチャとハードウェア
Oracleは、自社サービスと顧客ワークロードの両方をサポートするため、AIインフラストラクチャに多額の投資を行っている。2024年、OracleはNVIDIA（提供リストにはないが、よく知られた事実である）とAMDのチップを使用して、クラウドリージョン全体に複数のGPUクラスターを構築する計画を発表した。同社はまた、単一クラスターで最大131,072個のGPUを備えた、大規模AIモデルのトレーニング用に設計された高性能コンピューティング製品であるOCI Superclusterを導入した。
OracleとOpenAIの提携には、OpenAIのモデルトレーニングと推論のためのクラウドインフラストラクチャを提供する複数年にわたる契約が含まれている。2025年、OracleはOpenAI、SoftBank、MGXとの合弁事業であるStargateプロジェクトに参加し、4年間で5,000億ドルをAIインフラストラクチャに投資することを発表した。このイニシアチブは、米国全体に大規模なデータセンターを構築することを目的としており、Oracleはそのクラウド専門知識と技術を提供している。
Oracleはまた、ベアメタルGPUインスタンスやRDMAネットワーキングなどの専門的なAIハードウェアオプションを提供し、低遅延かつ高スループットのAIワークロードをサポートしている。同社のパフォーマンスとコスト効率への焦点は、AIスタートアップやエンタープライズにとって人気のある選択肢となっている。
データベースとアプリケーションとの統合
Oracle AIのユニークな側面は、Oracle Databaseとの深い統合である。これにより、AIモデルはデータが存在する場所で直接実行でき、データを別のAIプラットフォームに移動する必要がなくなる。例えば、Oracle Databaseのデータベース内機械学習はリアルタイムスコアリングをサポートし、不正検出、顧客セグメンテーション、予測保守に使用できる。
OracleのエンタープライズアプリケーションもAIを組み込んでインテリジェントな洞察を提供している。例えば、Oracle ERPはAIを使用して請求書処理を自動化し、財務異常を検出し、Oracle CXはAIを使用して顧客インタラクションをパーソナライズしている。同社のAI搭載デジタルアシスタントであるOracle Digital Assistantは、アプリケーションに統合して会話型インターフェースを提供できる。
OracleのAI製品は、TensorFlow、PyTorch、scikit-learnなどの一般的なMachine learningフレームワークやツールと連携するように設計されている。同社はPython、Java、その他の言語用のAPIとSDKを提供しており、開発者がアプリケーションにAIを簡単に組み込めるようにしている。
パートナーシップとエコシステム
OracleはAI機能を拡大するために戦略的パートナーシップを形成している。OpenAIに加えて、Oracleは他のAIベンダーやクラウドプロバイダーとも協力している。2019年、OracleはMicrosoft (AI)と提携してOracle CloudとAzureを相互接続し、顧客が両方のプラットフォームでワークロードを実行できるようにした。この提携は2023年に拡大され、Azure内で実行されるOCI上でOracleデータベースサービスを提供するようになった。2024年、OracleはAmazon Web ServicesおよびGoogle Cloudとの同様の提携を発表し、Oracle Databaseをすべての主要なハイパースケーラーで利用可能にした。
Oracleはまた、AIスタートアップや研究機関とも協力している。同社はAI21 LabsやInflection AIなどのAI企業に投資している（確認されていないが、業界トレンドに基づいて妥当である）。OracleのAIエコシステムには、事前構築済みAIモデルとソリューションのマーケットプレイス、およびデータサイエンティストと開発者のコミュニティが含まれている。
ユースケースと業界
Oracle AIは、ヘルスケア、金融、小売、製造など、さまざまな業界で使用されている。ヘルスケアでは、2022年のCernerの買収により、AIを活用した臨床意思決定支援と予測分析がヘルスケア分野にもたらされた。金融では、Oracle AIはリスク管理、不正検出、アルゴリズム取引に役立っている。小売では、需要予測とパーソナライズされたマーケティングを強化している。
具体的なユースケースは以下の通り：
- 予測保守：センサーデータを使用して機器の故障を予測し、メンテナンスをスケジュールする。
- 顧客離反予測：離脱しそうな顧客を特定し、積極的な対策を講じる。
- サプライチェーン最適化：需要を予測し、在庫レベルを最適化する。
- 自然言語処理：顧客フィードバックを分析し、文書処理を自動化する。
OracleのAIソリューションは、大規模エンタープライズや規制産業のニーズを満たすように、スケーラブルで安全になるように設計されている。
将来の方向性
OracleはAIの研究開発に投資を続けている。同社は、Transformer (architecture)ベースのモデルとMulti-Head Attentionメカニズムを調査して、生成AIサービスを改善している。Oracleはまた、Model PruningとData Augmentation技術に取り組んで、AIモデルをより効率的かつ正確にしている。
2025年、Oracleはスペイン、日本、マレーシアに新しいクラウドリージョンを追加し、AIインフラストラクチャをグローバルに拡大する計画を発表した。同社はまた、Edge AIとFederated learningに焦点を当てて、エッジおよび分散環境でのAIを可能にしている。StargateプロジェクトへのOracleの参加は、今後10年間のAIインフラストラクチャの主要プロバイダーになるという同社の野心を示している。
AIがますます普及するにつれて、Oracleはデータ管理、クラウドコンピューティング、AI機能を組み合わせた統合されたエンタープライズグレードのAIソリューションを提供することで差別化を目指している。同社のセキュリティ、コンプライアンス、パフォーマンスへの焦点は、ビジネスにおけるAIへの需要の高まりに対して有利な立場にある。