これまでデータ・エンジニアやデータ・サイエンティストが必要だったタスクをデータ・アナリストでも対応可能にする使いやすいノーコード・ツールを提供。
オラクルは本日、業界初で唯一の自律型データ・ウェアハウス・クラウドである「Oracle Autonomous Data Warehouse」に一連の革新的な新機能を追加したことを発表しました。最新リリースで、オラクルは他のクラウド・サービスに先行し、広範な技術的専門知識、時間、費用を必要とする製品、ツール、タスクといった複雑なエコシステムから、データのローディング、データ変換やクレンジング、ビジネス・モデリング、機械学習を含むデータ・ウェアハウジングを、直感的にマウスで操作可能なドラッグ・アンド・ドロップに刷新し、データ・アナリスト、シチズン・データ・サイエンティスト、ビジネス・ユーザーに提供します。これにより、「Oracle Autonomous Data Warehouse」は、小規模な企業から大企業まであらゆる規模の組織において、ゼロ・アドミニストレーションでコストを低減します。また、データから得られる価値を大幅に向上し、より迅速に結果やインサイトを引き出すことを可能にし、生産性向上を支援します。
News Release Summary
（本資料は米国2021年3月17日にオラクル・コーポレーションより発表されたプレスリリースの抄訳です）
次世代のOracle Autonomous Data Warehouse提供開始を発表
これまでデータ・エンジニアやデータ・サイエンティストが必要だったタスクをデータ・アナリストでも対応可能にする使いやすいノーコード・ツールを提供。組織の規模にかかわらず、より迅速で強力なインサイトを活用可能に
2021年3月18日
オラクルは本日、業界初で唯一の自律型データ・ウェアハウス・クラウドである「Oracle Autonomous Data Warehouse」に一連の革新的な新機能を追加したことを発表しました。最新リリースで、オラクルは他のクラウド・サービスに先行し、広範な技術的専門知識、時間、費用を必要とする製品、ツール、タスクといった複雑なエコシステムから、データのローディング、データ変換やクレンジング、ビジネス・モデリング、機械学習を含むデータ・ウェアハウジングを、直感的にマウスで操作可能なドラッグ・アンド・ドロップに刷新し、データ・アナリスト、シチズン・データ・サイエンティスト、ビジネス・ユーザーに提供します。これにより、「Oracle Autonomous Data Warehouse」は、小規模な企業から大企業まであらゆる規模の組織において、ゼロ・アドミニストレーションでコストを低減します。また、データから得られる価値を大幅に向上し、より迅速に結果やインサイトを引き出すことを可能にし、生産性向上を支援します。
「Oracle Autonomous Data Warehouse」の最新機能は、各部門のシステムから企業のデータ・ウェアハウスやデータ・レイクを含むあらゆるソースから様々な解析ワークロードを実行するデータを取り込み、変換、保管し、管理するための単一のデータプラットフォームを提供します。
オラクルのデータベース・サーバー・テクノロジー担当エグゼクティブ・バイスプレジデントのアンドリュー・メンデルソン（Andrew Mendelsohn）は、次のように述べています。「『Oracle Autonomous Data Warehouse』は、現在、唯一の完全な自律型データ・ウェアハウス・クラウドです。この次世代の『Oracle Autonomous Data Warehouse』により、使いやすいノーコードのツール群を提供し、ビジネス・アナリストも、シチズン・データ・サイエンティスト、データ・エンジニアや開発者のようになれるよう支援します。」
また、シチズン・データ・サイエンティストやアナリストは、強力な新しいセルフサービス型のグラフ・モデリングやグラフ・アナリティクスを利用することができます。データ駆動型アプリケーションを構築する開発者向けには、データ・ウェアハウス・クラウドに直接組み込まれたローコード・アプリケーション開発ツールである「Oracle APEX (Application Express) Application Development」や、最新アプリケーションをウェアハウスのデータと容易に連携できるRESTfulサービスを提供します。他社が提供する単一用途のクラウド上に分離されたデータベースと異なり、「Oracle Autonomous Data Warehouse」は、JSONドキュメント、データ処理、解析、グラフ、機械学習、ブロックチェーンなどのデータベースやサービスをすべて単一の最新コンバージド・データベース・エンジン内で利用可能で、マルチモデル、マルチワークロード、マルチテナントの要件に対応します。
Oracle Autonomous Data Warehouseの新機能
最新リリースには、アナリスト、シチズン・データ・サイエンティスト、事業部門の開発者がより簡単に業界初で唯一の自律型データ・ウェアハウス・クラウドを活用可能にする広範な機能に加え、より深い解析や密接なデータ・レイク統合を実現する機能など、多くの新機能が追加されています。主な新機能は以下のとおりです。
・ビルトインのデータツール：データをロードし広くチームでコラボレーションを可能にするシンプルなセルフサービス環境をビジネス・アナリストに提供します。ノートパソコンやクラウドからドラッグ・アンド・ドロップで簡単にデータをロードし変換することが可能です。その上で自動的にビジネスモデルを作成し、例外や外れ値、データ内の隠れたパターンを迅速に見つけ出し、データ依存性や変更の影響を把握できます。
・Oracle Machine Learning AutoML UI：AutoMLは機械学習モデルの作成における時間のかかる手順を自動化することで、AutoML UIの自動機械学習用のノーコードのユーザー・インターフェースにより、データ・サイエンティストの生産性を高め、モデルの品質を向上させ、専門家でなくても機械学習を活用できるようになります。
・Oracle Machine Learning for Python：データ・サイエンティストやPythonユーザーは、「Oracle Autonomous Data Warehouse」の高い性能、並列機能、30を超えるネイティブな機械学習アルゴリズムを最大限活用し、Pythonを利用して機械学習をデータ・ウェアハウスのデータに適用できるようになります。
・Oracle Machine Learning Services：DevOpsやデータ・サイエンス部門はデータベース内のネイティブモデルやONNXフォーマットの分類や回帰モデルを「Oracle Autonomous Data Warehouse」の外で展開、管理できるようになり、コグニティブテキスト解析も呼び出すことができます。すべての機能で容易な統合を実現するRESTエンドポイントをアプリケーション開発者に提供します。
・Property Graphのサポート：グラフはエンティティー間の関係のモデリングや解析に役立ちます（SNSグラフなど）。データ・ウェアハウス内でグラフを作成し、PGQL（property graph query language）を使用してグラフクエリを実行し、60以上のインメモリ・グラフ解析アルゴリズムによりグラフを解析できるようになります。
・Graph Studio UI：「Oracle Autonomous Data Warehouse」のプロパティグラフ機能に追加されるGraph Studioにより、初心者でもグラフ解析を容易に行うことができます。これには様々な用途に対応するグラフモデル作成の自動化、ノートブック、統合された視覚的表示、あらかじめ内蔵されたワークフローなどが含まれます。
・データ・レイクへのシームレスなアクセス：「Oracle Autonomous Data Warehouse」は、以下の3つの新しいデータ・レイク機能により「Oracle Cloud Infrastructure（OCI）Object Storage」および一般的なクラウド・オブジェクト・ストアのデータに対するクエリ機能を拡張します。
-「Oracle Big Data Service（Hadoop）」のデータを簡単にクエリできる機能
-「OCI Data Catalog」との統合によるオブジェクト・ストレージでのデータ・ディスカバリーの簡素化と自動化
-オブジェクト・ストレージの大規模データ・セットに対するクエリを高速化するスケールアウト処理
お客様のコメント
Certegy社のFraud Analytics担当Senior ManagerのEric Probst氏は、次のように述べています。「『Oracle Analytics Cloud』 と『Oracle Autonomous Data Warehouse』を使用することで、機械学習と空間分析を適用して、小切手現金化の行動をより正確に追跡することで、リスクを軽減し、リアルタイムで不正を防止することができ、企業や消費者がより自信を持って商取引に取り組めるようになります。」
MineSense社の最高データ責任者 Frank Hoogendoorn氏は、次のように述べています。「『Oracle Autonomous Data Warehouse』とAPEXにより世界レベルの拡張可能で非常にセキュアでパワフルなデータベース・エンジンを利用できるだけでなく、組み込まれたアプリケーション開発ツールによりアプリケーションをあっという間に構築、展開し、データにアクセスできるようにすることが可能です。導入してそのまま実現できるプラットフォームを他に知りません。」
OUTFRONT Media社のデータ戦略・アナリティクス担当SVP Derek Hayden氏は、次のように述べています。「データをロードするための革新的な機能が『Oracle Autonomous Data Warehouse』に直接組み込まれたことで、時間を大幅に削減できると考えています。宣言型の抽出、ロード、変換およびドラッグ・アンド・ドロップ機能を使うことで、速やかに複数のデータタイプのロード、変換を行い、オート・インサイト機能によりデータ内の関係を短時間で把握することが可能となります。」
Kingold社のCIO Steven Chang氏は、次のように述べています。「『Oracle Autonomous Data Warehouse』により、一般的なデータ・ウェアハウス・プロジェクトの市場投入までの時間を3カ月から3日に短縮しながら、アクションにつながるより深いインサイトも得られるようになりました。データの取り込み、変換、ビジネスモデルの構築、インサイトの取得がさらに自動化されたことによるメリットを享受できるのは素晴らしいことであり、これらの機能に期待しています。」
アナリストのコメント
IDCのデータ・マネジメント・ソフトウェア担当リサーチ・バイスプレジデントであるCarl Olofson氏は、次のように述べています。「世界中の複数の顧客へのインタビューに基づいた我々の調査によると、『Oracle Autonomous Data Warehouse』を導入した顧客は、総運用コストを約63%削減しながら、データ分析チームの生産性を27%向上させ、平均5カ月で投資の損益分岐点に達しています。このROIには、データ、アナリティクス、開発者の各チームの大幅な生産性向上も含まれています。お客様によって結果は異なりますが、今回の調査で得られた効果は、多くのお客様が期待する改善効果の一例です。『Oracle Autonomous Data Warehouse』に組み込まれたこれらの新しい直観的な統合ツールにより、生産性の向上がさらに高まり、企業がさらに優れたROIを達成することを期待できます。」
Constellation Researchのバイスプレジデント兼プリンシパルアナリスト Holger Mueller氏は、次のように述べています。「『Oracle Autonomous Database』は、提供開始から3年が経過した現在もあらゆる意味において競合他社の追随を許していません。『Oracle Autonomous Data Warehouse』に新機能が追加されたことでリードがさらに拡大し、ユーザーがSQLを学ぶ必要をなくすことで、アナリティクスや機械学習のあらゆる面を民主化します。オラクルが提供する機械学習モデルの構築や検証のためのドラッグ・アンド・ドロップのUIやAutoMLにより、ビジネス・ユーザーはIT部門、DBA、システムアドミニストレーターによるデータ管理に頼ることなく自力でデータを探索できるようになります。これらは全て、単一データベース内ですべてのデータモデルやデータタイプへのユーザー・アクセスを可能にするオラクルのコンバージド・データベース上で実現しています。」
WikibonのCTO兼共同設立者であるDavid Floyer氏は、次のように述べています。「ITによる自動化の目的は、日々のワークフローからITを取り除き、ビジネス部門が重要なデータの定義とマイニングに直接取り組めるようにすることです。『Oracle Autonomous Data Warehouse』により、エンドユーザーはドラッグ・アンド・ドロップやローコード技術を用いて、TableauやQlikなどの多種多様なエンドユーザー・ツールのデータ要件を定義できるようになりました。『Oracle Autonomous Data Warehouse』では、オンプレミスやパブリック・クラウドで利用できる空間、グラフ、機械学習分析が改善され、リアルタイム性能も向上しています。オラクルの良さを再確認しました。」
Dragon Slayer ConsultingのプレジデントおよびWikibonアナリストである Marc Staimer氏は、次のように述べています。「データ・ウェアハウス・クラウドを提供する各社が機械学習の活用法を模索しており、オラクルも目標を大幅に見直しています。『Oracle Autonomous Data Warehouse』には現在、AutoMLが組み込まれています。『Oracle Autonomous Data Warehouse』には当初から機械学習が組み込まれていましたが、これが自動化されたことでユーザーは専門性がなくても『Oracle Autonomous Data Warehouse』を活用できるようになります。他社製品が相対的に初歩的で原始的に思えてしまうほどです。」
日本オラクルプレスリリース： (リンク »)
オラクル・コーポレーション発表資料： (リンク »)
オラクルについて
オラクルは、広範かつ統合されたアプリケーション群に加え、セキュリティを備えた自律型のインフラストラクチャをOracle Cloudとして提供しています。オラクル（NYSE:ORCL）に関するより詳細な情報については、www.oracle.com をご覧ください。
【本件に関するお問い合わせ先】
日本オラクル株式会社 広報室 石山
Tel: 03-6834-4837/ E-mail: pr-room_jp@oracle.com
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* OracleとJavaは、Oracle Corporation 及びその子会社、関連会社の米国及びその他の国における登録商標です。文中の社名、商品名等は各社の商標または登録商標である場合があります。本文書は情報提供を唯一の目的とするものであり、いかなる契約にも組み込むことはできません。
プレスリリース提供：PR TIMES (リンク »)
オラクルは本日、業界初で唯一の自律型データ・ウェアハウス・クラウドである「Oracle Autonomous Data Warehouse」に一連の革新的な新機能を追加したことを発表しました。最新リリースで、オラクルは他のクラウド・サービスに先行し、広範な技術的専門知識、時間、費用を必要とする製品、ツール、タスクといった複雑なエコシステムから、データのローディング、データ変換やクレンジング、ビジネス・モデリング、機械学習を含むデータ・ウェアハウジングを、直感的にマウスで操作可能なドラッグ・アンド・ドロップに刷新し、データ・アナリスト、シチズン・データ・サイエンティスト、ビジネス・ユーザーに提供します。これにより、「Oracle Autonomous Data Warehouse」は、小規模な企業から大企業まであらゆる規模の組織において、ゼロ・アドミニストレーションでコストを低減します。また、データから得られる価値を大幅に向上し、より迅速に結果やインサイトを引き出すことを可能にし、生産性向上を支援します。
News Release Summary
（本資料は米国2021年3月17日にオラクル・コーポレーションより発表されたプレスリリースの抄訳です）
次世代のOracle Autonomous Data Warehouse提供開始を発表
これまでデータ・エンジニアやデータ・サイエンティストが必要だったタスクをデータ・アナリストでも対応可能にする使いやすいノーコード・ツールを提供。組織の規模にかかわらず、より迅速で強力なインサイトを活用可能に
2021年3月18日
オラクルは本日、業界初で唯一の自律型データ・ウェアハウス・クラウドである「Oracle Autonomous Data Warehouse」に一連の革新的な新機能を追加したことを発表しました。最新リリースで、オラクルは他のクラウド・サービスに先行し、広範な技術的専門知識、時間、費用を必要とする製品、ツール、タスクといった複雑なエコシステムから、データのローディング、データ変換やクレンジング、ビジネス・モデリング、機械学習を含むデータ・ウェアハウジングを、直感的にマウスで操作可能なドラッグ・アンド・ドロップに刷新し、データ・アナリスト、シチズン・データ・サイエンティスト、ビジネス・ユーザーに提供します。これにより、「Oracle Autonomous Data Warehouse」は、小規模な企業から大企業まであらゆる規模の組織において、ゼロ・アドミニストレーションでコストを低減します。また、データから得られる価値を大幅に向上し、より迅速に結果やインサイトを引き出すことを可能にし、生産性向上を支援します。
「Oracle Autonomous Data Warehouse」の最新機能は、各部門のシステムから企業のデータ・ウェアハウスやデータ・レイクを含むあらゆるソースから様々な解析ワークロードを実行するデータを取り込み、変換、保管し、管理するための単一のデータプラットフォームを提供します。
オラクルのデータベース・サーバー・テクノロジー担当エグゼクティブ・バイスプレジデントのアンドリュー・メンデルソン（Andrew Mendelsohn）は、次のように述べています。「『Oracle Autonomous Data Warehouse』は、現在、唯一の完全な自律型データ・ウェアハウス・クラウドです。この次世代の『Oracle Autonomous Data Warehouse』により、使いやすいノーコードのツール群を提供し、ビジネス・アナリストも、シチズン・データ・サイエンティスト、データ・エンジニアや開発者のようになれるよう支援します。」
また、シチズン・データ・サイエンティストやアナリストは、強力な新しいセルフサービス型のグラフ・モデリングやグラフ・アナリティクスを利用することができます。データ駆動型アプリケーションを構築する開発者向けには、データ・ウェアハウス・クラウドに直接組み込まれたローコード・アプリケーション開発ツールである「Oracle APEX (Application Express) Application Development」や、最新アプリケーションをウェアハウスのデータと容易に連携できるRESTfulサービスを提供します。他社が提供する単一用途のクラウド上に分離されたデータベースと異なり、「Oracle Autonomous Data Warehouse」は、JSONドキュメント、データ処理、解析、グラフ、機械学習、ブロックチェーンなどのデータベースやサービスをすべて単一の最新コンバージド・データベース・エンジン内で利用可能で、マルチモデル、マルチワークロード、マルチテナントの要件に対応します。
Oracle Autonomous Data Warehouseの新機能
最新リリースには、アナリスト、シチズン・データ・サイエンティスト、事業部門の開発者がより簡単に業界初で唯一の自律型データ・ウェアハウス・クラウドを活用可能にする広範な機能に加え、より深い解析や密接なデータ・レイク統合を実現する機能など、多くの新機能が追加されています。主な新機能は以下のとおりです。
・ビルトインのデータツール：データをロードし広くチームでコラボレーションを可能にするシンプルなセルフサービス環境をビジネス・アナリストに提供します。ノートパソコンやクラウドからドラッグ・アンド・ドロップで簡単にデータをロードし変換することが可能です。その上で自動的にビジネスモデルを作成し、例外や外れ値、データ内の隠れたパターンを迅速に見つけ出し、データ依存性や変更の影響を把握できます。
・Oracle Machine Learning AutoML UI：AutoMLは機械学習モデルの作成における時間のかかる手順を自動化することで、AutoML UIの自動機械学習用のノーコードのユーザー・インターフェースにより、データ・サイエンティストの生産性を高め、モデルの品質を向上させ、専門家でなくても機械学習を活用できるようになります。
・Oracle Machine Learning for Python：データ・サイエンティストやPythonユーザーは、「Oracle Autonomous Data Warehouse」の高い性能、並列機能、30を超えるネイティブな機械学習アルゴリズムを最大限活用し、Pythonを利用して機械学習をデータ・ウェアハウスのデータに適用できるようになります。
・Oracle Machine Learning Services：DevOpsやデータ・サイエンス部門はデータベース内のネイティブモデルやONNXフォーマットの分類や回帰モデルを「Oracle Autonomous Data Warehouse」の外で展開、管理できるようになり、コグニティブテキスト解析も呼び出すことができます。すべての機能で容易な統合を実現するRESTエンドポイントをアプリケーション開発者に提供します。
・Property Graphのサポート：グラフはエンティティー間の関係のモデリングや解析に役立ちます（SNSグラフなど）。データ・ウェアハウス内でグラフを作成し、PGQL（property graph query language）を使用してグラフクエリを実行し、60以上のインメモリ・グラフ解析アルゴリズムによりグラフを解析できるようになります。
・Graph Studio UI：「Oracle Autonomous Data Warehouse」のプロパティグラフ機能に追加されるGraph Studioにより、初心者でもグラフ解析を容易に行うことができます。これには様々な用途に対応するグラフモデル作成の自動化、ノートブック、統合された視覚的表示、あらかじめ内蔵されたワークフローなどが含まれます。
・データ・レイクへのシームレスなアクセス：「Oracle Autonomous Data Warehouse」は、以下の3つの新しいデータ・レイク機能により「Oracle Cloud Infrastructure（OCI）Object Storage」および一般的なクラウド・オブジェクト・ストアのデータに対するクエリ機能を拡張します。
-「Oracle Big Data Service（Hadoop）」のデータを簡単にクエリできる機能
-「OCI Data Catalog」との統合によるオブジェクト・ストレージでのデータ・ディスカバリーの簡素化と自動化
-オブジェクト・ストレージの大規模データ・セットに対するクエリを高速化するスケールアウト処理
お客様のコメント
Certegy社のFraud Analytics担当Senior ManagerのEric Probst氏は、次のように述べています。「『Oracle Analytics Cloud』 と『Oracle Autonomous Data Warehouse』を使用することで、機械学習と空間分析を適用して、小切手現金化の行動をより正確に追跡することで、リスクを軽減し、リアルタイムで不正を防止することができ、企業や消費者がより自信を持って商取引に取り組めるようになります。」
MineSense社の最高データ責任者 Frank Hoogendoorn氏は、次のように述べています。「『Oracle Autonomous Data Warehouse』とAPEXにより世界レベルの拡張可能で非常にセキュアでパワフルなデータベース・エンジンを利用できるだけでなく、組み込まれたアプリケーション開発ツールによりアプリケーションをあっという間に構築、展開し、データにアクセスできるようにすることが可能です。導入してそのまま実現できるプラットフォームを他に知りません。」
OUTFRONT Media社のデータ戦略・アナリティクス担当SVP Derek Hayden氏は、次のように述べています。「データをロードするための革新的な機能が『Oracle Autonomous Data Warehouse』に直接組み込まれたことで、時間を大幅に削減できると考えています。宣言型の抽出、ロード、変換およびドラッグ・アンド・ドロップ機能を使うことで、速やかに複数のデータタイプのロード、変換を行い、オート・インサイト機能によりデータ内の関係を短時間で把握することが可能となります。」
Kingold社のCIO Steven Chang氏は、次のように述べています。「『Oracle Autonomous Data Warehouse』により、一般的なデータ・ウェアハウス・プロジェクトの市場投入までの時間を3カ月から3日に短縮しながら、アクションにつながるより深いインサイトも得られるようになりました。データの取り込み、変換、ビジネスモデルの構築、インサイトの取得がさらに自動化されたことによるメリットを享受できるのは素晴らしいことであり、これらの機能に期待しています。」
アナリストのコメント
IDCのデータ・マネジメント・ソフトウェア担当リサーチ・バイスプレジデントであるCarl Olofson氏は、次のように述べています。「世界中の複数の顧客へのインタビューに基づいた我々の調査によると、『Oracle Autonomous Data Warehouse』を導入した顧客は、総運用コストを約63%削減しながら、データ分析チームの生産性を27%向上させ、平均5カ月で投資の損益分岐点に達しています。このROIには、データ、アナリティクス、開発者の各チームの大幅な生産性向上も含まれています。お客様によって結果は異なりますが、今回の調査で得られた効果は、多くのお客様が期待する改善効果の一例です。『Oracle Autonomous Data Warehouse』に組み込まれたこれらの新しい直観的な統合ツールにより、生産性の向上がさらに高まり、企業がさらに優れたROIを達成することを期待できます。」
Constellation Researchのバイスプレジデント兼プリンシパルアナリスト Holger Mueller氏は、次のように述べています。「『Oracle Autonomous Database』は、提供開始から3年が経過した現在もあらゆる意味において競合他社の追随を許していません。『Oracle Autonomous Data Warehouse』に新機能が追加されたことでリードがさらに拡大し、ユーザーがSQLを学ぶ必要をなくすことで、アナリティクスや機械学習のあらゆる面を民主化します。オラクルが提供する機械学習モデルの構築や検証のためのドラッグ・アンド・ドロップのUIやAutoMLにより、ビジネス・ユーザーはIT部門、DBA、システムアドミニストレーターによるデータ管理に頼ることなく自力でデータを探索できるようになります。これらは全て、単一データベース内ですべてのデータモデルやデータタイプへのユーザー・アクセスを可能にするオラクルのコンバージド・データベース上で実現しています。」
WikibonのCTO兼共同設立者であるDavid Floyer氏は、次のように述べています。「ITによる自動化の目的は、日々のワークフローからITを取り除き、ビジネス部門が重要なデータの定義とマイニングに直接取り組めるようにすることです。『Oracle Autonomous Data Warehouse』により、エンドユーザーはドラッグ・アンド・ドロップやローコード技術を用いて、TableauやQlikなどの多種多様なエンドユーザー・ツールのデータ要件を定義できるようになりました。『Oracle Autonomous Data Warehouse』では、オンプレミスやパブリック・クラウドで利用できる空間、グラフ、機械学習分析が改善され、リアルタイム性能も向上しています。オラクルの良さを再確認しました。」
Dragon Slayer ConsultingのプレジデントおよびWikibonアナリストである Marc Staimer氏は、次のように述べています。「データ・ウェアハウス・クラウドを提供する各社が機械学習の活用法を模索しており、オラクルも目標を大幅に見直しています。『Oracle Autonomous Data Warehouse』には現在、AutoMLが組み込まれています。『Oracle Autonomous Data Warehouse』には当初から機械学習が組み込まれていましたが、これが自動化されたことでユーザーは専門性がなくても『Oracle Autonomous Data Warehouse』を活用できるようになります。他社製品が相対的に初歩的で原始的に思えてしまうほどです。」
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オラクルについて
オラクルは、広範かつ統合されたアプリケーション群に加え、セキュリティを備えた自律型のインフラストラクチャをOracle Cloudとして提供しています。オラクル（NYSE:ORCL）に関するより詳細な情報については、www.oracle.com をご覧ください。
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日本オラクル株式会社 広報室 石山
Tel: 03-6834-4837/ E-mail: pr-room_jp@oracle.com
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* OracleとJavaは、Oracle Corporation 及びその子会社、関連会社の米国及びその他の国における登録商標です。文中の社名、商品名等は各社の商標または登録商標である場合があります。本文書は情報提供を唯一の目的とするものであり、いかなる契約にも組み込むことはできません。
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