開発者は、Oracle Database 23aiのテクノロジーを活用し、AIの支援を得ることで、データ・インフラストラクチャへの対応から解放され、アプリケーション機能の構築に専念可能に
オラクルは本日、画期的なAI中心型アプリケーション開発インフラストラクチャとなる、エンタープライズ向け生成開発（GenDev）を発表しました。この革新的な開発テクノロジーを活用し、開発者は洗練されたアプリケーションを迅速に生成し、AI駆動の自然言語インターフェースや人間中心のデータをアプリケーションで容易に活用できるようになります。GenDevは、JSON Relational Duality Views、AI Vector Search、「APEX」などの、「Oracle Database 23ai」の各種テクノロジーを組み合わせ、生成AIを活用して開発を簡素化します。モジュール型アプリケーションの生成、宣言型言語の活用、そしてエンタープライズ・アプリケーションに必要な拡張性、信頼性、一貫性、セキュリティの自動化を備えたこの革新的な開発インフラストラクチャは、AIのメリットを促進しつつ、リスクを緩和します。
Oracle CloudWorld, ネバダ州ラスベガス - 2024年9月11日
（本資料は米国2024年9月10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( (リンク ») )の抄訳です）
オラクルは本日、画期的なAI中心型アプリケーション開発インフラストラクチャとなる、エンタープライズ向け生成開発（GenDev）( (リンク ») )を発表しました。この革新的な開発テクノロジーを活用し、開発者は洗練されたアプリケーションを迅速に生成し、AI駆動の自然言語インターフェースや人間中心のデータをアプリケーションで容易に活用できるようになります。GenDevは、JSON Relational Duality Views、AI Vector Search、「APEX」などの、「Oracle Database 23ai ( (リンク ») )」の各種テクノロジーを組み合わせ、生成AIを活用して開発を簡素化します。モジュール型アプリケーションの生成、宣言型言語の活用、そしてエンタープライズ・アプリケーションに必要な拡張性、信頼性、一貫性、セキュリティの自動化を備えたこの革新的な開発インフラストラクチャは、AIのメリットを促進しつつ、リスクを緩和します。
GenDevでは、データの複雑性はデータレイヤーでの処理となり、インテント、機密性、妥当性確認、整合性といったアプリケーションのデータ・ルールはデータ・エンジン側で適用されます。これを可能にするため、オラクルのコンバージドデータエンジン「Database 23ai」は、エンタープライズに求められる透過的なデータの一貫性、パフォーマンス、可用性を犠牲にすることなく、あらゆるデータタイプやワークロードをサポートします。
オラクルのミッションクリティカル・データベース・テクノロジー担当エグゼクティブ・バイスプレジデントであるホアン・ロアイザ（Juan Loaiza）は、次のように述べています。「自動車の利点を十分に活かすためには道路の舗装が必要なのと同様に、AIアプリケーション生成の利点を十分に活かすためには、アプリケーション開発インフラストラクチャを変えていく必要があります。GenDevにより、開発者はAIを活用し、分かりやすくて安全かつモジュール型で最新化しやすいエンタープライズ・アプリケーションを迅速に生成できるようになります。ユーザーは自然言語を使ってデータやアプリケーションとやり取りし、その意味的内容に基づいてデータを見つけることができます。『Oracle Database 23ai』は、エンタープライズ・アプリケーションの生成開発を大幅に加速するために必要なAI中心のインフラストラクチャを提供します。」
また、開発者は「Oracle Database 23ai」の機能を、「Oracle Cloud Infrastructure（OCI） ( (リンク ») )」および「Oracle Database@Azure ( (リンク ») )」で提供される23ai上の「Oracle Autonomous Database」でも利用可能となります。「Autonomous Database」は主に次のような新機能でGenDevをさらに簡素化し、加速化します。
● Oracle Autonomous Database Select AIでのRAGとその他の強化：RAG（検索拡張生成）やAIベクトル検索を活用してハルシネーションのリスクを緩和し、エンタープライズ・データで大規模言語モデル（LLM）を利用する際に、自然言語による質問に対するより精度の高い回答を提供できます。また「Autonomous Database」では、ベクトル埋め込みの生成および入力のためにAIパイプラインを構築する専門知識は必要ありません。
● より幅広いLLMに対応：「Autonomous Database」からLLMを追加できる組み込み統合機能を利用し、組織は生成AIの価値をさらに引き出せるようになります。組み込めるのはGoogle Gemini、Anthropic Claude、Hugging Faceです。「Autonomous Database」はプロバイダー7社の35種類のLLMに対応し、GenDevアプリケーション構築の幅広い選択肢を提供します。
● Autonomous DatabaseでのNVIDIA GPUサポート：NVIDIA GPUにアクセスできるため、GPUサーバーのプロビジョニングや管理を気にすることなく、特定のAIデータ運用のパフォーマンスを加速化できます。まずは、Oracle Machine Learning Notebooksを利用して、リソース負荷の高いワークロード向けの、GPU対応のPythonパッケージを活用し、Transformerモデルを活用したベクトル埋め込みの生成や、深層学習モデルの構築といったことが可能です。
● Data Studio AIの機能強化：自然言語を使用してデータを準備、ロードすることができるのとともに、視覚的な「ドラッグ＆ドロップ」ツールを活用して、テキストや画像のベクトル埋め込みのAIパイプラインを組むことが可能です。
● Graph Studioの機能強化：「Oracle Database 23ai」の新機能で、組み込みセルフサービス・ツールを利用し、コードを書くことなく、Operational Property Graphモデルを構築できます。
● Autonomous Database for Developers：「Autonomous Database」で提供されている豊富な機能やツールを定額の時間料金で利用可能です。開発ユースケース向けの分かりやすい低額のエントリー価格（時間あたり0.039米ドル＝月額28.54米ドル）で、本番展開のためのアップグレードも簡単に行えます。
● Autonomous Database for Developers Container Image：クラウドで固定シェイプ、定額の時間料金、機能群が提供される「Autonomous Database for Developers」と同様のものを、ダウンロード可能な利用しやすいイメージで提供します。開発者はフルマネージドのデータベースと一連の組み込みツールをこれまでどおり活用しつつ、これをノートパソコンで直接稼働させ、CI／CDパイプラインで便利に利用することができます。
● Autonomous Database Select AI-合成データ生成：本番データベースのクローンを作成し、データをAIで生成された現実的なテストデータと置き換えることで、「Autonomous Database」の開発・テストインスタンスの構築を簡素化、迅速化できます。
参考リンク
● Juan LoaizaのOracle CloudWorldでの基調講演 ( (リンク ») )の動画
● 生成開発 ( (リンク ») )
● Oracle Database 23ai ( (リンク ») )
● Oracle Autonomous Database ( (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、 (リンク ») をご覧ください。
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将来の製品に関する免責条項
上記の事項は、弊社の一般的な製品の方向性に関する概要を説明するものです。また、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。上記の事項は、マテリアルやコード、機能を提供することをコミットメント（確約）するものではないため、購買決定を行う際の判断材料にしないで下さい。オラクル製品に関して記載されている機能の開発、リリース、時期および価格については、弊社の裁量により変更される可能性があります。
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Oracle、Java、MySQL及びNetSuiteは、Oracle Corporation、その子会社及び関連会社の米国及びその他の国における登録商標です。NetSuiteは、クラウド・コンピューティングの新時代を切り開いたクラウド・カンパニーです。
プレスリリース提供：PR TIMES (リンク »)
オラクルは本日、画期的なAI中心型アプリケーション開発インフラストラクチャとなる、エンタープライズ向け生成開発（GenDev）を発表しました。この革新的な開発テクノロジーを活用し、開発者は洗練されたアプリケーションを迅速に生成し、AI駆動の自然言語インターフェースや人間中心のデータをアプリケーションで容易に活用できるようになります。GenDevは、JSON Relational Duality Views、AI Vector Search、「APEX」などの、「Oracle Database 23ai」の各種テクノロジーを組み合わせ、生成AIを活用して開発を簡素化します。モジュール型アプリケーションの生成、宣言型言語の活用、そしてエンタープライズ・アプリケーションに必要な拡張性、信頼性、一貫性、セキュリティの自動化を備えたこの革新的な開発インフラストラクチャは、AIのメリットを促進しつつ、リスクを緩和します。
Oracle CloudWorld, ネバダ州ラスベガス - 2024年9月11日
（本資料は米国2024年9月10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( (リンク ») )の抄訳です）
オラクルは本日、画期的なAI中心型アプリケーション開発インフラストラクチャとなる、エンタープライズ向け生成開発（GenDev）( (リンク ») )を発表しました。この革新的な開発テクノロジーを活用し、開発者は洗練されたアプリケーションを迅速に生成し、AI駆動の自然言語インターフェースや人間中心のデータをアプリケーションで容易に活用できるようになります。GenDevは、JSON Relational Duality Views、AI Vector Search、「APEX」などの、「Oracle Database 23ai ( (リンク ») )」の各種テクノロジーを組み合わせ、生成AIを活用して開発を簡素化します。モジュール型アプリケーションの生成、宣言型言語の活用、そしてエンタープライズ・アプリケーションに必要な拡張性、信頼性、一貫性、セキュリティの自動化を備えたこの革新的な開発インフラストラクチャは、AIのメリットを促進しつつ、リスクを緩和します。
GenDevでは、データの複雑性はデータレイヤーでの処理となり、インテント、機密性、妥当性確認、整合性といったアプリケーションのデータ・ルールはデータ・エンジン側で適用されます。これを可能にするため、オラクルのコンバージドデータエンジン「Database 23ai」は、エンタープライズに求められる透過的なデータの一貫性、パフォーマンス、可用性を犠牲にすることなく、あらゆるデータタイプやワークロードをサポートします。
オラクルのミッションクリティカル・データベース・テクノロジー担当エグゼクティブ・バイスプレジデントであるホアン・ロアイザ（Juan Loaiza）は、次のように述べています。「自動車の利点を十分に活かすためには道路の舗装が必要なのと同様に、AIアプリケーション生成の利点を十分に活かすためには、アプリケーション開発インフラストラクチャを変えていく必要があります。GenDevにより、開発者はAIを活用し、分かりやすくて安全かつモジュール型で最新化しやすいエンタープライズ・アプリケーションを迅速に生成できるようになります。ユーザーは自然言語を使ってデータやアプリケーションとやり取りし、その意味的内容に基づいてデータを見つけることができます。『Oracle Database 23ai』は、エンタープライズ・アプリケーションの生成開発を大幅に加速するために必要なAI中心のインフラストラクチャを提供します。」
また、開発者は「Oracle Database 23ai」の機能を、「Oracle Cloud Infrastructure（OCI） ( (リンク ») )」および「Oracle Database@Azure ( (リンク ») )」で提供される23ai上の「Oracle Autonomous Database」でも利用可能となります。「Autonomous Database」は主に次のような新機能でGenDevをさらに簡素化し、加速化します。
● Oracle Autonomous Database Select AIでのRAGとその他の強化：RAG（検索拡張生成）やAIベクトル検索を活用してハルシネーションのリスクを緩和し、エンタープライズ・データで大規模言語モデル（LLM）を利用する際に、自然言語による質問に対するより精度の高い回答を提供できます。また「Autonomous Database」では、ベクトル埋め込みの生成および入力のためにAIパイプラインを構築する専門知識は必要ありません。
● より幅広いLLMに対応：「Autonomous Database」からLLMを追加できる組み込み統合機能を利用し、組織は生成AIの価値をさらに引き出せるようになります。組み込めるのはGoogle Gemini、Anthropic Claude、Hugging Faceです。「Autonomous Database」はプロバイダー7社の35種類のLLMに対応し、GenDevアプリケーション構築の幅広い選択肢を提供します。
● Autonomous DatabaseでのNVIDIA GPUサポート：NVIDIA GPUにアクセスできるため、GPUサーバーのプロビジョニングや管理を気にすることなく、特定のAIデータ運用のパフォーマンスを加速化できます。まずは、Oracle Machine Learning Notebooksを利用して、リソース負荷の高いワークロード向けの、GPU対応のPythonパッケージを活用し、Transformerモデルを活用したベクトル埋め込みの生成や、深層学習モデルの構築といったことが可能です。
● Data Studio AIの機能強化：自然言語を使用してデータを準備、ロードすることができるのとともに、視覚的な「ドラッグ＆ドロップ」ツールを活用して、テキストや画像のベクトル埋め込みのAIパイプラインを組むことが可能です。
● Graph Studioの機能強化：「Oracle Database 23ai」の新機能で、組み込みセルフサービス・ツールを利用し、コードを書くことなく、Operational Property Graphモデルを構築できます。
● Autonomous Database for Developers：「Autonomous Database」で提供されている豊富な機能やツールを定額の時間料金で利用可能です。開発ユースケース向けの分かりやすい低額のエントリー価格（時間あたり0.039米ドル＝月額28.54米ドル）で、本番展開のためのアップグレードも簡単に行えます。
● Autonomous Database for Developers Container Image：クラウドで固定シェイプ、定額の時間料金、機能群が提供される「Autonomous Database for Developers」と同様のものを、ダウンロード可能な利用しやすいイメージで提供します。開発者はフルマネージドのデータベースと一連の組み込みツールをこれまでどおり活用しつつ、これをノートパソコンで直接稼働させ、CI／CDパイプラインで便利に利用することができます。
● Autonomous Database Select AI-合成データ生成：本番データベースのクローンを作成し、データをAIで生成された現実的なテストデータと置き換えることで、「Autonomous Database」の開発・テストインスタンスの構築を簡素化、迅速化できます。
参考リンク
● Juan LoaizaのOracle CloudWorldでの基調講演 ( (リンク ») )の動画
● 生成開発 ( (リンク ») )
● Oracle Database 23ai ( (リンク ») )
● Oracle Autonomous Database ( (リンク ») )
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