[2026 Oracle Technical Deep Dive] Apache Iceberg × Oracle AI Database -Oracle Autonomous AI Lakehouseが実現するAI時代のデータ基盤- (2026年9月17日開催)

2026 Oracle Technical Deep Dive (2026年9月17日開催)
https://go.oracle.com/LP=154531
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本セッション資料では、AI活用の拡大に伴って変化する企業データ基盤の要件を整理し、Apache IcebergとOracle Autonomous AI Lakehouseによる新しいデータ活用の考え方をご紹介します。Oracle AI Data Catalog、AIエージェント、MCP、Data Lake Accelerator、Lake Cache、Deep Data Securityなどの主要機能を通じて、分散した企業データをAI・分析からどのように活用できるのかを解説します。既存のデータ資産やオープンな標準を活かしながら、性能・セキュリティ・ガバナンスを両立するAI時代のデータ基盤を検討する際のヒントを持ち帰っていただけます。

[こんな方におすすめ]
・Apache Icebergやレイクハウスを理解したい方
・AI／AIエージェント向けのデータ基盤を検討している方
・分散した企業データをAI・分析から活用したい方
・Oracle Autonomous AI Lakehouseの特徴を整理したい方

Transcript

1. Apache Iceberg × Oracle AI Database Oracle Autonomous AI Lakehouseが実現するAI時代のデータ基盤 ⽇本オラクル株式会社 クラウド事業統括 AIプラットフォーム統括 Agentic AIソリューション部 藤本 万⾥奈
2. 本セッションのスピーカー クラウド事業統括 AIプラットフォーム統括 Agentic AIソリューション部 藤本 万⾥奈 2 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
3. AIが全てを変える 3 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
4. AIが全てを変える 4 インテリジェンス データ インフラ 信頼 ⾃律的に動く AIを⽀える データ層の インテリジェンス AIが容易かつ安全に 利⽤できる すべてのデータへの アクセス AIワークロードを ⽀える柔軟性、 伸縮⾃在なスケール、 耐障害性 新たなAIの脅威への 防御と新しい コンプライアンス要件 への対応 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
5. データ基盤は、これからのAI活⽤に ⼗分備えられていますか︖ 5 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
6. データ基盤の変化 サイロ化したデータ 6 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
7. データ基盤の変化 オープンで相互運⽤可能なシステム Snowflake Amazon Redshift AWS EMR Iceberg Databricks Microsoft Fabric Google BigQuery 7 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates Oracle AI Database
8. Apache Icebergとは? データレイクをテーブルとして扱うオープンな標準形式 • • Parquetなどのデータファイルを、メタデータでテーブルとして管理 特定の製品に依存せず、対応するSQLエンジン、Spark、Pythonから読み書き • データカタログによるテーブルの⼀元参照とアクセスの簡素化 主なメリット • • ACIDトランザクションによる、同時読み書き時のデータ⼀貫性の確保 データファイルの書き換えを伴わない列の追加・削除などのスキーマ変更 • スナップショットによるバージョン管理と、過去のデータを照会するタイムトラベル • • パーティションの絞り込みやファイル統合による、クエリの⾼速化とスキャンコストの削減 オープンな形式によるベンダーロックインの回避 8 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
9. 現代の企業を⽀える データ基盤 DWH 9 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates Apache Iceberg
10. レイクハウスと分析データベースは、AIワークロードの構成要素 • • 「レイクハウスはAIワークロードの基盤になりつつある。」（Gartner Insights、 2026） 「レイクハウスは、最新の分析およびAIワークロードのデフォルト・アーキテクチャである」（Forrester、2026） • 「組織の85%がAIモデル開発にデータ・レイクハウスを活⽤」（Dremio、2025） • 「統合セマンティック・レイヤーは、データ分析の重要なインフラストラクチャになる」（D&A予測、2026年） • 分析システムでは、オペレーショナル・データストア全体のデータが集約されている • • ⾼スループット・スキャン、列指向ストレージ、オープン形式 BI、プランニング、および予測には、明確に定義されたビジネス・モデルとセマンティクスがある • AIは、アナリティック・ビューやOSI（Open Semantic Interchange）などのビジネス・セマンティクスを活⽤可能 10 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
11. Oracle Autonomous AI Lakehouse Icebergのオープン性とOracleの性能・信頼性を融合 データ移動なしでの活⽤︓ ・ 既存のIcebergデータにOracleの⾼性能な分析・AIを適⽤ オープンなデータ連携︓ ・ オープンフォーマットによる相互運⽤性の確保 管理負荷の軽減︓ ・ 完全マネージドの⾃律運⽤による管理の簡素化 企業向けの信頼性︓ ・ Oracleの実績ある性能・信頼性・セキュリティ 全社でのAI・分析活⽤︓ ・ データから得た知⾒の業務への直接活⽤ Autonomous AI Lakehouse Autonomous AI DatabaseとApache Icebergを組み合わせた、企業向けのAI・分析基盤 11 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
12. Oracle Autonomous AI Lakehouse あらゆる場所で稼働 あらゆるデータ AIの活⽤ 性能 ガバナンスとセキュリティ 開発・分析ツール 12 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
13. Oracle Autonomous AI Lakehouse あらゆる場所で稼働 あらゆるデータ AIの活⽤ 性能 ガバナンスとセキュリティ 開発・分析ツール 13 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
14. クラウドとデータの要件に応じた配置先の選択 必要な場所で稼働するAutonomous AI Lakehouse Oracle Autonomous AI Lakehouse 14 Oracle Database@Azure Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates Oracle Database@Google Cloud Oracle Database@AWS Dedicated Cloud@Customer
15. Oracle Autonomous AI Lakehouse あらゆる場所で稼働 あらゆるデータ AIの活用 性能 ガバナンスとセキュリティ 開発・分析ツール 15 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
16. Oracle AI Data Catalog 他のカタログと共存し、Oracle Database向けに最適化され、Oracle以外のソースにも価値を拡張 あらゆる企業データの統合ビュー ガバナンス セキュリティ リネージ セマンティクス 「カタログのカタログ」 アーキテクチャ Oracle AI Databaseが 他のカタログやソースから データを検出してアクセス可能に 16 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
17. Oracle AI LakehouseおよびGoldenGateは、 すべてのエンタープライズ・データをソースとして利⽤可能 Data Transforms、Data Studio、セマンティック・コレクション、Icebergサポートを統合 100を超えるデータ・ソースをネイティブにサポート Apps Autonomous AI Lakehouse Databases SAP HANA SAP Sybase Cloud OCI Object Storage Big Data No SQL Streams 17 Azure Event Hub Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates connect OCI Streaming
18. ドラッグ＆ドロップやPythonによる宣⾔的なデータ・パイプラインの構築 あらゆるデータソースでのOracle Databaseの全機能の活⽤ • データの取得元を意識しないELTパイプラインの構築 • 各データソースへのAI・ベクトル機能の提供 • データの来歴に基づく意味情報の推定 • 複雑なデータ変換処理の実⾏ 複数のデータソースを横断する変換 18 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates 堅牢なデータ・パイプライン
19. 最新のOracle Fusion拡張機能のサポート BI Cloud ConnectorとFusion Application Data Extractionの両⽅からデータを取得可能 Autonomous AI Lakehouse Oracle Fusion Apps BI Cloud Connector 既存のモジュール Fusion Data Extraction ビジネス・アプリケーション 19 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates 新しいSpectraモジュール
20. Icebergのネイティブ・サポートおよび最適化 Icebergテーブルの新規作成 • SQLによるレイクハウスデータの作成・検索 ⾼速で信頼性の⾼い書き込み • ネイティブのParquet書き込み機能による並列DML • リカバリに対応したトランザクション処理 CREATE ICEBERG TABLE silver.fact_procurement 既存のカタログと連携するオープンな構成 WITHIN CATALOG oracle_iceberg_cat • 任意のカタログとオブジェクトストレージの利⽤ • AI Data Catalogによる統制・管理 AS SELECT * FROM fact_procurement; 統⼀された分析モデル • OracleとIcebergで共通のSQLによる分析 20 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates -- Query newly created table SELECT count(*) FROM silver.fact_procurement@oracle_iceberg_cat;
21. Delta ShareによるOracle AI Lakehouseのデータ共有 データコピー不要のオープンで安全な共有 データ提供者 安全な共有 • アプリケーション・テナンシ間での共有 • 有効な共有と共有先のアクセスを⼀元管理 • Oracle Databaseのセキュリティによる保護・管理 • アクセスの付与・取消・監査 ゼロコピーのデータ共有 • 受信側がコピーを作らず、オブジェクト・ストレージを直接照会 標準規格への準拠 • Delta Shareプロトコルによる幅広い連携 Delta Share データ受信者 その他のDelta Shareクライアント 21 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
22. Oracle Autonomous AI Lakehouse あらゆる場所で稼働 あらゆるデータ AIの活⽤ 性能 ガバナンスとセキュリティ 開発・分析ツール 22 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
23. 好みのAIモデルとフレームワークの活⽤ 23 OCI Generative AI OpenAI Google Grok Meta Anthropic Cohere Hugging Face Microsoft Amazon Bedrock Mistral AI Jina AI CrewAI Agno LangChain ONNX LangGraph PyTorch Ollama MCPサーバー A2Aプロトコル Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
24. Oracle AI Lakehouse内でのAIエージェント処理の実⾏ DB内のAIエージェントを簡単に構築・導⼊・管理 Select AI Agent • ReAct⽅式とDB内ツールを標準搭載 ウェブ 推論 Private Agent Factory • ノーコードのエージェント開発・導⼊基盤 実⾏ 検索 MCPサーバー • 主要なエージェント基盤との連携 データベース 24 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates AIベクトル検索
25. Select AI Agentとは Oracle AI Database内でAIエージェントが完結 Oracle AI Databaseの中で対話型のAIエージェントを作成・管理するためのフレームワーク 組込みのReActエージェント・パターンにより、多様な業務シナリオへ柔軟に対応可能 短期・⻑期メモリー管理による継続的なコンテキスト保持が可能で、マルチターンの⾃然な対話を実現 Oracle AI Database (19c/26ai) エージェント 質問・指⽰ 改善 推論 評価 ツール 25 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates メモリ フィードバック 使⽤ 回答・結果 LLM 実⾏ データ・メタデータ 外部システム /SaaS データソース /ストレージ
26. Oracle AI Lakehouseで独⾃エージェントを簡単に作成 Private Agent Factory ノーコードで迅速に構築・実⾏ ビジネスユーザーでもAIエージェントを ドラッグ&ドロップで簡単に構築 事前構築済みエージェントを提供 最速でエージェントを構築が可能 外部ネットワークから隔離した環境でも運⽤ ローカルでLLMや埋め込みモデルを使⽤ 追加料⾦不要で利⽤可能 Oracle AI Databaseのライセンスに付随 オンプレミスやマルチクラウドで実⾏可能 OCIに限らず柔軟にデプロイ 26 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
27. ADB-S MCPサーバー Oracle Autonomous AI Databaseが提供するマネージドMCPサーバー • マネージド型MCPサーバー︓ お客様側でMCPサーバー基盤を構築・運⽤する必要なし • データベース単位のMCPエンドポイント︓ 各Autonomous Databaseに対応したMCPサーバーを提供 • Select AI Agentツール連携︓ Select AI Agentで作成したカスタムツールをMCPツールとして公開 • 対応バージョン︓ Autonomous AI Database 26ai / 19cをサポート • 監査・ガバナンス︓ MCP経由のやり取りをデータベース監査ログに記録 • セキュリティ統合︓ データベース・ユーザー、ロール、ACL、Private Endpoint、 VPDポリシーと連携 27 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
28. データ移動なしで最新データを問い合わせ LLM SQLクエリ作成 オンプレミス・データベース︓ クエリ結果を元に 回答作成 Exadata Exadata C@C オブジェクト・ストレージ︓ ⾃然⾔語 全てのデータソースへ SQLで透過的にアクセス アプリケーション（クラウド/オンプレミス）︓ 回答 Cloud Applications Autonomous AI Lakehouse • ⾃然⾔語を元に、LLMがSQLクエリを作成・実⾏クエリ結果から回答を⽣成 • 回答に必要な全てのデータソースに透過的にアクセス、データコピーなし • セキュリティ、ガバナンスをDB側で⼀元管理 28 Copyright©2026、 Oracle and/or its affiliates クラウド・データ・ソース︓ Exadata Azure SQL Database Service snowflake Amazon REDSHIFT
29. Oracle Autonomous AI Lakehouse あらゆる場所で稼働 あらゆるデータ AIの活⽤ 性能 ガバナンスとセキュリティ 開発・分析ツール 29 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
30. JSON／ リレーショナル⼆⾯性 AI Vector Search Oracle AI Data Catalog 30 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates 業務データの プロパティグラフ Select AI
31. Data Lake Acceleratorは、データ・レイクを問合せるためのスケーラブルな⽅法 ネットワーク帯域幅を 動的にスケール・アウト ⾮常に⼤きな Iceberg表をスキャン Data Lake Accelerator 柔軟なスケールアウト データレイク クエリサーバー データレイク クエリサーバー データレイク クエリサーバー データレイク クエリサーバー Oracle AI Data Catalog データベース 31 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates データレイク 外部カタログ データレイク クエリサーバー … ⾃動および透過的: 必要に応じ ⼤規模問合せで利⽤ 従量課⾦(PAYG): 問合せの実⾏中に アクティブ化され、 その後⾮アクティブ化
32. Lake cacheは外部データに対してExadataのパフォーマンスを提供 Iceberg表のキャッシングによりパフォーマンスが5倍向上 Exadata本来の性能を発揮 • Iceberg表を⾃動または指定ポリシーでキャッシュ 分析（TPC-DS）問合せ • Exadata Storageの全メリットを活⽤ • Smart Scanによるフィルタ・結合フィルタ・集計の拡張 96 • 頻繁に使うデータをExadata Flash Cacheに保存 秒 • 計算資源と独⽴してI/Oを即時拡張 • アプリケーションに対して透過的 • コードの変更は不要、完全なデータ整合性 17 秒 • より優れた価格性能 • Exadataストレージのコストはオブジェクト・ストアと同じ • I/O課⾦なし 32 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates Object Store上のIceberg Exadataによる Icebergアクセス
33. Oracle Autonomous AI Lakehouse あらゆる場所で稼働 あらゆるデータ AIの活⽤ 性能 ガバナンスとセキュリティ 開発・分析ツール 33 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
34. 企業内で分散するガバナンスとセキュリティ エンジン／ツールとソースの接続ごとに異なるアクセス⽅式・認証情報・権限 Autonomous AI Database Spark / Trino 分散したセキュリティ制御 アプリ／ AIエージェント • ソースごとのID管理 ソースごとに個別の利⽤者、グループ、 ロール、権限、IDの対応付けが必要 • 認証情報の分散 エンジン・ツールごとにソース固有の認証情 報、機密情報、権限、接続設定が必要 • ガバナンスの⾒落とし ポリシーの差異、監査の抜け、 制御の不統⼀、直接アクセスによる 迂回の検出が困難 データベース 34 データ・レイク Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates アプリ／ストリーミング 外部カタログ
35. Oracle AI Data Catalogによるガバナンスとアクセスの統合 クエリ・エンジンやストレージから独⽴した、企業の全データのカタログ Autonomous AI Database Spark / Trino アプリ／ AIエージェント • カタログ単位のロールベース・アクセス制御 カタログ、スキーマ、表、ビュー、意味情報 資産へのアクセス管理・認可を⼀元化 • 認証情報の管理 ソースの認証情報を⼀元管理し、 各エンジン・ツールでの直接管理を不要化 Oracle AI Data Catalog ID RBAC 認証情報 監査 • ガバナンスと監査 メタデータとデータへのアクセスを統制 認可、認証情報、権限、データ来歴、 アクセス履歴を記録 データベース 35 データ・レイク Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates アプリ／ストリーミング 外部カタログ
36. Deep Data Security 機密データへの不正アクセスや意図しないアクセスのリスクを低減 Identity - 利⽤者をDBまで伝える エンドユーザーのID・ロール・実⾏コンテキストを、AI Agent/アプリケーション /分析ツール経由でもデータベースまで透過的に伝播。 特権サービスアカウント経由でも、実際の利⽤者に基づいてアクセスを判定。 Policy - データアクセスを精密に制御する SQLネイティブな認可ポリシーにより、ユーザーや実⾏コンテキストに応じて、 ⾏・列・セル単位でアクセスを制御。 ⾒せてよいデータだけを返し、機密データの過剰露出を抑制。 Guardrails - DBで⼀貫してデータ守る AI Agent のためのアクセス制御 Deep Data Security 36 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates AI Agent、分析ツール、アプリケーションなどアクセス経路を問わず、データ ベース側で⼀貫してポリシーを強制。 Agentic AIによる意図しない機密データ参照を最⼩化。
37. レイクハウス・システムにおけるデータ・リネージ データがどこへ移動しても追跡する • AI-Catにデータ・リネージを統合 • システム全体のカタログ・データを⼀元表⽰ Apps • データとメタデータのガバナンスを統合 • データのRBAC規則をリネージにも適⽤ • 表・ビューから列単位までデータ・リネージを追跡 データベース アドホック変換 • OpenLineageでオープンソース・企業向けツールと連携 • 例︓Spark、Airflow、dbt、Databricks、Snowflake、BigQuery データ・レイク データ 変換 パイプライン • Oracle製品群のデータ・リネージイベントを⾃動取得 外部カタログ バッチ& ストリーミング 37 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
38. 多くのシナリオで、リネージは⾃動的に収集される • データ変換で宣⾔された情報を活⽤して、列および表のメタデータを拡張 • システム間でエンドツーエンドのリネージを取得 • 実際のコードから⽣成された、より正確な表注釈 LLMベースのパイプライン定義からテキストへの変換 ⾃動⽣成された列の説明 ⾃動⽣成された表の説明 FACT_PROCUREMENT（表） LATAM地域の承認済購買オーダーを記録するファクト表で、購買オーダー詳細とサプライヤ・マスター・データを組 み合わせます。PO_HEADERSからの承認済購買オーダー（STATUS = "APPROVED"）のみを含み、 REGION = "LATAM"のサプライヤ情報と結合されています。購買活動、⽀出、およびサプライヤ実績に関する 分析とレポートに使⽤されます。 38 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
39. Oracle Autonomous AI Lakehouse あらゆる場所で稼働 あらゆるデータ AIの活⽤ 性能 ガバナンスとセキュリティ 開発・分析ツール 39 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
40. Data Studio︓分析・開発向けの標準統合開発環境 標準のデータ可視化 SQLワークシート 簡単で使いやすい レポート・グラフ作成 ⽣産性の⾼い SQL開発環境 ExcelとGoogle Sheets 向けアドイン 40 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates ノートブック データサイエンス向けの インターフェース 標準チャットボット ⾃然⾔語でのNL2SQL・ RAG・MCPの統合利⽤
41. 制限のないレイクハウス— 「データのための“思いどおりに使える”プラットフォーム」 ロックインなしで全データを安全にAI・分析へ活⽤ 41 ⽤途 Oracleのソリューション レイクハウスへのリアルタイム取り込み GoldenGateによるOracle／他社ソースからの取り込み 集約・クレンジング・変換 Data TransformsによるExadata表／Icebergへの変換 元の保存場所でのデータ照会 Data Hub／プッシュダウン対応の連携クエリ アプリケーションの意味情報の直接利⽤ Oracle Integrationアダプター＋ネイティブSaaS API 任意の場所へのオープン形式データの保存 各クラウドのオブジェクト・ストレージ上のIceberg＋Delta Sharingによる共有 リモート／オブジェクト・データの⾼速化 Data Lake Accelerator＋Lake Cache Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates
42. まとめ • • • • Deep Data Security • 予測可能なコスト • • • 42 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates • • 99.995%の可⽤性