【Oracle Cloud ウェビナー】【BIツールとAIの融合が加速中!!】生成AIと連携するOracle Analytics AIアシスタントなどのご紹介

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1. Oracle Cloudウェビナー 日本オラクル株式会社 2025年5月28日 【BIツールとAIの融合が加速中!!】 生成AIと連携するOracle Analytics AIアシスタントなどのご紹介
2. 本日のアジェンダ 2 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates セッション Oracle Analytics Cloudの拡張分析機能 - AIアシスタントほか 日本オラクル株式会社 クラウド・エンジニアリング統括 CoE本部 Autonomous & Analyticsソリューション部 吉川 岳伸 Oracle Analytics Cloudのお客様事例 日本オラクル株式会社 事業戦略統括 事業開発本部 井上 聖吾 Q&A
3. 本日のアジェンダ 3 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates セッション Oracle Analytics Cloudの拡張分析機能 - AIアシスタントほか 日本オラクル株式会社 クラウド・エンジニアリング統括 CoE本部 Autonomous & Analyticsソリューション部 吉川 岳伸 Oracle Analytics Cloudのお客様事例 日本オラクル株式会社 事業戦略統括 事業開発本部 井上 聖吾 Q&A
4. 【BIツールとAIの融合が加速中!!】 生成AIと連携するOracle Analytics AIアシスタントなどのご紹介 ～ 拡張アナリティクスで、誰もがデータから洞察を得て組織を動かす ～ 2025年5月28日 日本オラクル株式会社 クラウド・エンジニアリング統括 CoE本部 Autonomous & Analyticsソリューション部 吉川 岳伸
5. データ活用における課題 正しいことが保証されないデータや、 不完全なデータによる意思決定の危 険性 増大するデータに対する理解が追い つかず、意味を見出だせない データの不足と質の低い表現力によ り、十分な気づきを得られず、生産 性が向上しない はじめに Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 5
6. • ビジネスデータを効果的に可視化し、分析するためのクラウド ベースのプラットフォーム • 直感的なユーザーインターフェースと高度な機械学習機能を 備え、ビジネスの状況の理解を促進 • データの統合やダッシュボードの作成など、専門知識なしに利 用可能 • 「気づき」を得るための豊富な分析ツールを提供 • データ分析のプロフェッショナルだけでなく非専門家に対しても、 効果的なデータ駆動型の意思決定をサポート Oracle Analytics Cloudとは何か Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates. 6 拡張 アナリティクス （データ理解サポート） エンタープライズ 分析 （データの信頼性） セルフサービス 分析 （操作の容易性）
7. Oracle Analyticsは3つのタイプをすべて提供 データ分析成熟度モデル Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates. 7 強力なガバナンス ユーザーの生産性向上 データドリブンなビジネス ビジネスの価値 俊 敏 性 集中型 セルフサービス型 拡張型 出典: What is Augmented Analytics? Powering Your Data with AI https://go.oracle.com/LP=84955
8. アナリティクスにAIを組み合わせ、ユーザーによるデータからの「気づき」を促進する一連の活動や機能 「拡張型」データ分析成熟度:拡張アナリティクスとは何か Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates. 8 アナリティクス • データのパターン の特定 AI • 機械学習 • 組込みのモデル やアルゴリズム 拡張アナリティクス • データの選択と準備 • インサイトの生成 • インサイトの伝達
9. 一人ひとりがデータを活用し、データ・ドリブンな組織へ 拡張アナリティクスで何が実現できるか Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates. 9 • モデルやアルゴリズムが組み込 まれており、自動的に利用さ れる ユーザーに高度な専門知識不要 • モデルやアルゴリズムが組み込 まれており、自動的に利用さ れる ユーザーに高度な専門知識不要 • 専門知識がなくても質問する ことができる 自然文で質問を理解 • 専門知識がなくても質問する ことができる 自然文で質問を理解 • ユーザーが正確な判断が下せ るようにサポート 状況やデータに応じたアクション • ユーザーが正確な判断が下せ るようにサポート 状況やデータに応じたアクション 幅広いビジネスユーザーが利用可能 ＝ アナリティクス・ツールの民主化
10. 様々な場面で最適な方法でユーザーをサポート データの理解をサポートするOracle Analyticsの拡張アナリティクス機能 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates. 10 ほしいデータが見つからない どんな可視化ができるかわからない 別の視点からデータを見てみたい 最適な表現やデータがわからない データの持つ意味がわからない • ホームページから検索 • 自動インサイト • コンテキスト・インサイト • AIアシスタント • 列の説明 よくある問題・要望 解決するために利用する機能
11. 必要なデータの所在が不明でも、ホームページから検索してデータを探し当てる ほしいデータを見つける Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates. 11 ホームページの検索ボックスで、自然文で 質問 データセットの中から、該当するデータを含 むものを探し、検索結果を可視化 候補となる複数のデータセットを切り替える ことが可能 AIアシスタント
12. データセット全体に対して網羅的に様々な表現方法を提案、気づきを提供する データセットを探索する Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates. 12 Oracle Analyticsがデータセットを網羅的に解析しユーザーにチャートと解説テキストを自動生成 ユーザーによるインサイトの獲得を強力に支援 ※自動生成される解説は現時点では英語のみ、データソース種別によっては自動インサイトは無効になります データセット 自動インサイトによるリコメンド 提示されたインサイトをキャンバスにドラッグ ＆ドロップして利用 自動インサイト
13. 特定の場所を選択し指示するだけで、他のディメンションを使用した分析を提案 別の視点からのインサイトを提供する Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 13 組込みのアルゴリズムが関連する列を使用して様々な分析を実行、選択したデータとその他のデータとの間に価値あるコントラストを示します。 インサイトが表示される順番はデータによって異なり、選択したデータとそれ以外のデータが別の色で表示されます。 選択箇所を起点にしたインサイト 生成されたインサイトを確認します。 ビジュアライゼーションを選択して、「選択内容の説 明」をクリックします。 コンテキスト・インサイト
14. 自然文でAIとチャットしながら、分析結果を導くことも可能 • 対話型インタフェースを介して生成AIの大規模言語モデル(LLM)を使用し、 アナリストの生産性を高めます • 自然言語を正確なアクションに変換 • アナリストの創造力とその実現とのギャップを埋めます • 視覚化ツールのエキスパートである必要はなく、適切な機能や構成のために 時間を失うことがなくなります 最適な表現やデータを対話的に見つける Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 14 注意: Oracle Analytics AIアシスタントは、質問を処理する際に大規模言語モデル (LLM) を使用します。その結果、 事実の正確さではなく、データのパターンに基づいて応答が生成される場合があります。アシスタントによって生成された 結果に基づいて重要な決定を下す前に、必ず結果を検証し、主要なデータ ソースを参照してください。 テキストはLLMに入力されたとおりに送信されるため、自然言語プロンプトの一部として個人を特定できる情報を提供 しないことを推奨します。 AIアシスタント
15. LLMの持ち込みにも対応 組込みLLM • ワークブックでアクティブなデータセットを理解するために利用 • 分析のための会話やタスクに最適化されており、ハルシネーションが発生しにくい BYO-LLM（Bring-your-own-LLM） • OpenAIのGPT4-Turboをサポート（2025年3月時点） • 外部のトレーニングデータからの追加の情報を使用した、より柔軟な問合せが可能 • 欠落している情報を埋めて正確な問合せを実行可能 • 例:「 2014年の日本の祝日での売上を製品カテゴリ別の棒グラフで見せてください。 」 Oracle Analytics AIアシスタント サードパーティのLLMにはどのような情報が送信されますか? Oracle Analytics AIアシスタントにリクエストを行うたびに、構成されたサードパーティLLMと一部の情報が共有さ れます。共有される情報は、データセットまたはサブジェクト領域のスキーマ定義と、クエリの内容です。データセットの 実際のデータはLLMに送信されません。 必要に応じて、データセットまたはサブジェクト領域内の特定の列を選択して有効にし、その情報をLLMに送信する こともできます。 https://docs.oracle.com/en/cloud/paas/analytics-cloud/acabi/generative-ai-configuration.html Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 15 AIアシスタント
16. データセットに含まれる単一のデータ項目を様々な角度で分析、インサイトの手がかりを提供する データの持つ意味を紐解く Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates. 16 このデータと相関のある他のデータ 異常値の解説 データの解説（基本情報） Oracle Analyticsがデータの特性を診断してユーザーにチャートと日本語テキストで解説 異常値の解説もあり、ユーザーによるインサイトの獲得を強力に支援 データの解説（ワンクリックExplain） 解説を希望するデータを選択 右クリックのメニューから「データの説明」をクリック 列の説明
17. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates. 17 Demo
18. OCI Vision:ディープラーニング・ベースの画像分析を実行するためのAIサービス データ・サイエンスの専門知識を必要とせずに、画像の分析、ドキュメントの分析機能を扱えるサービス すぐに使える事前構築済みのモデルをOACと簡単に連携可能 さらなる可能性:OCIのAIサービスとの連携 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 18 イメージ分類 オブジェクト検出 ドキュメント分析（分類、抽出） Object Storage カスタム・モデルの作成 AI - Vision Data Labeling 対象データに ラベル付け 作成されたデータセットを用 いてカスタム・モデルを作成 顔検出 画像処理AI
19. OACデータフローにおけるOCI Visionの統合 さらなる可能性:OCIのAIサービスとの連携 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 19 画像処理AIを使用したデータ準備 OCI VisionモデルをOACに登録し、オブジェクトストレージ内のイメージを使用してデータフローで直接実行します。 OCI Visionは、画像に対してオブ ジェクト検出、画像分類、顔検出およびテキスト認識を実行し、結果をOACのデータセットとして直接返すことができます。 画像処理AI
20. Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates. 20 Demo
21. 視覚的な情報を含むデータセットをAIアシスタントで利用する Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates. 21 画像処理AI AIアシスタント 平日の利用状況の平均を曜日別の棒 グラフで表示して オブジェクトが「Car」の数を日別に表示 して
22. ビジネスユーザーのためのOracle Analytics AI＆ML まとめ Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates. 22 拡張型AI ノーコード・機械学習 組み込み型コグニティブAI テキスト処理AI ドキュメント分類AI グラフ分析 地理空間分析 コンテキスト・インサイト Auto ML 外部予測モデル利用 自動インサイト 時系列分析、バスケッ ト分析 列の説明 予測モデル品質の可 視化 コードレス・機械学習デ ザイン AIアシスタント ワンクリック分析 画像処理AI
23. ダッシュボードの例 Oracle Analytics Cloud Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates. 23
24. 本日のアジェンダ 24 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates セッション Oracle Analytics Cloudの拡張分析機能 - AIアシスタントほか 日本オラクル株式会社 クラウド・エンジニアリング統括 CoE本部 Autonomous & Analyticsソリューション部 吉川 岳伸 Oracle Analytics Cloudのお客様事例 日本オラクル株式会社 事業戦略統括 事業開発本部 井上 聖吾 Q&A
25. 導入事例 ～ 抱えていた課題とそのソリューション事例 ～ 3つの代表的なパターン 25 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates  人頼みの煩雑なデータ抽出作業  その後の加工や集計作業も大変  社内プロセスも多く、データに基づくビジネ ス状況の理解と迅速な意思決定が遅れ る ソリューション事例  壱番屋様  三井不動産ファシリティーズ様 スムーズにデータを活用したい 古くなったオンプレミスの BIシステムを刷新したい  運用管理やシステム更改などに人・時 間・お金がかかる  ピーク時に合わせたサイジングでコスト最 適化を図れない  パフォーマンスが改善されない ソリューション事例  資生堂様  SBI損保様  伊藤園様 よりデータを理解したい  AI/機械学習テクノロジーを活用したい  膨大なデータ量に対応しつつ、様々な データを活用して相関を見つけたい  分かりやすいチャートでビジネス状況を素 早く直感的に把握したい ソリューション事例  カウネット様  東京都三鷹市様
26. 導入事例 ～ 抱えていた課題とそのソリューション事例 ～ 3つの代表的なパターン 26 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates  人頼みの煩雑なデータ抽出作業  その後の加工や集計作業も大変  社内プロセスも多く、データに基づくビジネ ス状況の理解と迅速な意思決定が遅れ る ソリューション事例  壱番屋様  三井不動産ファシリティーズ様 スムーズにデータを活用したい 古くなったオンプレミスの BIシステムを刷新したい  運用管理やシステム更改などに人・時 間・お金がかかる  ピーク時に合わせたサイジングでコスト最 適化を図れない  パフォーマンスが改善されない ソリューション事例  資生堂様  SBI損保様  伊藤園様 よりデータを理解したい  AI/機械学習テクノロジーを活用したい  膨大なデータ量に対応しつつ、様々な データを活用して相関を見つけたい  分かりやすいチャートでビジネス状況を素 早く直感的に把握したい ソリューション事例  カウネット様  東京都三鷹市様
27. 株式会社壱番屋様 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 27 PC･タブレットから素早く帳票閲覧 データドリブンな店舗運営へ 経営層・FCオーナー・社員が活用する 全社データ活用基盤 食を通じたサービスで世界に笑顔を届けるため、 POSシステムおよび入出荷システムのデータ活用 基盤をOracle Cloud Infrastructureで刷新 Excelを使用しない設計で 作業効率200％向上 「20年以上前に導入した旧DWHではExcelでの加工が必須で、 1,200店舗の各種指標を揃えるだけで相当な時間を要していまし た。POSシステムと基幹システムの刷新に併せてOracle Autonomous Data WarehouseならびにOracle Analytics Cloudを導入することで必要なデータは全て即時閲覧が可能となり ました。」 株式会社壱番屋 DX推進部 平岡宥二氏
28. 顧客事例: 株式会社壱番屋様 システム構成イメージ 分析イメージ 利用サービス • Oracle Autonomous Data Warehouse(ADW) • Oracle Analytics Cloud(OAC) 導入パートナー • 株式会社 クロスキャット 28 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 株式会社壱番屋 • “ココイチ”の愛称で親しまれるカレー専門店「カレーハウスCoCo壱番 屋」などの店舗運営およびフランチャイズ展開。日本国内で1,225店 舗、アメリカ、タイ、中国など世界各国でも216店舗を展開 (2024年4月末現在) 導入背景 • 店舗POSシステムの刷新にあたり、データ活用基盤の刷新を検討 • 旧DWHは、一部の社員しか利用できず、社員および各店舗に対して 情報共有するためには、Excelでの加工と配布が必要で、作業負荷が 高く、また、情報の鮮度が低かったり、情報量が少ないケースもあり、 データ活用に支障があった 導入効果 • 全社データ活用基盤として、OACで全社ポータルサイトを構築したこと により、これまでExcelでは実現できなかった速報値の提供や地図・グラ フを活用したビジュアルな表現で必要な情報を専門知識を持たない社 員まで展開が可能になった • PC･タブレットから素早く帳票閲覧、データドリブンな店舗運営を支援 • ADWに付帯のOracle APEXを利用することで、マスターデータ更新や 予実管理入力、インフォメーションの登録などを行い、情報鮮度を向上 • Excel編集作業がなくなり、情報共有の作業効率が200％改善 食を通じたサービスで世界に笑顔を届けるため、POSシステムおよび入出荷システムのデータ活用基盤を Oracle Cloud Infrastructureで刷新 POSシステム 入出荷システム Oracle Autonomous Data Warehouse Oracle Analytics Cloud 全社ポータルサイト Oracle APEX マスターデータ更新 予実管理入力 インフォメーション登録ほか PC or タブレット
29. インタビュー記事のご紹介 株式会社壱番屋様 29 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates データ活用基盤刷新プロジェクトに採用 Excelを使用しない設計で作業効率200％向上 Powered by クロスキャット様 https://xcc-dash.jp/cases/case05/ ＼わくわくするデータ活用でさらに手厚い店舗支援へ／ 「カレーハウスCoCo壱番屋」がクラウドで目指す新たなステージ 日経クロステック https://special.nikkeibp.co.jp/atcl/NXT/24/oracle1227/
30. 三井不動産ファシリティーズ株式会社様 経理データ分析基盤の導入により、 ビル別収支表などの帳票作成業務の効率化と 経営層へのデータ・ビジュアライゼーションを活用 した説明でビジネス上の迅速な意思決定を支援 集計データから明細データへ スムーズなドリルダウン分析を実現 データ・ビジュアライゼーションを活用した説明で 経営層における納得感の向上と ビジネス上の迅速な意思決定を支援 帳票作成業務を80%削減 (1週間から1日へ) Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 30
31. 経理データ分析基盤の導入により、ビル別収支表などの帳票作成業務の効率化と 経営層へのデータ・ビジュアライゼーションを活用した説明でビジネス上の迅速な意思決定を支援 三井不動産ファシリティーズ • 三井不動産グループの施設管理業務を担う企業。グループの建 物を中心に、300棟以上のオフィスビルや商業施設などの設備管 理、清掃、警備等の請負 従来の課題 • 経理課主体によるビル別収支表などの帳票作成業務において、 社内約20部門に対する物件管理シート(Excelマクロ)の配布と 収集、その後の集計業務で多くの煩雑な作業が発生 • 経理関連データの収集・蓄積および分析基盤の不在による非効 率な人海戦術からの脱却 導入効果 • 経理データ分析基盤の導入により、帳票作成業務を80%削減 (1週間から1日へ) • 複数データの照合などにおけるオペレーションミスを根絶 • Excelマクロを使用した分析では2パターンのみだったが、新たな データ分析基盤では16パターンに増え、分析深度を向上 • 集計データから明細データへスムーズなドリルダウン分析を実現 • 経営層へデータ・ビジュアライゼーションを活用した説明で経営層 における納得感の向上とビジネス上の迅速な意思決定を支援 Before/After 利用サービス・製品 • Oracle Autonomous Data Warehouse • Oracle APEX • Oracle Analytics Cloud • Oracle Consulting Service 顧客事例: 三井不動産ファシリティーズ株式会社様 After Oracle Autonomous Data Warehouse Oracle Analytics Cloud Oracle APEX 各部門の担当者 経理部 経営層 データ・ビジュアライゼーションの活用 ビジネス上の迅速な意思決定へ 業務システム 業務システム 各種Excelファイル GUIベースによる データ入力・更新 Webブラウザベースによる 集計データの抽出・分析 Before 業務システム 業務システム 経理部 A部門 B部門 C部門 D部門 E部門 F部門 ・・・・・ 社内約20部門 社内約20部門へ Excelシート(未記入)の配布 社内約20部門から Excelシート(記入済)の収集 管理データ CSVファイル CSVファイル 目的別帳票作成 データの照合および集計 (Excelマクロ) Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 31
32. 経理データ分析基盤の導入により、ビル別収支表などの帳票作成業務の効率化と 経営層へのデータ・ビジュアライゼーションを活用した説明でビジネス上の迅速な意思決定を支援 サンプル画面 サンプル画面 顧客事例: 三井不動産ファシリティーズ株式会社様 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 32
33. 導入事例 ～ 抱えていた課題とそのソリューション事例 ～ 3つの代表的なパターン 33 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates  人頼みの煩雑なデータ抽出作業  その後の加工や集計作業も大変  社内プロセスも多く、データに基づくビジネ ス状況の理解と迅速な意思決定が遅れ る ソリューション事例  壱番屋様  三井不動産ファシリティーズ様 スムーズにデータを活用したい 古くなったオンプレミスの BIシステムを刷新したい  運用管理やシステム更改などに人・時 間・お金がかかる  ピーク時に合わせたサイジングでコスト最 適化を図れない  パフォーマンスが改善されない ソリューション事例  資生堂様  SBI損保様  伊藤園様 よりデータを理解したい  AI/機械学習テクノロジーを活用したい  膨大なデータ量に対応しつつ、様々な データを活用して相関を見つけたい  分かりやすいチャートでビジネス状況を素 早く直感的に把握したい ソリューション事例  カウネット様  東京都三鷹市様
34. 約5,000人が利用する販売・顧客分析システム基盤をOCIへ移行し、将来のシステム更改負荷を低減 システム概要 • 「B-NASS+」: 国内外の販売管理と顧客・購買管理の情報に、市場の動向 を組み合わせ、網羅的に分析するための全社システム基盤 • 従来はオンプレミスで稼働し、Oracle Database/Oracle BIEEを利用 従来の課題 • 増大するデータや多様な分析ニーズへの対応 • 処理性能の安定や向上を目指しながら、運用コストを最適化する必要があった • 今後の定期的な大規模更改を無くすため、クラウド化を検討 導入効果 • 高い柔軟性や拡張性を獲得しながら5年間のTCOを最適化 • 従来環境と比べ、トータル運用コストを約2割削減 • 処理性能の安定や向上 • 約90％の夜間バッチ処理が高速化 • 約90％の画面レスポンスが改善 今後の予定 • 分析プラットフォームをOracle Analyticsに集約化 • DXビジョンとして掲げている”Data-Driven”を実現するため、本基盤へのデータ 集約をさらに進め、データ利活用を促進していく方針 システム構成イメージ 利用サービス・製品 • Exadata Database Service • Oracle Analytics Cloud • Compute, Storage, Load Balancer, FastConnect • Oracle Consulting Service 顧客事例: 資生堂/資生堂インタラクティブビューティー様 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates https://www.oracle.com/jp/news/announcement/oracle-cloud-infrastructure-powers-shiseido-global-sales-strategy-enhancing-innovation-and-growth-2025-02-03/ 34
35. 顧客事例: SBI損害保険株式会社様 基幹業務を支える情報システムを刷新、オラクルのフルマネージドPaaSに統一し大幅な運用効率化を狙う システム概要 • 自動車保険、がん保険、火災保険等、各種保険データを基にした膨大 なレポートを日々基幹業務で活用 • 旧態化した既存オンプレミス環境では、旧Sybase IQ、SAP BusinessObjects、Crystal Reportsなど、製品、サービス・フレーム ワーク、言語などが多岐にわたり煩雑なため、アーキテクチャの刷新と運用 管理コストの大幅な改善が急務に • 繁忙期の高負荷に柔軟に対応し、高いレベルのセキュリティとコスト・パ フォーマンスを両立するため、エンタープライズ要件に対応した基盤の実現 を検討 採用ポイント • フルマネージドPaaSにも関わらず、他社クラウドサービス(IaaS)と比較して 見積額が約10%低く、また、様々な要件に対しシングル・ベンダー(オラク ル)で対応、統一でき、運用管理コストの大幅な削減が見込まれる • 従来はピーク時に合わせたサイジングのため余剰リソースが発生していたが、 ADWのオートスケーリング機能によりCPUやメモリの自動増減が可能とな り、平常時は月末ピークの 1/3 の従量課金とするなどリソースの最適化 が図れる • これまでユーザー(企画や営業部門)からの依頼の度にシステム部門にて SQLを作成、データ抽出を行い、多くの煩雑な作業が発生していたが、 OCI DIやOACを導入することにより、分かりやすいインターフェイスでユー ザー主導によるデータの取り扱いが可能となり、社内におけるデータ利活 用を推進 システム構成イメージ 利用予定サービス • Oracle Autonomous Data Warehouse(ADW) • Oracle Analytics Cloud(OAC) • OCI Data Integration(OCI DI) • Oracle Cloud Infrastructure(Compute, Object Storage) 導入パートナー • 株式会社 クロスキャット 35 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates ・・・など 自動車(契約) 情報系DB 自動車(支払)DB がん基幹DB 団保基幹DB 火災基幹DB 基幹業務を支える 各種データソース群 Oracle Autonomous Data Warehouse OCI Data Integration Oracle Analytics Cloud データ収集・ 連携 データ蓄積 データ閲覧・分析 帳票出力 情報システム
36. 株式会社伊藤園様 Press Releaseおよびインタビュー記事のご紹介 36 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 伊藤園、Oracle Cloud Infrastructureでデータドリブンな営 業活動を推進 日本オラクル Press Release https://www.oracle.com/jp/news/announceme nt/itoen-modernizes-data-platform-on-oracle- cloud-infrastructure-2024-05-30/ 全社員が活用するデータ活用の環境を オラクルの「Autonomous Data Warehouse」と「Oracle Analytics Cloud」で刷新 AIによる運用の自動化とデータ活用の 高度化を推進 Powered by 伊藤忠テクノソリューションズ様 https://www.ctc-g.co.jp/report/case- study/itoen/ 全社員が利用するデータ活用基盤をク ラウド化 データドリブンな営業活動を推進 ZDNET Japan https://japan.zdnet.com/extra/oracle_itoen_2 02407/35220747/
37. 導入事例 ～ 抱えていた課題とそのソリューション事例 ～ 3つの代表的なパターン 37 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates  人頼みの煩雑なデータ抽出作業  その後の加工や集計作業も大変  社内プロセスも多く、データに基づくビジネ ス状況の理解と迅速な意思決定が遅れ る ソリューション事例  壱番屋様  三井不動産ファシリティーズ様 スムーズにデータを活用したい 古くなったオンプレミスの BIシステムを刷新したい  運用管理やシステム更改などに人・時 間・お金がかかる  ピーク時に合わせたサイジングでコスト最 適化を図れない  パフォーマンスが改善されない ソリューション事例  資生堂様  SBI損保様  伊藤園様 よりデータを理解したい  AI/機械学習テクノロジーを活用したい  膨大なデータ量に対応しつつ、様々な データを活用して相関を見つけたい  分かりやすいチャートでビジネス状況を素 早く直感的に把握したい ソリューション事例  カウネット様  東京都三鷹市様
38. 顧客事例: 株式会社カウネット様 機械学習による顧客分析とデジタル・マーケティングをOracle Cloudで実現 38 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates https://www.oracle.com/jp/corporate/pressrelease/jp20180614.html システム概要 • 機械学習による顧客分析とOne to Oneマーケティングの連 携 利用サービス • Oracle Analytics Cloud, Oracle Database Cloud Service, Oracle Maxymiser, Oracle Responsys 機械学習(※)を活用した マーケティング・キャンペーンのシナリオ作成 (※) RFM分析、デシル分析、クラスタ分析、アソシエーション分析など 新規顧客の獲得 既存顧客のロイヤリティ向上
39. 株式会社カウネット様 インタビュー記事のご紹介 39 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 売上と効率を同時に実現、カウネットのメールマーケティング戦略 AdverTimes. https://www.advertimes.com/20200630/article317877/
40. 40 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 顧客事例: 東京都三鷹市様 EBPM推進を支える新たな取り組み。データ利活用基盤として市民の声を能動的に把握する仕組みを整備 システム概要 • EBPMを積極的に推進するための分析基盤。データ分析から実際の 地域課題の解決に向けて、政策を立案・実行 • 行政への市民の声をより広範に把握するため、Twitterデータを分析 することで市民の反応やニーズを把握、施策検討に活用 導入効果 • 月数万件単位のTweetを取得。これまで自治体に届いていた市民 の声(年間数千件)より広範なデータを収集。データの収集・加工・可 視化までのプロセスを自動化 • ふるさと納税の取組など、各施策に対する市民の反応を能動的に把 握することができ、更なる施策の向上に寄与 • 今後のスマートシティ政策にも活かせる基盤になり得る システム構成イメージ 利用サービス • Oracle Autonomous Data Warehouse • Oracle Analytics Cloud • Oracle Integration Cloud • Oracle Cloud Infrastructure Data Science
41. 東京都三鷹市様 ご講演レポートのご紹介 41 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 三鷹市が進める官民データの利活用とデータ活用基盤 EnterpriseZine https://enterprisezine.jp/article/detail/14460
42. 本日のアジェンダ 42 Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates セッション Oracle Analytics Cloudの拡張分析機能 - AIアシスタントほか 日本オラクル株式会社 クラウド・エンジニアリング統括 CoE本部 Autonomous & Analyticsソリューション部 吉川 岳伸 Oracle Analytics Cloudのお客様事例 日本オラクル株式会社 事業戦略統括 事業開発本部 井上 聖吾 Q&A
43. Q&A Zoomの「Q＆A」機能から ご質問をお受けしております ご質問は他の参加者からも閲覧可能となります 所属企業名など個人を特定できる情報は書き込ま ないでください 匿名での投稿をご希望される場合は、投稿前に 「匿名で投稿」チェックボックスをオンにしてご投稿くだ さい 本ウェビナー中、ご回答できなかったご質問について は、後日、本ウェビナーの資料公開時に合わせてご 回答差し上げます Copyright © 2025, Oracle and/or its affiliates 43