【Oracle Cloud ウェビナー】[Oracle AI Database + Azure] AI-Ready データ戦略の最短ルート：Azure AIでビジネス データの価値を最大化

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1. Oracle Cloud ウェビナー [Oracle AI Database + Azure] AI-Ready データ戦略の最短ルート︓ Azure AIでビジネス データの価値を最⼤化 ⽇本オラクル株式会社、⽇本マイクロソフト株式会社 2026年1⽉21⽇
2. オラクルでは、クラウド・サービスをお客様が希望する場所で実⾏できる、分散クラウド戦略を推進しています。 そして、マルチクラウド・ソリューションとしてOracle Databaseサービスを、OCIはもちろん、Azure、Google Cloud、AWS でもご利⽤いただけるようになりました。これにより、Oracle RAC、Exadata、Autonomous AI Database、そして⾰新 的な機能を実装したOracle Database 26aiを活⽤し、あらゆる要件のOracle Databaseワークロードを希望するクラウ ドで実⾏することができます。 このセッションでは、Oracle AI DatabaseとAzureの先進サービスを利⽤したAI/データ活⽤ソリューションをご紹介します。 アジェンダ • オラクルの分散クラウド戦略、Oracle AI Database 概要 • Oracle Database@Azure 概要、Azure AI サービスとの連携 本セミナーについて Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates 2
3. オラクルが提供する分散クラウド Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates 3 Roving Edge Infrastructure Dedicated Region Exadata Cloud@Customer Compute Cloud@Customer ハイブリッドクラウド(@オンプレミス) AWS Azure Google Oracle Database@Azure Interconnect for Azure Oracle Database@Google Interconnect for Google Oracle Database@AWS HeatWave on AWS マルチクラウド Public Region Full Service Full Service
4. 今では信頼できるデータベースを”どこでも”サービスとして実⾏可能に ハイパースケール・パブリック・クラウドで実⾏ クラウドをオンプレミスで実⾏ Same Database. Same Features. Same Pricing. Exadata Cloud@Customer OCI Dedicated Region OCIフルサービスを お客様データセンターで提供 OCI Exadataサービスを お客様データセンターで提供 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates 4
5. “どこでも”同じデータベース・サービスを同じ価格で提供 Autonomous AI Database@OCI 1ヶ⽉ 101,040円 • 744時間(31⽇×24時間) • 2 ECPU/ストレージ 1TB/バックアップ 5TB • https://www.oracle.com/jp/autonomous- database/pricing/ Autonomous AI Database@Azure 1ヶ⽉ 101,040円 • 744時間(31⽇×24時間) • 2 ECPU/ストレージ 1TB/バックアップ 5TB • https://www.oracle.com/jp/cloud/azure/oracle- database-at-azure/pricing/ * 各社の為替レートにより、完全に同⼀価格にはならないケースがあります Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates 5
6. Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates 6 Oracle Databaseは各クラウドにインストールすれば使えましたよね︖ → どうして Oracle Database@Hyperscaler が必要だったのでしょうか
7. どうしてOracle Database on IaaSではクラウドのメリットが得られにくいのか Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates 7 3 データベース運⽤の 負荷が減らない データセンターやHWの運⽤ 負荷は低減できるが、データ ベースについてはオンプレミス と同様の運⽤負荷がかかる 3 2 性能と可⽤性 と拡張性の不⾜ オンプレミスで担保していた 性能や可⽤性の要件を汎 ⽤サーバやストレージでは満 たせず、要件の断念やデータ ベース分割等の⼤幅なシス テム変更が必要になる 2 1 完全な柔軟性 が得られない HWリソースは増減できるが 、ピークに合わせたライセンス 費⽤が必要になりコスト最 適化効果が⼩さい 1
8. Oracle Database@Hyperscaler であれば… Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates 8 3 データベース運⽤は 低減もしくはゼロに 定常的な運⽤は効率化 Autonomous AI Databaseではチューニング を含めた⾼度な運⽤タスクも ⾃動化 3 2 最⾼の性能と可⽤性 と拡張性を実現 Oracle Databaseに最適化 されたハードウェアで全ての サービスが稼働 ⼩規模から超⼤規模システ ムにも対応 (0.5コア-6,080コア)* 2 1 完全な柔軟性 の獲得 必要なリソースに準じた料⾦ で利⽤可能 ⾃動的なリソース変動による 最適化も可能 1 * 選択できるリソースサイズは各クラウドで異なります
9. Azureリージョン内にOCIが導⼊され、データベース・サービスを直接提供 Oracle Database@Azure MICROSOFT AZURE Region Microsoft Managed Infrastructure Oracle Cloud Infrastructure Oracle Managed Infrastructure Compute Kubernetes DevOps App Service Oracle Database @Azure Azure Cloud Services Fabric Entra ID Enterprise Applications Enterprise OLTP and DW Analytics MICROSOFT AZURE Region Microsoft Managed Infrastructure Compute Kubernetes DevOps App Service Azure Cloud Services Fabric Entra ID Enterprise Applications Enterprise OLTP and DW Analytics Oracle Database on IaaS (Compute) これによりOracle RACおよびExadataの実装と⾃律型データベースである Autonomous AI Databaseの提供が可能になりました Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates 9
10. Oracle Cloud Infrastructure: グローバル・フットプリント 200+ live or planned regions1 10 1 ⼀部リージョンは未発表のため、地図には表⽰されていません マルチクラウドもOCIリージョンとして位置づけられます マルチクラウド・リージョンは急速に拡⼤中 11 (2024年) → 38 (2025年) → 71 (計画中を含む) Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates 10
11. あらゆる場所のすべてのデータにAIをもたらす Oracle Database は Oracle AI Database へ進化 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates 11 次世代AIネイティブデータベース 数⼗の新規および強化されたAI機能 23aiからのシームレスな切り替え ⻑期サポート・リリース
12. AI-Readyなデータプラットフォームを、⼀つのデータ・アーキテクチャで実現 Oracle AI Database 26ai Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates 12 AIに求められる、あらゆるワークロード ワークロード データタイプ データ・エンジン OLTP OLAP AIベクトル検索 Agentic AI AIに求められる、あらゆるデータタイプ リレーショナル ベクトル ⾳声・画像 JSON 地理・空間・位置 グラフ 1つのデータ・エンジン ハイパフォーマンス 拡張性 ⾼可⽤性 セキュリティ あらゆるワークロードと、あらゆるデータを ⼀つの⾼性能なデータ・エンジン上でセキュアに利⽤可能
13. 「社員がごく⾃然にAIと⼀緒に働く環境」 を実現する “AI DB を核とした⾼精度・ハイレスポンスな 社内Q&Aチャットシステム” 会社概要 • オフィスや店舗等の家具・什器の製造・販売や空間設計、物流システム機器の開発など、 幅広い事業を⼿がける プロジェクト背景 • 社内Q&Aチャットシステムのコンセプト • 膨⼤な社内ドキュメント情報や知⾒に効率的にたどり着けるようAIの⼒を活かした新しい情 報基盤を開発・提供することで、「社員がごく⾃然にAIと⼀緒に働く環境」を実現する • 既存の仕組みにおける課題 • 散在していたデータを集約するシステムを構築したものの、検索対象データのほとんどが⾮構 造化データのままでは、検索精度・回答⽣成内容ともに期待にマッチしない状況だった • 強化・改善の⽅向性 • 様々な形式で存在する有益なデータの中⾝を テキスト化またはベクトル化し、テキストに対 するキーワード検索とベクトルに対する意味検索 を組み合わせることで検索を強化する 構造化データ(Q&A表のテキストなど)＋⾮構造化データ(画像・製品仕様書・図⾯データな ど) • 検索は、チャット形式での⾃然⾔語による問合せとし、問合せ内容に合わせて適切な検索 ⽅法を⾃動選択する仕組みを設ける 製品に関するニーズ 1. 構造化データと⾮構造化データを⼀箇所で扱い、シンプルかつ柔軟に検索を⾏えること 2. 検索対象データを⾃然⾔語に適したデータ構造へ変換するデータパイプラインを実装できる こと 3. データ登録・管理⽤のブラウザインターフェースAPを⼿をかけずに開発できる環境 4. ハイブリッド検索(ベクトル＆キーワード)等、⾼精度な検索⼿法を効率的に適⽤可能なこと サービスに関するニーズ • データ と AI に精通しており、提案から実装まで⼀環して協働できるコンサルティングサービス システム構成イメージ 評価ポイント 1. 検索の精度と速度 ▶ 「正解ドキュメントを⾼い精度(平均7位)で取得、しかもレスポンスは1秒以下」 2. 取得したデータを元に AI Agent が適切な回答を⽣成できるか ▶ 「想定以上に精度の⾼い回答を得ることができており、驚いている」 3. さらなる強化・発展ができるか ▶ 「今後、グラフDB機能を活⽤したさらなる精度向上案を作成できた」 利⽤サービス・製品 • Oracle Autonomous AI Database (AI Vector Search機能) • Oracle APEX (UI開発) 顧客事例︓オカムラ 様 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates 13 • OCI Functions (データパイプライン処理) • OCI Generative AI (エンベディング) • Oracle Consulting Service Oracle APEX Autonomous AI Database ⾮構造化データ (図⾯やマニュアル) (PDFやPPTなど) ⽣成AIモデル 構造化データ (各部⾨の Q&A情報) ⽇本語問合せ 結果 ⾮構造化データの テキスト⽣成・べクトル化 AI Agent REST API 結果 質問例: ABC社aaa店舗は何系統ですか︖ （該当案件の電気系統について、 図⾯の情報から読み取って回答して） ⾮構造化データの中⾝を解釈・検索可能にしたことで、 Q&A整備の負担を増やさずに回答⽣成精度向上に成功 ハイブリッド検索 Point Generative AI データ 登録・管理⽤IF データパイプライン Functions
14. AI/機械学習を利⽤した完全⾃動運⽤、チューニングをはじめとしたDB運⽤は消滅 Oracle Autonomous AI Database - ⾃律型サービスによる運⽤の⾃動化 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates 14 Oracle AI Database + 運⽤⾃動化 = Oracle Autonomous AI Database ⾃動 チューニング ⾃動 プロビジョニング ⾃動 コンフィグレーション ⾃動 暗号化 ⾃動 オンラインパッチ適⽤ アップデート ⾃動 エラスティック スケーリング 運⽤業務 の排除 ⼈的エラー の排除 ダウンタイム の排除 複雑な スケーリング 作業の排除 チューニング 作業の排除
15. Oracle AI Database と Azure AI エコシステムによるAI/データ活⽤ Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates 15 Oracle AI Database Autonomous AI Database Microsoft Azure
16. [Oracle AI Database + Azure] AI-Ready データ戦略の最短ルート： Azure AI でビジネス データの価値を最大化 日本マイクロソフト株式会社 クラウド＆AIプラットフォーム技術統括本部 シニア ソリューション エンジニア 松森 健明 2026年1月21日 | Oracle Cloud ウェビナー シリーズ
17. 1.3B 2028 年までに企業が持つエージェント の予測数 AIイノベーションの加速
18. AI エージェント型システムへの進化 これまで アシスタント 自動化 繰り返し作業を実行します 「新入社員の情報を人事システ ムに入力する」 質問に回答し、提案を行います 「オフィスの服装規定は何です か？」 今日 エージェント エージェント型システム 計画し、根拠を示し、行動します 「新入社員のためにノートPCを注 文する」 複数の手順を含む複雑なタス クを完了します 「月曜日までに5人の社員をオ ンボーディングする」 価 値
19. Azure Monitor Azure App Config Microsoft Cost Management ClearML Dataloop GitHub Actions Azure AI Content Safety Microsoft Defender Entra ID Azure Policy Azure Application Gateway Azure Confidential Computing Azure Backup Azure OpenAI Service GPT-5 Phi models Microsoft Research Hugging Face models Mistral AI models Meta Llama models Rockwell Snowflake models Cohere models Databricks models Nvidia models Jais G42 models Nixtla TimeGen1 NTT data model Sight machine Saifr DeepSeek Microsoft AI エコシステムでの構築、展開、管理 1P offerings（Microsoft 提供） 3P offerings Azure AI Agent Service Azure AI Search Microsoft Fabric Azure SQL Database Microsoft Bing Microsoft Blob Storage Microsoft SharePoint Langchain LlamaIndex Azure Redis Azure Cosmos DB Azure Postgres Azure Data Lake Storage Azure Logic Apps Azure Functions Event Hub Llama Stack Code Interpreter Dynamic Sessions Container Apps Azure Kubernetes Azure AI Speech Azure AI Language Azure AI Translation Azure AI Vision OpenAI Actions Gretel Azure AI Doc. Intelligence Azure AI Content Und. Semantic Kernel AutoGen Azure ML Prompty Fine-tuning & distillation Weights & Biases Scale Tracing & debugging Evaluation Experiments AI Toolkit for VS Code Statsig Arize AI Copilot Studio Visual Studio GitHub Microsoft Foundry SDK 最高のモデルを用いた設計 包括的なエージェント ツール チェーンによるカスタマイズ 本番環境でのパフォーマンス管理 信頼できる AI のためのセーフガード Microsoft Foundry 開発者 サービス
20. 安全で、プライベートかつ信頼できる AI を活用・構築しましょう データ、AI、アプリケーション、モデル を安全に保護 セキュリティ リスクやコンプライアンスを管理す るため、技術・テンプレート・ガバナンスのベス ト プラクティスを活用し、安心してアプリケー ションを設計しましょう。 AI アプリケーションにエンドツーエン ドで検証可能なプライバシーを組み 込みましょう 保存中、転送中、使用中のデータを Confidential AI を用いて保護します。 組み込みの AI セーフティツールを 活用しましょう 有害なユーザー・AI 生成コンテンツを検出・ フィルタリングし、PII を保護します。さらに、プ ロンプト攻撃、ハルシネーション、保護対象 データや著作物、バイアスからアプリケーション を守ります。 信頼できる AI で保護しましょう
21. データベース リアルタイム インテリジェンス Power BI Data Factory 分析 AI 変革を実現する統合データ プラットフォーム Microsoft Fabric OneLake AI ガバナンス（統制） Fabric プラットフォーム
22. Satya Nadella, Microsoft Chairman and CEO, and Larry Ellison, Oracle Chairman and CTO, announcing our expanded partnership Sept 2023 Oracle Database@Azure のご紹介 30+ 共通のお客様を 30 年以上にわたり支援 10+ クラウド分野における 積極的なパートナーシップを 10 年以上継続 2019 Microsoft Azure 向けに Oracle Interconnect を 提供開始 2023 Oracle Database @ Azure を正式に提供開始 Learn more at aka.ms/OracleDatabaseAzure
23. Oracle Database@Azure ― Oracle と Azure の “ベスト・オブ・ブリード” ✓ 技術面 – Exadata、Autonomous AI Database、RAC を Azure 上でサポート。Azure 上のアプリケーションと Oracle Database 間のレ イテンシを最小化。 ✓ 商用面 - OCI と 1:1 のライセンス・価格同等性。Oracle Support Rewards に対応し、Azure MACC コミットメントとして計上可能。 ✓ サポート - 移行フェーズから本番運用、その後の継続的なサポートまで Oracle 社が一貫してサポート可能 ✓ Azure 連携 – Microsoft Sentinel、Defender for Cloud、Purview、Microsoft Fabric、Power BI、Microsoft Foundry など主要 Azure サービスとシームレスに連携 アプリケーションのモダナイズ Oracle Zero Data Loss Autonomous Recovery Service 1ms 未満の低遅延通信 App -> Data Exascale Microsoft Entra ID Microsoft Fabric Microsoft Sentinel Azure App Services Azure Kubernetes Service Microsoft Purview データ活用の高度化 セキュリティ強化 Exadata Database Service Autonomous AI Database Azure vNet Oracle Database @ Azure すべて同一の Microsoft Azure リージョン内で提供 aka.ms/OracleDatabaseAzure Base DB Microsoft Foundry Azure OpenAI Service 生成 AI 活用を加速
24. Azure 上で、Oracle Database と GoldenGate の全製品群をサービスとして提供 Exadata Database Service Autonomous AI Database Exadata Exascale Service Oracle Database@Azure Base Database Service GoldenGate on Oracle Database@Azure New New New/Azure のみ
25. Oracle Database@Azure は、30 以上のリージョンで提供されています Australia Australia East Australia Southeast 一般提供（GA） リージョン US East US East US 2 Central US South Central US West US West US 2 West US 3 North Central US Canada Canada Central Canada East Brazil Brazil South Brazil Southeast UK UK South UK West EU France Central Germany West Central Italy North Germany North North Europe Sweden Central France South Spain Central West Europe Sweden South UAE UAE North UAE Central India Central India South India Asia Japan East Southeast Asia Japan West
26. ©Microsoft Corporation Azure 商用面でのメリット ― Microsoft と Oracle への投資価値を最大化 Microsoft Azure Consumption Commitment（MACC）を最大 限に活用 Oracle Database@Azure の利 用額を Azure コミットメントとして 計上可能 Oracle への投資を最大限に活用 価格・ライセンスは 1:1 の同等条 件 Oracle Database BYOL、ULA、 ライセンス込みのデータベース サービ スを利用可能 Oracle Support Rewards を 獲得し、サポート費用を削減 Oracle Database@Azure の利 用額に応じて Support Rewards が付与され、Oracle テクニカル ラ イセンス サポート費用を削減可能 Oracle Support Rewards Oracle ZDM + Cloud Lift Services Azure Accelerate Factory
27. Microsoft Sentinel、Microsoft Purview、Power BI、Fabric、 Microsoft Foundry など、主要な Azure サービスと統合可能 Azure ポータルや API を使用して、デプ ロイ・管理・監視を実施 使い慣れた既存の Oracle DBA ツール をそのまま利用してデータベースを管理可 能 Oracle からのプライベートオファー Azure Marketplace（MACC）経由で 請求 ライセンス・価格は 1:1 の同等条件 統合されたカスタマー エクスペリエンス 既存の Azure および Oracle のスキルをそのまま活かし、Azure 上でアプリケーションとデータベースのスタックを一体的に管理 Oracle DB @ Azure Functional Demo
28. Oracle Database@Azure の価値 ― Oracle データを Azure で最大限に活用 Best in class AI 生産性を向上 11,000 以上の AI モデ ルでアプリや業務プロセ スを改善 Entra ID、Teams、 Microsoft 365 と連携 したエンタープライズ対応 Copilot MACC + Oracle 投資（BYOL、ライセンス込み、Support Rewards） Best of Oracle Oracle ワークロードの 移行 データベース: Exadata, Autonomous AI, Exascale, Base DB, Oracle on Azure VMs Oracle アプリケーション: E-Business Suite, JD Edwards, Peoplesoft, Retail Policy, Enterprise Performance Management Better Apps 顧客体験を変革 AI を活用してカスタム ア プリをモダナイズ 生産性を高め、より優れ たユーザー体験を実現 意思決定をさらに 高速に 月間 3,000 万人が利用 する 分析・BI プラット フォームを活用 データからより多くの価値 と洞察を引き出す Better insight 多層防御のクラウド セキュリティ 毎日 84 兆件のシグナル を処理する脅威インテリ ジェンスを活用 信頼できるセキュリティ ソ リューションで 環境を保 護 Better security 統合されたガバナンス
29. なぜ Oracle を Azure に移行するのか — Oracle データから価値とイノベーションを引き出す Microsoft Azure リージョン Virtual Machines Virtual Machines Oracle Database @Azure 移行を実現し、迅速化 Azure 上の Oracle Exadata を活用す ることで、ミッション クリティカルなアプリ ケーション移行におけるリスクと複雑性 を低減 Azure への移行を 促進・加速 Microsoft Azure リージョン Azure DevOps Azure Kubernetes Service Oracle Database @Azure クラウド サービスによるモダナイゼー ション アプリケーションとデータベースの両方をモ ダナイズし、常に最新（Evergreen） な状態を維持しやすくする 移行し、モダナイズ Microsoft Azure リージョン Microsoft Fabric Oracle Database @Azure 分析・AI によるイノベーション 低レイテンシかつデータ エグレスなしで Azure の分析・AI を活用し、Oracle データから新たな価値を創出 分析・BI・AI による 価値創出
30. Oracle と Microsoft がデータ移行を支援します 推奨 Oracle Zero Downtime Migration—ZDM 物理 / 論理 シームレスな切り替え 推奨 Oracle GoldenGate 物理 / 論理 シームレスな切り替 え Oracle Data Guard 物理 最小限 RMAN 物理 長い Oracle Data Pump 論理 長い Oracle Database Multitenant Movement 物理 / 論理 長い 移行 オンライン ダウンタイム Oracle Cloud Lift Services (OCLS) Oracle DB@Azure へのオンボーディング、アーキテクチャ設計、移行に関するガイダンスを提供し ます。Microsoft はインフラおよびアプリケーションのアーキテクチャ設計、ならびに移行に関するガイダンスを提供します。 Azure Cloud Accelerate Factory Azure のランディングゾーン、ネットワーク、インフラ設計に関する支援を提供します。
31. Oracle と Azure の強みを組み合わせ、ビジネスを変革 データ サイロを解消し、Azure 上で完全に統合された体験により、ビジネスの俊敏性を実現します AI Microsoft Foundry と Copilot によりイノベーションを推進し、す べてのユーザーに直感的で実行 可能なインサイトを提供 Analytics Microsoft Fabric / Power BI に よりデータを統合し、リアルタイム分 析を簡素化しながらインサイトを拡 張 Microsoft Purview により、ガバナ ンスを実現 "Art of the Possible" demo of Oracle and Fabric integration Better AI Better insight Security Microsoft Sentinel による脅威 のプロアクティブな可視化 Microsoft Defender による脅 威防御 Azure Key Vault と Microsoft Entra ID によるアクセス制御を 実現 Better security Apps GitHub、Copilot Studio、 App Services、Azure Kubernetes Service を活用し、 アプリケーションの構築・モダナイ ズを通じてイノベーションを加速 Better apps
32. Azure を活用し、Oracle のデータをリアルタイムに活用 Microsoft Fabric によるオープン ミラーリング • 柔軟で低コスト、かつ低遅延なソリューションにより、単一の分析プ ラットフォーム上でデータを統合 Oracle GoldenGate を使用してデータをレプリケーションし、その後 Fabric の OneLake に取り込み New GoldenGate on Azure into Fabric • 双方向かつ低遅延のレプリケーション向け最適化 ※データを Parquet 形式で Fabric の OneLake に直接取り込み • Oracle Database@Azure 上の GoldenGate は、Oracle Database@Azure と同等のライセンス柔軟性を提供 Fabric へのファースト パーティ製ミラーリング 複雑なパイプラインを必要とせず、対応ソースとの高速性、シンプルさ、統 合性を実現します。 New Data Engineering Data Warehouse Data Science Real-Time Intelligence Power BI Data Factory OneLake Purview AI 変更データ 業務データ の更新 Oracle Database@Azure Microsoft Azure インフラストラクチャ Better insight "Art of the Possible" demo of Oracle and Fabric integration Azure Databricks OneLake in Fabric OneLake in Fabric
33. Oracle のデータから、より豊かなインサイトを引き出す Power BI の Copilot により、データモデルをビジネス インテリジェンスへ変換 1. Microsoft Power BI に自然 言語でクエリを実行 2. Copilot がデータを分析し、グラ フ付きレポートと要約を生成 3. ユーザーは追加の質問を重ね、 理解をさらに深めることが可能 自動生成されるインサイト 自然言語によるクエリ 予測分析 テキストおよび画像の分析 Better insight "Art of the Possible" demo of Oracle and Fabric integration
34. データの整合性とセキュリティを確保 Microsoft Purview により、データリスクと複雑さを低減 Better insight アクセス エンドユーザーがデータを検索し、系譜（リネージ）を確認し、アクセスを 申請可能 可視化・監督 データの作成方法や利用状況をデータ資産全体で把握可能 保護 Microsoft Fabric にミラーされたデータを含め、 保存場所を問わず機密データを管理・保護するための データポリシーを策定可能
35. アプリケーション サービスとプラットフォームでエクスペリエンスを変革 モダナイズ インフラ管理を簡素化し、可用性とセキュリティを 向上。 クラウド ネイティブ アーキテクチャをサポート。 移行 Azure VM や Azure VMware Solution 上でア プリケーションを実行し、AI を含むクラウドサービス で高度化。 Oracle のサポートとライセンスモビリティを活用し、 Oracle 認定環境へ移行。 Better apps Oracle のサポートポリシーに基づき、Azure 上で利用可能 Azure Kubernetes Service Azure Red Hat OpenShift Oracle WebLogic Server を必要とするアプリケー ションを含む、Oracle 依存のコンテナ化アプリケー ションをサポート。Linux や Windows など、さまざま なコンテナ タイプに対応。 Azure App Service Java、.NET、Python、Node.js など、複数の プログラミング言語をサポート。 JD EDWARDS ENTERPRISEONE ENTERPRISE PERFORMANCE MANAGEMENT RETAIL PEOPLESOFT E-BUSINESS SUITE Announcing Support for JDE, EBS, Peoplesoft and other Oracle Applications on Azure
36. 主要企業・組織がすでに Oracle Database@Azure を採用 Conduent powers large US tolling authority with Oracle Database@Azure Liantis relies on Oracle Database@Azure to strengthen security and resiliency The Craneware Group Oracle Database@Azure Lloyds Banking Group adopts Oracle DB @ Azure to Support Tech Transformation
37. アステラス製薬、Oracle Database@Azure により Oracle データベースを統合し、6つのデータセンターを閉鎖 Challenge  日本に本社を置く多国籍製薬企業アステラス製薬は、 新たな俊敏性を得るため、 物理的なデータセンターから撤退し、 クラウドへ業務を移行すべきかを検討していまし た。 Solution  Oracle Database@Azure が東日本リージョンで提供開始されることを受け、 Oracle データベースを単一の最適化されたプラットフォームへ 統合することを決定しま した。  データベースとアプリケーション基盤を同一のクラウド環境に配置することで、 特にレイ テンシーの面で大きな効果が得られると判断しました。  その結果、世界各地にあった6つのオンプレミスデータセンターを閉鎖し、 大幅なコスト 削減を実現しました。 Products  Oracle Database@Azure, Azure Data Box 「Azure へ移行したことで、ビジネス面では非常にスムーズに進みました。アプリケー ション層が Exadata と同じデータセンターにあった頃と、ほとんど変わりません。」 Paul Batulis Lead for hybrid cloud delivery and operations Astellas Pharma Customer Astellas Pharma Industry Health Pharma Organization Size 10,000+ employees Country Japan Read the full story here
38. エネルギー企業 SEFE、Oracle Database@Azure への 移行で業務効率を向上 Challenge  ヨーロッパ全域で 5 万人超の顧客にサービスを提供する国際エネルギー企業 SEFE は、 オンプレミス環境で稼働するハードウェアの老朽化と、必要なアップグレードに伴う高コス トに直面していました。高可用性と災害復旧を確保しつつ、過度なコスト増を避ける必 要があり、サービス停止やコスト急増を防ぐため迅速な意思決定が求められていました。 Solution  SEFE は、Oracle Database@Azure へ移行することで、5 年間の視点で投資対効 果がプラスになると判断しました。移行の途中段階においても、すべてのシステムはオン プレミス時代より高速に稼働しており、Oracle Database@Azure における運用品質 の高さを示しています。  アプリケーション性能は平均で約 10% 向上し、低レイテンシも一貫して維持されていま す。この移行により、高額なインフラ刷新を回避できただけでなく、ROI はすでに当初の 予測を上回っています。 Products Oracle Database@Azure, Office 365 Enterprise, Microsoft Entra 「Azure への移行は、効率性を重視した判断でした。Azure データセンターでは、 自社運用では実現できないほど高い電力効率と冷却効率を得ることができま す。」 Randy Moore Executive Vice President of IT Infrastructure at SEFE Customer SEFE Industry Energy and resources Country Germany Read the full story here
39. Conduent、Oracle Database@Azure により トランザクション処理性能とレジリエンスを向上 Challenge  IT サービスプロバイダーである Conduent は、基幹となる Oracle 環境において、運用 の複雑性を抑え、サービス停止を最小限にすることを目指していました。  しかし、既存のクラウド上の Oracle データベース環境では、高い可視性を求める顧客 やミッションクリティカルなシステムを支えるために必要なスケーラビリティが不足していまし た。 Solution  CConduent は Microsoft Azure 環境に Oracle Database@Azure を導入しました。 これにより、Azure と Oracle 両社が提供するトップクラスのサービスレベル、パフォーマン ス、スケーラビリティ、可用性を活用し、プラットフォームおよび顧客向けサービスを強化し ました。  さらに、Oracle と Azure の強みを組み合わせることで、トランザクション処理を高速化 し、可用性やスケーラビリティに関する懸念を解消しました。 Products  Oracle Database@Azure, OpenAI Service 「私たちは、Oracle 環境をゼロから構築するアプローチから脱却し、Azure プラット フォーム上で Oracle と Azure の両方の強みを融合させるクラウドベースのアプローチ へ移行しました。」 Ralph Lech Vice President of Infrastructure Engineering, Conduent Customer Conduent Industry Transportation Services Organization Size 10,000+ employees Country United States Read the full story here
40. Oracle Database@Azure のデータを活用した AI アプリの構築 自分専用のカスタ ム Copilot Microsoft Teams で協働す るエージェント 自社で微調整した AI モデル に基づく AI アプリケーション （BYOM） 選択肢 2 Azure AI Search (ベクトル化) データ取得レイヤー 何を構築しますか？ 選択肢1 Oracle ネイティブのベ クトル化を使用 Oracle DB 23.ai および 26.ai で利用 可能 Or Copilot Studio Microsoft Foundry Logic Apps GitHub Copilot データの移行やレプリケーションは不要
41. クラウドを横断したデータ移動とミラーリング マルチクラウド対応の SaaS 型データレイク ミラーリングは無償で提供され、OneLake 上にデータベース全体のリフレクションを作 成し、継続的に同期を維持 コピー ジョブにより、バッチおよびインクリメン タル コピー（CDC）を組み込み、高度な 構成でデータ移動を簡素化 Microsoft Fabric - OneLake によるデータ統合 Azure Dataverse AWS S3 GCP Oracle Database @ Azure Snowflake オンプレミス Data Factory リアルタイム インテリジェンス 分析 データベース Power BI OneLake CDC 処理 ミラー データベース テーブル コネクタ ランディング ゾーン CDC feed
42. データ移動なし Oracle データの統合 ― Azure／Microsoft Fabric • GoldenGate on Azure (マネージド サービス) • GoldenGate at OCI (マネージド サービス) • Oracle GoldenGate 23ai (オンプレミス / クラウド VM) Microsoft Fabric • Database Mirroring (リアルタイム レプリケーション) • オープン ミラーリング (パートナー ソリューションと連携し、Fabric OneLake にデータを複製) • Copy Job (バッチおよび増分コピー（CDC）を標準サ ポート) Azure Databricks Azure Data Lake Storage Gen 2 • Copilot Studio • Microsoft Foundry • GitHub Copilot • Power Apps • Dataverse Oracle GoldenGate を利用した データ移動 Microsoft Fabric（Data Factory） によるデータ移動 New New OneLake in Fabric OneLake in Fabric New
43. ユースケース ― AI と分析のためのグローバル臨床試験データ統合  Contoso Clinical は、世界各地で臨床試験を実施するグローバル製薬企業です。  国際規模での事業運営では、試験データにおける相関関係やパターンを特定する能力が求められます。  各地域での運用において、コンプライアンス、効率性、リソース最適化を確保する必要があります。  研究グループ（データエンジニアおよび科学者）が、Oracle Database@Azure 上の Oracle Database 26ai を活用 します。  既存の Oracle システムから臨床試験のビジネスデータを統 合する必要があります。  高度なベクトル化技術と、多様な集団にまたがる AI・ML のパターンマッチングを活用します。  Oracle Database 19c およびそれ以前の Oracle システ ムを、Oracle Database@Azure 上で運用しています。  地域ごとの臨床試験データを、他システム（保険会社、 病院）からのデータと統合する必要があります。  AI、分析、レポーティングを実行し、地域業務の効率化を 実現します。 本部 各地域での運用
44. RAG（Retrieval Augmented Generation） 文書 • PDF、Officeドキュメン ト • 画像ファイル • PDF/Officeドキュメント 内に埋め込めれた画像 • ドキュメント レイアウト、 JSON、CSV、 Markdown • Oracle データ • OneLake • Blob Storage • ADLSv2 • SQL DB +増分変更のトラッ キング • テキストを段落単 位に分割 • 固定サイズでの 分割 • インテリジェントな レイアウト出力 • ドキュメントのメタ データを引き継ぐ • 画像 → ベクトル • テキスト→ベクトル • OpenAI、AI Vision、モデルカタ ログによる埋め込み • ドキュメント インデッ クス • チャンク インデックス • 両方 • ブースト • 重み付け • しきい値設定 画像 コンテンツ データを追加 抽出 チャンク分割 埋め込み インデックス化 クエリ モデルを選択 カスタム Copilot のための RAG 取り込み
45. Copilot Studio Visual Studio GitHub 開発者 サービス エージェント型 AI によるアプリケーションとシステムの効率化 新規構築、またはモダナイズ Fabric におけるデータ エージェントと Copilot Microsoft Foundry アプリケーション プラットフォーム Azure App Service, AKS API および統合サービス データ プラットフォーム Oracle Database – Exadata, Autonomous AI, Exascale, Base インフラストラクチャ Oracle Database@Azure Microsoft Fabric と OneLake ユーザー チャネル Microsoft Purview + + レジリエンス、セキュリティ、ガバナンス Azure AI Content Safety Azure AI Search Azure AI Agent Service Azure OpenAI Service Azure Machine Learning リアルタイム イベント ストリーム 処理
46. ローコード: Copilot Studio でエージェントを構築・カスタマイズ 自分のエージェントを構築 独自のエージェントを取り込む 1,500 以上のコネクタ、データ、アクション、 チャネルから選択できます Microsoft Foundry（プライベート プレビュー）で独自 のモデル・データ・ツールを構築し、Copilot Studio に取 り込んでカスタム エージェントを作成できます 日常的なチャネルでエージェントを利用可能にする 大規模な管理とセキュリティを確保 Microsoft Teams Power Platform M365 Copilot Copilot Studio Visual Studio GitHub Microsoft Foundry SDK 開発者 サービス
47. Oracle Database@Azure 上のデータを活用してアプリを開発 データ移行やレプリケーションは不要 Oracle Database コネクタを使用 リアルタイムでデータにアクセス Microsoft 365、Teams、Azure、 SharePoint、Dataverse などのサービスと シームレスに統合 最新の OpenAI 埋め込みモデルを活用 Oracle Database 26ai の ONNX （Open Neural Network Exchange） 対応により、データをデータベース内でネイ ティブにベクトル化 Oracle Database（Oracle ネイティブ・ベクトル化） AI アプリケーションを 強化・構築 自分専用のカスタム Copilotを作成 カスタム業務アプリ を迅速に構築 Copilot Studio Logic Apps Microsoft Foundry Dataverse Power Apps GitHub Copilot
48. Oracle Database@Azure 上のデータを活用してアプリを開発 with Microsoft Fabric Microsoft Fabric 上で、異なる種類 のデータ資産を効率的に管理できます。 Oracle GoldenGate と Microsoft Fabric のミラーリング機能を利用できま す。 ほぼリアルタイムでデータにアクセスでき ます。 Microsoft 365、Teams、Azure、 SharePoint、Dataverse などのサービ スとシームレスに連携できます。 Oracle Database Microsoft Fabric AI アプリケーショ ンを強化・構築 自社専用のカス タム Copilot を 作成 Microsoft Foundry • Azure AI Search (ベクトル化) • インサイト取得の ための Data Agent • 独自モデルの構築 （BYOM） Oracle データを使って 基盤モデルを微調整 Copilot Studio • インサイト取得のための Data Agent GitHub Copilot
49. ベスト プラクティスを活用して展開を加速 ランディングゾーン アクセラレータ for Oracle on Azure スピード Azure ランディング ゾーン上に構築する 戦略的な設計パスとターゲットの技術的な状態を定義するのに 役立つ 素早く本番稼働させるための自動化も含む スケーラビリティと柔軟性 パフォーマンス要件を満たし、ビジネス要件に基づく カスタマイズを可能にする 信頼性 Microsoft の技術ガイダンスと規範的ガイダンスを利用する 参照アーキテクチャとリファレンス実装にアクセスする Introduction to Oracle on Azure Adoption Scenarios - Cloud Adoption Framework | Microsoft Learn
50. Microsoft から無償支援を 受ける Azure パートナーとの共同体制で、30 種 類以上の Azure サービスをあらゆる規模 のプロジェクトにデプロイできます ベストプラクティスで加速 数千件の顧客案件で培った実証済みの 戦略を活用し、数週間でデプロイを完了 します お客様の投資効果を最大化 ビジネスインパクトを高めるため、より高度 なコンポーネントやプロジェクトに資金とス キルを優先的に投入します 注） Cloud Accelerate Factory プログラムが提供する特定の範囲のみが無償の対象です。また本プログラムは所定のご利用条件があります。 詳細は Microsoft の御社営業担当までお問い合わせください Cloud Accelerate Factory Oracle Exadata Database@Azure Migration Microsoft エキスパートによる無償デプロイ支援で Azure プロジェクトを迅速化
51. Microsoft または Oracle のアカウント チームに問い合わせる Migrating Oracle to Azure Azure.com/oracle Oracle.com/azure Azure Cloud Accelerate Factory Oracle Cloud Lift Services (OCLS) Find the right partners 本日ご紹介した各オプションについて、さらに詳しく知る 御社営業担当までお気軽にご相談ください。 Announcing the Oracle Database@Azure Course Oracle Database@Azure documentation Support for Oracle Applications on Azure Oracle on Azure Landing Zone Join the Oracle Database@Azure Community Group ぜひお気軽にご連絡ください！
53. Oracle Database@Azure • オラクル • 概要ページ • ドキュメント • リファレンス・アーキテクチャ • 提供サービスの確認 • マイクロソフト • ドキュメント • 関連記事 • Oracle Blogs - Oracle Database@Azure • Qiita - Oracle Database@Azure データベース・サービス • Autonomous Database • 概要資料｜技術資料 • Exadata Database Service - Dedicated • 概要資料｜技術資料 • Exadata Database Service - Exascale • 技術資料 • Base Database Service • 概要資料｜技術資料 • お客様事例 Oracle Database@Azure: 関連情報 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates 16
54. Q) 経営のダッシュボードをPower BIで構築予定です。併せて機械学習で業績予測、 需要予測まで踏み込みたいのですが、技術論だけでなく、実際の業務フロー、経営層 のダッシュボードの使い⽅含め、MS社でユースケース資料などございますでしょうか︖ A) 「業績/需要予測まで含む経営ダッシュボード」という観点では業種・会社ごとにKPI/ 定義が⼤きく異なるため、マイクロソフトとして “完成形のダッシュボード テンプレート”と いうのはご提供しているわけではおりません。 ⼀⽅で、設計〜運⽤（業務フロー/ガバナンス）や、予測モデルを本番運⽤するため のガイド（MLOps/監視） については、体系的なガイドを提供しております。 ▪ Power BI（戦略・運⽤・ガバナンス︓実践の型） • Power BI 実装計画: BI 戦略の概要 - Power BI | Microsoft Learn • Power BI 実装計画: BI の戦略的計画 - Power BI | Microsoft Learn • Power BI 実装計画: BI 戦術的計画 - Power BI | Microsoft Learn • Power BI 実装計画: BI ソリューション計画 - Power BI | Microsoft Learn ▪ 需要/業績予測（ML）＋運⽤（MLOps/監視） • チュートリアル:需要予測と AutoML - Azure Machine Learning | Microsoft Learn • 機械学習の操作 - Azure Architecture Center | Microsoft Learn • Model monitoring in production - Azure Machine Learning | Microsoft Learn また、業務フローや経営層による活⽤のイメージについては、以下の顧客事例もご参 考にしていただけます。 （例︓⼊⼒負荷削減→データ統合→経営ダッシュボード、ガバナンスの効いた⺠主 化） ▪ 顧客事例（業務フロー/経営層活⽤の具体イメージ） • パナソニック ソリューションテクノロジー︓⾃らの DX のため Microsoft Dynamics 365 で基幹システムを刷新、⼊⼒業務の負担軽減とリアルタイム性 の⾼い経営データで企業体質を強化 | Microsoft Customer Stories • 富⼠フイルムビジネスイノベーション︓200 名超のデジタル オフィサー体制でガバ ナンスの効いた DX の⺠主化を実現︕ Microsoft Power Platform で約 7,600 ⼈のコミュニティ メンバーが活躍する富⼠フイルムビジネスイノベーション | Microsoft Customer Stories セミナーでいただいたご質問への回答 Copyright © 2026, Oracle and/or its affiliates 17