Oracleは22日、企業向けAIを試験導入から本番運用へ移行するうえで、モデル性能そのものよりも、セキュリティ、データ保護、AIエージェントの統制が重要になるとの考えを示した。米SiliconANGLEが報じた。

同社は25〜28日に米ラスベガスで開催する「Oracle AI World 2026」を前に実施した事前インタビューで、こうした方針を明らかにした。

Oracleは中核テーマとして「信頼できるAIエージェント」を掲げる。データベース技術担当シニアバイスプレジデントのフアン・ロアイザ氏は、既存システムにセキュリティ機能を後付けするだけでは不十分だと指摘。AI、データ管理、アプリケーション開発を単一アーキテクチャに統合する必要があると説明した。

また、企業向けAIの基盤として「Oracle AI Database」も打ち出した。データベースエンジニアリングの製品・研究担当シニアバイスプレジデントのハサン・リズビ氏は、複雑なデータ構造の簡素化や多様なデプロイ形態への対応に加え、機微情報をデータの発生源で保護する機能を紹介した。

構造化データと非構造化データを一体で扱い、データを別のプラットフォームへ移さずにAIエージェントを構築できる点も特徴として挙げた。

Oracleはあわせて、AIエージェントの統制とデータベースレベルのセキュリティを主要メッセージに据えた。

データベースのミッションクリティカルデータ・AIエンジン担当シニアバイスプレジデントのティルタンカール・ラヒリ氏と、プロダクトマネジメント担当バイスプレジデントのサラ・ナラヤン氏は、データ、アクセス、知識、実行の4領域にまたがる信頼の枠組みを説明した。

Oracleは「Trusted Answer Search」「JSON Duality View」「Deep Trust Architecture」を通じて、ユーザー、アプリケーション、AIエージェントからの要求全般に対し、データベース層で保護を適用する方針を強調した。

AIを悪用したサイバー攻撃への対応では、セキュリティ対策の迅速化も重視する姿勢を示した。

データベース・セキュリティのソフトウェアエンジニアリング担当シニアバイスプレジデントのビピン・サマル氏は、「攻撃者がソフトウェアパッチを解析して脆弱性を突き止める状況では、従来型の更新サイクルでは対応が難しい」と述べた。Oracleは、データベース全体のリスク可視性を高めるとともに、脆弱性が悪用される前にセキュリティパッチをより迅速に配布する方向性も示した。

このほか、インフラや開発ツールに関する取り組みも紹介した。データウェアハウス・自律型データベース担当シニアバイスプレジデントのチェティン・オズビュトゥン氏は、本番運用に耐えるAIアプリケーションと試作段階の違いはデータ基盤にあると指摘した。

ソフトウェアエンジニアリング担当シニアバイスプレジデントのニフン・アガルワル氏は、自律型AIレイクハウスによって、分散したデータ環境でも大規模なデータ移動を伴わず、分析とAIによる意思決定を結び付けられると説明した。

データシステムのソフトウェアエンジニアリンググループ担当バイスプレジデントのジア・シ氏は、「Exadata Live Migration」により、稼働中のデータベース仮想マシンの接続を維持したままサーバ間で移行できると述べた。