はじめに
こんにちは、AI チームの村田 ( @em_portero ) です。
2026年10月25日から28日まで、ラスベガスで開催されている Oracle AI World に昨年に引き続き、AI Shift として参加しています。
昨年の参加レポート
この記事では、25日と26日の様子を紹介したいと思います。
カンファレンス概要
Oracle AI World は、Oracle 社が年に一度開催するグローバルイベントです。昨年、Oracle Cloud World からリネームされ、二度目の開催となります。
会場はアメリカはラスベガスにある、The Venetian Resort です。
ホテルの会議フロアを貸し切り、朝食と昼食はビュッフェ形式で提供されます。
また、AI Shift からは昨年に引き続き登壇があります。
28日午前のセッションにて Principal FDE の若泉から "Teaching an AI Agent Your Business: Deep NL2SQL and the Knowledge Behind It" と題した、Oracle 社との共同発表があります。
全体的に "Business の中の DB, AI" が強調されているように感じる
ビュッフェ会場
セッション紹介
25日と26日に参加したセッションの中から、3つを紹介します。
Oracle: Where AI Means Business
26日に行われた、Oracle CEO の Mike Sicilia による基調講演です。
AI を単体のツールとして使う段階は終わり、企業の既存システムや業務に組み込んで成果を出す段階に入った、という内容でした。
その土台として、信頼できる企業データ、セキュリティ、ガバナンスが繰り返し強調されていました。
デモでは、Oracle Fusion Applications 上で動く物流のエージェントが紹介されました。
24時間動くエージェントが出荷計画の制約を分析して計画を組み直し、たまっていた117件の注文を処理して、1日で8,000ドルのコストを削減していました。
エージェントの実行内容と理由は監査用の記録として残り、運用上の上限に達すると処理を止めて担当者に報告します。
Oracle はこの仕組みを "AI with receipts" と呼んでいました。
基調講演の様子
これらを支える基盤として Deep Trust AI Architecture が紹介されました。
Deep Trust AI Architecture には、業務の文脈を踏まえて自然言語から SQL を生成する Deep NL2SQL も含まれています。
28日の若泉の発表は、この Deep NL2SQL を扱います。
基調講演のアーカイブ動画は YouTube で公開されています。
Make Document Answers Traceable: AI Agents and Knowledge Graphs
Oracle Database のナレッジグラフ機能を使い、文書に対する回答の根拠をたどれるようにする LiveLabs のハンズオンです。
F1 の2026年技術規則の PDF をナレッジグラフに変換し、自然言語で質問に回答できるエージェントを構築するものでした。
文書をそのまま LLM に渡す RAG と比べたとき、間にナレッジグラフを挟むと次のような利点があると説明されていました。
- 回答がどの事実から導かれたかを追跡できる
- LLM に渡すトークンを減らせる
- 事実の追加や削除を管理でき、ルールに反する事実が入るのも防げる
データは RDF[1] のトリプルで表し、クラスの階層や推論ルールは OWL[2] で定義します。
たとえば「リチャージモードを使う車は電動車」というルールを書いておけば、ある車が電動車かどうかはルールから決まります。
LLM に判断させるわけではないので、結果は毎回同じで、ハルシネーションも起きにくいです。
業務文書を扱うエージェントでは説明可能性を求められることも多く、実務でも参考にできると考えています。
Own the AI Whitespace: Build OpenAI-Powered Solutions with Oracle Marketplace
OpenAI と Oracle による、パートナー企業向けのセッションです。
OpenAI のモデルを OCI 上で使って自社製品に組み込み、Oracle Marketplace で販売する、という売り方が紹介されました。
前半は、モデルの使い分けとコストの話でした。
OpenAI は、高度な推論ができる上位モデルから安価な軽量モデルまで、性能と価格の異なる複数のモデルを用意しています。
導入後にコストがかさむ原因の多くは、不要な処理にまで上位モデルを使っていることだそうです。
軽量モデルに切り替えるだけで、コストが80〜90%下がることも強調していました。
社会的にAI利用のコスト意識が高まりつつあるのは普段の業務でも感じていたことなので、ベンダーも同様の見解であることを再認識できました。
後半は、パートナーの役割の話です。
インフラとモデルは Oracle と OpenAI が用意するので、ISV や SI は業界の知識やアプリケーションの開発に専念できる、というものでした。
まとめ
Oracle AI World 2026 の Day 1, 2 を紹介しました！
本当はデイリーで出したかったのですが、移動疲れで断念しました。
Day 3 以降も執筆予定です !
現地ブースでのディスカッションなど、この記事で触れられていない部分も書きたいと思っています。
会場にいたロボット。またいつか。
おわりに
AI Shiftではエンジニアの採用に力を入れています！少しでも興味を持っていただけましたら、カジュアル面談でお話しませんか？（オンライン・19時以降の面談も可能です！）
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