投稿者 global-ai-media 
米金融大手ウェルズ・ファーゴによるOracleの株価上昇予測は、市場の一部で囁かれる「AI悲観論」が行き過ぎであることを示唆しています。生成AIブームが一巡し、実用段階への移行に伴う「幻滅期」への懸念がある中で、なぜ今、堅実なITインフラ企業が再評価されているのか。日本企業のAI戦略における「データ基盤」の重要性と、今後の実務への示唆を解説します。
AIブームの沈静化と「実需」の乖離
2023年から続いた生成AIへの熱狂的な投資ブームに対し、市場の一部では「期待されたほどの収益化が進んでいないのではないか」という懐疑的な見方（AI悲観論）が浮上しています。しかし、今回のウェルズ・ファーゴによるOracleへの強気な見通しは、表面的なブームの沈静化とは裏腹に、企業のバックエンドでは着実に「AIを動かすためのインフラ投資」が進んでいることを示しています。
初期の「何でもAIで解決できる」という過度な期待（ハイプ）が剥落し、企業は今、「どの業務に適用し、どうROI（投資対効果）を出すか」という冷静なフェーズに入っています。ここで鍵となるのが、派手なモデル開発ではなく、地味ながら不可欠な「データベース」と「クラウドインフラ」です。
LLM単体ではなく「データ基盤」への回帰
Oracleが評価されている背景には、企業が生成AIを活用する際のアプローチの変化があります。初期のPoC（概念実証）では、ChatGPTなどのLLM（大規模言語モデル）を単体で利用するケースが目立ちました。しかし、実業務への適用が進むにつれ、企業独自のデータや最新情報を回答に含めるRAG（検索拡張生成）などの技術が必須となっています。
RAGの実装には、テキストデータをベクトル化して格納する「ベクトルデータベース」が必要です。Oracleは、長年企業が利用してきた既存のデータベース（Oracle Database）にベクトル検索機能を統合する戦略をとっています。これは、セキュリティやガバナンスの観点から「データを安易に外部へ出したくない」と考える大企業にとって、合理的かつ現実的な解です。AIモデルそのものよりも、その燃料となる「データの置き場所」を握るプレイヤーが、実需期において強みを発揮しているのです。
日本企業における「レガシー資産」とAIの融合
この動きは、多くのレガシーシステムを抱える日本企業にとって重要な示唆を含んでいます。日本国内では、基幹システムにOracleを採用している企業が依然として多く存在します。AI導入のために全く新しいデータベースを一から構築するよりも、既存の資産を生かしつつAI機能を追加するアプローチの方が、コスト面でも運用面でもリスクを低減できます。
また、日本特有の事情として「データレジデンシー（データの所在）」への懸念が挙げられます。経済安全保障推進法の文脈や、機密情報の海外流出リスクを考慮し、国内データセンターで完結する「ソブリンクラウド」への需要が高まっています。OracleやMicrosoft、AWSなどのハイパースケーラーが日本への巨額投資を続けているのは、この需要に応えるためです。
「ベンダーロックイン」と「ガバナンス」のバランス
一方で、特定のベンダーのAIエコシステムに深く依存することにはリスクも伴います。OracleのデータベースにAI機能を統合すれば利便性は高まりますが、将来的なベンダー移行の障壁（ロックイン）は高くなります。
また、AIガバナンスの観点からも注意が必要です。モデルの出力精度（ハルシネーション対策）だけでなく、データのアクセス権限管理が、従来のデータベース管理以上に複雑になります。RAGを用いる場合、本来アクセス権のない社員が、AI経由で機密情報を引き出せてしまうリスクがあるため、データ基盤レベルでの厳格なアクセスコントロールが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
市場の「AI悲観論」に惑わされず、日本企業は以下の3点に着目して実務を進めるべきです。
- 「魔法」から「基盤」への視点転換：
最新のAIモデルを追いかけるだけでなく、自社のデータがAIから読み取り可能な状態で整理されているか（データ基盤の整備）を最優先する。Oracle等の再評価は、データの整備こそがAI活用の本丸であることを示している。 - 既存資産のモダナイゼーション：
AI活用を名目に、既存の基幹システムを「捨てて作り直す」のではなく、ベクトル検索機能の付加などにより「AI対応型に改修」する現実的なロードマップを描く。 - ガバナンスとコストのシビアな管理：
PoC疲れを防ぐため、AI利用コスト（トークン課金やクラウド利用料）と得られる効果を厳密に測定するFinOps（クラウド財務管理）の考え方を導入し、経営層に対し「夢」ではなく「計算できる投資」として説明する。