投稿者 global-ai-media 
Oracle AI Database 26aiのLinux x86-64オンプレミス版が一般提供（GA）されました。クラウドファーストの潮流の中で、あえて「オンプレミスでのAIデータベース」が提供される意味は、セキュリティとデータガバナンスを重視する日本企業にとって小さくありません。本記事では、このリリースが示す「データ主権」と「実用的なAI実装」の方向性について解説します。
AIとデータベースの融合：ベクトル検索の標準装備
生成AIの活用が進む中、企業の独自データをAIに参照させるRAG（検索拡張生成）という手法が標準になりつつあります。これに伴い、テキストや画像の意味を数値化して扱う「ベクトル検索」の需要が急増しました。
今回のOracle AI Databaseのリリースにおける最大のポイントは、リレーショナルデータベース（RDB）の中に、AI向けのベクトル検索機能が完全に統合されている点です。従来、AI開発では専用のベクトルデータベースを別途構築するケースも多く見られましたが、これには「データの二重管理」や「同期のタイムラグ」、そして「セキュリティポリシーの分断」というリスクがありました。
長年基幹システムを支えてきたOracle DatabaseがAI機能をネイティブにサポートすることで、エンジニアはSQLという慣れ親しんだ言語で、業務データとベクトルデータを同時に、かつトランザクショナルに扱えるようになります。これは、信頼性を最優先するエンタープライズシステムにおいて極めて合理的な進化です。
日本企業における「オンプレミス×AI」の必然性
グローバルではクラウドシフトが鮮明ですが、日本国内、特に金融、公共、医療、製造業のR&D部門などでは、法規制や厳格なセキュリティポリシーにより、機微なデータをパブリッククラウドへ持ち出すことに慎重な姿勢が依然として強くあります。
Linux x86-64プラットフォームでのオンプレミス版提供は、こうした日本企業のニーズに直結します。インターネットを経由せず、自社のデータセンターや閉域網内でAI処理を完結させることが可能になるからです。これにより、改正個人情報保護法や経済安全保障推進法などの観点からも、コンプライアンスを遵守しながらAI活用を進める道が拓けます。
また、製造ラインの制御データや金融取引ログなど、ミリ秒単位の低遅延が求められる現場（エッジを含む）において、通信遅延のリスクがあるクラウドではなく、データの発生源に近いオンプレミス環境でAI推論や検索を行えるメリットは実務上非常に大きいです。
実務上の課題とリスク：インフラとスキルの再定義
一方で、オンプレミスでAIデータベースを運用することには課題も伴います。最大の課題はインフラのリソース設計です。ベクトル検索やAI処理は従来のデータベース処理とは異なり、計算リソース（CPU/GPU）やメモリを大量に消費する可能性があります。既存のハードウェア構成のまま単にソフトウェアをアップグレードするだけでは、パフォーマンス劣化を招く恐れがあります。
また、組織的な課題として「DBA（データベース管理者）とAIエンジニアの溝」も挙げられます。従来、データベースの安定稼働を守るDBAと、新しいモデルを試したいAIエンジニアは利害が対立しがちでした。データベース自体がAI機能を持つことで、この両者の連携が不可欠になります。運用保守のプロセスに、AIモデルのライフサイクル管理（MLOps）をどう組み込むか、組織文化のアップデートが求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のOracle AI Databaseのオンプレミス展開から、日本企業は以下の3点を戦略に組み込むべきです。
- 「データをAIに送る」から「AIをデータに持ってくる」へ：
機密性が高いデータほど、外部に出さずに処理するアーキテクチャ（Bring AI to Data）を検討してください。セキュリティリスクを低減しつつ、RAGなどの最新技術を適用する現実的な解となります。 - 既存資産（SQL）の有効活用：
AIのために全く新しい専用DBを乱立させるのではなく、既存のリレーショナルデータベースのAI機能を活用することで、ガバナンスを効かせたまま開発スピードを上げることが可能です。 - ハイブリッドなインフラ戦略の再考：
「すべてクラウド」か「すべてオンプレ」かという二元論ではなく、AI活用においては「学習はクラウド、推論・検索はオンプレミス」といった適材適所のハイブリッド構成が、コストとコンプライアンスの両立において鍵となります。