Oracle Cloud Infrastructureドキュメント

Oracle Autonomous AI Database Serverlessの新機能

注目すべきOracle Autonomous AI Databaseの追加および拡張機能のサマリーを次に示します。

2025年のお知らせおよび以前のお知らせについては、以前の機能のお知らせを参照してください。

2026年6月

機能 摘要

Oracle Cloudオペレータ・アクセスの管理

トラブルシューティングおよび問題軽減のためのクラウド・オペレータ・アクセスに、追加のオプションが含まれるようになりました。パーミッションは、定義された期間、または無制限のアクセスとして付与できます。これは、明示的に取り消されるまで有効です。

詳細は、Oracle Cloudオペレータ・アクセスの管理を参照してください。

DBMS_CLOUDでのSharePointのサポート

DBMS_CLOUDパッケージを使用して、SharePointから直接ファイルを読み取ってリストできるため、Autonomous AI Databaseへのデータのロードが容易になります。DOWNLOADパイプライン・タイプでは、SharePointの拡張メタデータをサポートしながら、これらのソースからの取込みを自動化することもできます。

詳細は、DBMS_CLOUDを使用したAutonomous AI DatabaseでのSharePointのサポートを参照してください。

DBMS_SHAREサブプログラム

Oracle Autonomous AI Databaseには、デルタ共有の設定およびサブスクリプション・ワークフローを簡素化するためのDBMS_SHAREサブプログラムが用意されています。これらのサブプログラムは、共有プロファイルの生成、資格証明の作成、プロファイル検証およびプロバイダ・サブスクリプション管理をサポートしています。

詳細は、「共有プロデューサ・サブプログラムの要約」を参照してください。

2026年5月

機能 摘要

レイク・キャッシュの拡張機能

Autonomous AI Databaseのレイク・キャッシュには、次の機能改善が含まれています。

  • ポリシーベースのレイク・キャッシュでは、選択的な列キャッシュがサポートされるため、外部表の列のサブセットのみをキャッシュできます。
  • ポリシーベース・キャッシュと自動レイク・キャッシュの両方で、キャッシュ操作用のデータベース・リソース・コンシューマ・グループがサポートされます。
  • パーティション化された外部表と非パーティション化された外部表の両方について、CSVファイルに作成された外部表のサポートがParquet、ORC、AVROおよびIceberg形式とともに追加されました。

詳細は、レイク・キャッシュを使用した外部表のパフォーマンスの向上を参照してください。

移行時のロールおよび権限の自動管理

Autonomous AI Databaseは、サポートされていない付与および取消し操作を自動的に変換または抑制し、サポートされている同等操作にロールをマップし、DBA_CONVERTED_STATEMENTSビューで透過的な監査証跡を維持します。

詳細は、Autonomous AIデータベースへの移行時のロールおよび権限の管理を参照してください。

ローカルAutonomous Data Guardスタンバイによるデータ損失ゼロの保護

Autonomous Data Guardの場合、ローカル・スタンバイ・データベースにはゼロ・データ損失保護(RPO = 0)が提供されます。Autonomous Data Guardは、スタンバイが使用可能になり、システムでデータ損失ゼロが保証されると、ローカル・スタンバイ・データベースへの自動フェイルオーバーを実行します。データ損失制限(0 ~ 3600秒)が指定されている場合、フェイルオーバーは定義された制限内に行われます。

詳細は、ディザスタ・リカバリのためのAutonomous Data Guardでのスタンバイ・データベースの使用を参照してください。

CREATE DIRECTORYでの絶対パスのサポート

Autonomous AI Databaseは、CREATE DIRECTORY文で絶対パスを受け入れ、移行互換性のために管理対象の場所の下にディレクトリを作成します。

詳細は、Autonomous AI Databaseでのディレクトリの作成を参照してください。

DBMS_CLOUD_IMPORTを使用したデータの移行

DBMS_CLOUD_IMPORTを使用して、Autonomous AI Databaseにデータをインポートできます。DBMS_CLOUD_IMPORTは、MySQL、PostgreSQL、Amazon Redshiftなど、Oracleソース・データベースとOracle以外のデータベースをサポートします。サポートされているソース・データベースに格納されたデータの全体またはサブセットをインポートできます。

詳細は、「DBMS_CLOUD_IMPORTを使用したデータの移行」を参照してください。

ネットワーク構成の切り替え手順の削減

Autonomous AI Databaseでは、TLSを変更することなく、プライベート・エンドポイント・アクセスから許可されたIPおよびVCNsのみからのアクセスを保護にシームレスに切り替えることができ、既存の構成を維持できます。

詳細は、Autonomous AI Databaseでのプライベート・エンドポイントからパブリック・エンド・エンドポイントへの変更を参照してください。

Oracle Autonomous AI Database 26aiでのプライベート・エンドポイントのアウトバウンド接続オプションの改善

Autonomous AI Database 26aiインスタンスのプライベート・エンドポイントを定義する場合、データベース・プロパティを設定して、ターゲット・ホストへのすべての送信接続がプライベート・エンドポイントのエグレス・ルールの対象および制限されることを強制することで、セキュリティを強化できます。

詳細は、プライベート・エンドポイントを使用したアウトバウンド接続のセキュリティ強化を参照してください。

Autonomous AI Database 26aiでの多要素認証

Autonomous AI Database 26aiは、マルチファクタ認証(MFA)をサポートし、ユーザー・パスワードに加えて追加の検証ファクタを必要とすることで、データベース・アクセスのセキュリティを強化します。MFAは、データベース・ログイン、保護されたSQL文の実行、またはその両方に対して構成できます。

詳細は、Autonomous AI Databaseでのマルチファクタ認証の使用を参照してください。

データ変換の拡張機能
データ変換には、次の新機能および変更が含まれています。

  • 接続のためのOCI Vault統合

    Data TransformsはOCI Vaultと統合され、ボールト・シークレット資格証明を使用して接続を認証できます。接続でのOCI Vaultシークレット資格証明の使用を参照してください。

  • データ・フローでのイメージ・ベクトル埋込み

    Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Generative AIサービスを使用して、データ・フローにイメージ・ベクトル埋込みを追加できます。データ・フロー・エディタで、「機械学習」データベース関数内の「イメージ埋込みベクトル」演算子を使用して、入力イメージをベクトル埋込みに変換します。詳細は、データ・フローでのベクトルの埋込みの使用を参照してください。

  • データ・ロードの監査情報の取得

    「データ・ロードの詳細」ページの「設定」ボタンに、データ・ロードの実行時に監査データ列を追加するために使用できるオプションが含まれるようになりました。詳細は、データ・ロードの実行を参照してください。

  • Icebergテーブルの統計の収集と公開

    ワークフロー・エディタには、Iceberg表の統計を収集して公開し、外部表に公開できるIceberg Stats ステップが含まれています。このステップを独立して使用するか、Icebergデータ・ロードをワークフローに追加してから、Iceberg Statsをステップとして追加して、表および列の統計を収集し、外部表に公開できます。Apache Iceberg接続の作成のIceberg表統計の外部表への収集および公開を参照してください。

  • 「ジョブの詳細」ページに対する機能拡張

    「ジョブ詳細」ページに表示されるステップは、参照しやすいように様々なノードに分類されるようになりました。これには、管理ジョブ、実行セットおよび表が含まれます。「ジョブ詳細」ページの詳細は、ジョブの作成および管理を参照してください。

  • Snowflakeオープン・カタログを使用したApache Iceberg表へのデータのロード

    Snowflakeデータ・カタログは、Apache Iceberg接続を作成してデータをロードするときに使用できます。AWS S3ストレージ・サービスを使用して、Apache Icebergにデータをターゲット表として格納できます。詳細な手順は、Apache Iceberg接続の作成を参照してください。

  • Apache Iceberg Parquetファイルのクラスタリングおよび圧縮のサポート

    Data Transformsは、Icebergクラスタリングおよび圧縮機能をサポートして、ストレージ・コストの増加を軽減し、クエリ・パフォーマンスを最適化します。Icebergデータ・ロードをワークフローに追加し、Icebergクラスタリングおよび圧縮をステップとして追加できます。次に、データ・ロードを実行するようにワークフローをスケジュールし、ロードされたデータに対してクラスタリングおよび圧縮を実行できます。Apache Iceberg接続の作成のParquetファイルのクラスタリングおよび圧縮を参照してください。

  • Oracle Fusion Incentive Compensation表へのデータのロード

    Oracle Data Transformsを使用すると、Oracle Object Storageに格納されたCSVファイルからOracle Fusion Incentive Compensation表にOracle Fusion Incentive Compensationデータを取り込むことができます。Oracle Fusion Incentive Compensation接続の作成と使用を参照してください。

  • Oracle Fusion Subscription Management表へのデータのロード

    Oracle Data Transformsを使用して、オブジェクト・ストレージに格納されているCSVファイルからOracle Fusion Subscription Managementアプリケーション表にサブスクリプション関連データをステージングおよびロードできます。Oracle Fusion Subscription Management接続の作成と使用を参照してください。

  • 追加の接続タイプ

    Data Transformsには、このリリースのMariaDBおよびSage Intacctアプリケーション接続タイプのサポートが含まれています。サポートされている接続タイプの完全なリストは、サポートされている接続タイプを参照してください。

  • Apache IcebergのためのOracle AIデータ・カタログ統合

    カタログ・プロバイダとして「Oracle AI Data Catalog」を選択することで、データ変換を使用してApache Iceberg接続を作成できるようになりました。詳細な手順は、Apache Iceberg接続の作成を参照してください。

2026年4月

機能 摘要

Select AIの翻訳サポートをGoogle、AWS、Azureに拡張

翻訳機能を使用すると、AIプロファイルで構成されたAIプロバイダに基づいて、SQLまたはPL/SQLを使用して複数の言語間でテキストを翻訳できます。この機能では、OCI、Google、AWS、Azureなどの複数のプロバイダがサポートされます。

この機能については、TRANSLATE、Example: Select AI TRANSLATE、TRANSLATE Function、および GENERATE Functionを参照してください。

Oracle Spatial Studio

Oracle Spatial Studioには、Oracle Databaseの空間機能にアクセスするためのノーコード・ユーザー・インタフェースが用意されています。このインタフェースは、空間データのロード、準備、可視化および分析をサポートします。Spatial StudioはAutonomous AI Databaseの完全に統合された機能で、「Autonomous AI Database Details」ページの「Tool Configuration」タブに表示されます。エラスティックCPU (ECPU)モデルでのみ使用できます。

詳細は、「Autonomous AI DatabaseでのOracle Spatialの使用」を参照してください。

Autonomous AI Databaseユーザーのシークレットベースのパスワード認証

シークレット・ベースのパスワード認証では、パスワードがクラウド・プロバイダのボールトにシークレットとして格納され、ボールト・シークレット資格証明を介して参照されるデータベース・ユーザーを作成および管理できます。データベースは認証時にボールトからパスワードをフェッチし、メモリー内でのみベリファイアを生成し、ディスク上にパスワードやベリファイアは保持しません。

詳細は、シークレットベースのパスワード認証によるユーザーの作成およびシークレットベースのパスワード認証によるユーザー・パスワードの更新を参照してください。

Autonomous AI Databaseポリシーのきめ細かい権限

Autonomous AI Databaseのactiontype変数を使用すると、データベースの作成または更新時に、adminPassword、scheduledOperations、manageEncryptionKeysなどのサブ操作を正確に制御できます。これにより、既存の広範な権限を中断することなく、職務の分離、最小権限のアクセスおよびコンプライアンスがサポートされます。

詳細は、Autonomous AI Databaseのポリシー詳細を参照してください。

2026年3月

機能 摘要

プロパティ・グラフのSelect AI

Select AIでは、SQLプロパティ・グラフの自然言語からSQL (NL2SQL)への生成がサポートされています。1つ以上のプロパティ・グラフをAIプロファイル・オブジェクト・リストに含めて、Select AIがGRAPH_TABLE演算子を使用してPGQ (プロパティ・グラフ問合せ)文に変換する自然言語プロンプトを発行できます。

この機能により、ユーザーは複雑なPGQ構文を手動で記述せずに、グラフ構造化データを問い合せて分析できます。

詳細は、Select AI for Property Graphs、Example: Select AI for Property Graphs、およびExample: Sample Prompts for Property Graphsを参照してください。

アウトバウンドHTTPリクエスト用のデータベース・アイデンティティ・ネットワーク・ヘッダーの送信

Autonomous AI Databaseのデータベース・アイデンティティ・ネットワーク・ヘッダーでは、データベース・アイデンティティ・メタデータがJSON X-headerとしてアウトバウンドUTL_HTTPコールに追加されるため、リモート・エンドポイントは、どのAutonomous AI Database (およびテナント)がコールしているかを検証できます。

詳細は、アウトバウンドHTTPリクエスト用のデータベース・アイデンティティ・ネットワーク・ヘッダーの送信を参照してください。

Autonomous AI Databaseのメモリー使用率の監視

自律型AIデータベースでは、SGAおよびPGA使用率を監視するための2つの新しいメモリー使用率メトリックが使用可能になりました。

詳細は、使用可能なメトリック: oci_autonomous_databaseを参照してください。

Autonomous AI DatabaseでのADMIN権限のクローニング

DBMS_CLOUD_ADMIN_SECパッケージを使用すると、Autonomous AI Databaseで指定したユーザー・アカウントのADMINユーザーに割り当てられた権限をクローニングできます。これにより、管理者は、ADMINユーザーと同じ権限を持つ名前付きユーザー・アカウントを作成できます。これは、共有ADMINアカウントを使用してセキュリティを向上させる代替手段を提供します。

詳細は、DBMS_CLOUD_ADMIN_SEC Packageを参照してください。

すべての自律型AIデータベース・ツールに対するシングル・サインオン・サポート

シングル・サインオンを使用して、自律型AIデータベースの組込みツールにアクセスできます。再認証なしでOracle APEX、データベース・アクション、Graph Studio、Oracle Machine Learning、Oracle Data Transformsなどのツールを切り替えるには、データベース資格証明を使用して一度ログインする必要があります。

詳細は、シングル・サインオンを使用した組込みツールへのアクセスを参照してください。

2026年2月

機能 摘要

自律型AIデータベースでの多要素認証

Autonomous AI Databaseは、マルチファクタ認証(MFA)をサポートし、ユーザー・パスワードに加えて追加の検証ファクタを必要とすることで、データベース・アクセスのセキュリティを強化します。MFAは、データベース・ログイン、保護されたSQL文の実行、またはその両方に対して構成できます。

詳細は、Autonomous AI Databaseでのマルチファクタ認証の使用を参照してください。

データプレーン・イベント: ConnectionDropsDetected

ConnectionDropsDetectedイベントは、Autonomous AI Databaseで大量の接続ドロップが検出されたときに生成されます。

詳細は、Autonomous AI Databaseの情報イベントを参照してください。

データ変換の拡張機能
データ変換には、次の新機能および変更が含まれています。

  • スケジュールを実行するためのタイムゾーンの構成

    「管理」タブの新しい「設定」ページを使用して、スケジュールを実行するデフォルトのタイムゾーンを設定できます。ここで設定した設定は、スケジュールの作成ページにデフォルトの選択肢として表示されます。スケジュールの作成時に別のタイムゾーンを選択できることに注意してください。スケジュールを実行するためのタイムゾーンの設定を参照してください。

  • データ変換インスタンスへの希望の境界線の色の設定

    Data Transforms環境に個別の色を適用して区別できます。「管理」タブの「設定」ページには、色の設定を選択できるカラー・パレットがあります。選択した色は、ユーザー・インタフェースの周囲に枠線として表示されます。Oracle Data Transforms環境へのカラー・コーディングの適用を参照してください。

  • プロビジョニングUIの拡張機能

    Autonomous Database環境にログインすると、データ変換の機能のスライド・ショーを示すスプラッシュ画面が表示されます。

  • Apache Icebergの拡張オプション

    Apache Iceberg接続のバッチ更新サイズを設定して、一度にターゲット表で更新されるレコード数を制御できるようになりました。これにより、データ・ロード実行のパフォーマンスが向上します。Apache Iceberg接続の作成を参照してください。

2026年1月

機能 摘要
Select AIプロキシ統合

Autonomous AI DatabaseをSelect AI Proxyとして使用して、OracleおよびOracle以外のデータベースと安全に統合し、Autonomous AI Databaseを通じてリクエストをルーティングすることで、自然言語クエリをこれらのデータベースにもたらします。

詳細については、Use an AI Data Gateway for Select AI NL2SQLを参照してください。

OCI Autonomous AI Databaseのモニタリング・メトリック

リソース使用率メトリックは、Autonomous AIデータベースの監視に使用できます。

詳細は、使用可能なメトリック: oci_autonomous_databaseを参照してください。

クラウド・リンクを介したマテリアライズド・ビューの増分リフレッシュ

クラウド・リンクを介したマテリアライズド・ビューの増分リフレッシュでは、Autonomous AI Databaseは、マテリアライズド・ビュー全体を再計算するのではなく、リモート表から変更されたデータのみをリフレッシュします。DBMS_CLOUD_LINKパッケージのREGISTERプロシージャおよびUPDATE_REGISTRATIONプロシージャのMV_FAST_REFRESHパラメータを使用すると、プロバイダはクラウド・リンクの高速リフレッシュを明示的にサポートできます。この高速リフレッシュ機能により、ダッシュボードとレポートのパフォーマンスが向上し、リアルタイム分析が可能になります。

詳細は、マテリアライズド・ビューを使用したクラウド・リンクのパフォーマンスの最適化を参照してください。

Autonomous AI Databaseのオンライン再起動オプション

Oracle Autonomous AI Databaseには、標準の再起動と、ダウンタイムを短縮するオンライン再起動の2つの再起動オプションがあります。オンライン再起動では、Autonomous AI Databaseインスタンスは、データベースの可用性への影響を最小限に抑えて再起動されます。

詳細は、Autonomous AI Databaseの再起動を参照してください

プライベート・エンドポイントのアウトバウンド接続オプションの改善

Autonomous AI Databaseインスタンスのプライベート・エンドポイントを定義する場合、データベース・プロパティを設定して、ターゲット・ホストへのすべての送信接続がプライベート・エンドポイントのエグレス・ルールの対象となり、制限されるようにすることで、セキュリティを強化できます。

詳細は、プライベート・エンドポイントを使用したアウトバウンド接続のセキュリティ強化を参照してください。

Elastic PoolのMY$POOLスコープでのクラウド・リンク共有をサポートします。

クラウド・リンクのMY$POOLスコープを使用すると、プロバイダーのAutonomous AI Databaseにデータセットを1回登録することで、同じエラスティック・プール内の他のAutonomous AI Databaseから検出および問合せが可能になります。スコープ・チェックは、適切なアクセス制御を確保するためにコンシューマ側で実施されます。

詳細は、データベース・ユーザーに対するクラウド・リンク・アクセス権の付与を参照してください。