みなさん、こんにちは！
Oracle AI World 2026を現地からお届けしています！
本記事は、1日目の「Partner Success Summit」にて聴講した「AI Data Platform」に関する内容をピックアップしてレポートします！
AIは「検証フェーズ」から「現場実装」へ
「Partner Success Summit」は、日曜日であるにもかかわらず広大な会場が満席になるほどの盛況ぶりでした。
Srikant Gokulnatha氏の講演で強く感じたのは、「AIは既にPoC段階を終えて、実際の仕事現場で本格的に使うフェーズに入った」という強いメッセージでした。
AIを現場で価値に変えるためには、次の4つの要素が揃っている必要があると語られていました。
1．LLM（大規模言語モデル）の考える力：
-モデル本来の「考える力・推理する力」を、安全・確実に使える状態にしておくこと
2．綺麗に整理整頓されたデータ：
-散らかった生データのままではなく、安全に管理され、綺麗に整理されたデータを使うこと
3．業務の背景知識と言葉のつながり：
-新人にゼロから教えるような手間をなくし、業界や自社ならではの前提知識や専門用語をAIに理解させること
4．AIの「気づき」を普段の仕事の流れに組み込む：
-AIが出した分析結果や計画をグラフで眺めて終わりにせず、日々の業務の判断や次のアクションに直結させること
「ただLLMをつなぐだけ」ではなく、自社のコンテキストを理解させた上で現場の業務フローへ落とし込む重要性が強調されていました。
先行事例：すでに現場で始まっている成果
導入から1年が経ち、すでに現場で動いている具体的なユースケースも紹介されていました。
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PwC × Fanatics：
-財務と売上のデータをまとめ、経営陣がひとつの画面で全体状況をひと目で把握できるように改善 -
LTIMindtree × Honeywell：
-バラバラだった人事データを集約し、組織運営に役立つ深い分析結果を導出 -
Vertis × University College Dublin：
-医療用語の関連性をあらかじめAIに学ばせることで、臨床試験データの分析スピードが大幅に向上
業界を問わず、「データを整理し、AIにビジネス文脈を読ませて活用する」動きが急速に実用化されています。
新発表ピックアップ
発表された新機能の中で、特にエンジニア目線で注目したいポイントをまとめました。
1．FDI（Fusion Data Intelligence）の進化
- データエージェントの導入：
「AIと対話しながらデータ分析」→「仮説や計画の立案」→「業務アプリ側へ自動で反映」という3つの手順を、AIがひと続きの流れで一括実行 - 既存システム（EBS）データの連携強化：
自社運用している既存基幹システム（EBS）のデータをスムーズにクラウドへ連携し、既存資産を活かした移行の容易化を実現
2．AIデータプラットフォームの新機能
- Deep Insight：
構築したオントロジーをベースに、自由形式の質問からでも背景の意図まで汲み取った高精度な分析結果を出力 - AI Registry機能：
社内に増え続けるAIエージェントを一元管理・ガバナンス設定するための環境を提供
最後に
パートナー企業による「AI Data Platform」を活用したソリューション展開に対して、Oracleの開発部門が直接技術サポートを提供する体制が整っているとのことで、ベンダー側の本気度が強く伝わってくる内容でした。
引き続き現地のリアルな情報をインプットして、随時レポートしていきます！
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