はじめに

この記事は、Oracle Cloud(OCI) で提供されている Oracle Autonomous AI Database(ADB) の Select AI 機能を使う手順をまとめています.
Select AI は、自然言語で質問するだけで、自動的にSQLクエリを生成・実行し、Oracle Database 内のデータから回答を取得できるAI機能です.
Select AI が利用できるのは、OCI 上の ADB あるいは、ExaDB-D/ExaDB-C@C 上の ADB になります.
今回は、手元の PC[macbook] からインターネット経由で OCI 上の ADB に接続し、sqlplus から Select AI の SQL を投げるまでの一連の流れを整理しました.

対象者

この記事は下記のような人を対象にしています.

Oracle DB は、オンプレミスで使っている.
Oracle Cloud の基本操作は、知っている.
Oracle DB を操作するときは、sqlplus を使いたい.
とりあえず Select AI を試してみたい.

目次

事前準備(ADBの作成から接続まで）
- ADB の作成
- PC(macbook) への Oracle Client の install
- sqlplus からの ADB への接続
Select AI を利用するために OCI 生成 AI の API キーを取得
Select AI を使用するユーザを作成
サンプルのテーブルを作成し、データをロード
OCI 生成 AI を利用するためにクレデンシャルとプロファイルの作成
Select AI を実行
余談
参考記事・ドキュメント

事前準備(ADBの作成から接続まで）

以下の 3 つは、別の記事にまとめているのでそちらを参照ください。
https://qiita.com/x_ashi/items/1059a3892587780c76f1

ADB の作成
PC(macbook) への Oracle Client の install
sqlplus からの ADB への接続

以下の説明では、上記の記事で作成した ADB を使用します.

Select AI を利用するために OCI 生成 AI の API キーを取得

OCI console 右上のユーザ・プロファイルボタンから、ユーザ設定を選択.
"トークンおよびキー" のタブを選び、"API キーの追加"ボタンをクリック.
"APIキー・ペアの生成"を選び、"秘密キーのダウンロード"を選ぶと xx.pem というファイルがダウンロードされる.

duke@mac Downloads % 
duke@mac Downloads % ls -lt *pem
-rw-r--r--@ 1 duke  staff  1715  4月 24 20:39 duke.oracle@mac.com-2026-04-24T11_39_53.558Z.pem
duke@mac Downloads % 
duke@mac Downloads % cat duke.oracle@mac.com-2026-04-24T11_39_53.558Z.pem
-----BEGIN PRIVATE KEY-----
MIIEvQIBADANBgkqhkiG9w0BAQEFAASCBKcwggSjAgEAAoIBAQDA1dlqfNZeuy6p
xxx
xxx
xxx
Sdkngc0+7lNsgJho0xCJLjU=
-----END PRIVATE KEY-----
OCI_API_KEY%
duke@mac Downloads %

"追加"ボタンを押して、API キー・ペアを保存する.
"構成ファイルのプレビュー"画面を表示し、その内容をコピーしてファイルに保存しておく

[DEFAULT]
user=ocid1.user.ocxxxx.wubhya
fingerprint=4f:5a:09:xxxxxxxxxx9a:9e
tenancy=ocid1.tenancy.oc1..aaxxxxxxxn4q
region=ap-tokyo-1
key_file=<path to your private keyfile> # TODO

Select AI を使用するユーザを作成

先の ADB に対し admin ユーザで以下を実行する.

ai_user というユーザを作成し、ADB で事前定義されているロール DWROLE を設定.
Select AI を使用するために必要となる DBMS_CLOUD_AI パッケージの実行権限を付与.
後々、AI Agent を使用するために必要となる DBMS_CLOUD_AI_AGENT パッケージの実行権限を付与.

duke@mac ~ % 
duke@mac ~ % sqlplus admin/Welcome12345#@aidb1_high
SQL> 
SQL> GRANT DWROLE, UNLIMITED TABLESPACE TO ai_user IDENTIFIED BY Welcome12345#;

権限付与が成功しました。

SQL> GRANT EXECUTE ON DBMS_CLOUD_AI TO ai_user;

権限付与が成功しました。

SQL> GRANT EXECUTE ON DBMS_CLOUD_AI_AGENT TO ai_user;

権限付与が成功しました。

SQL> 
SQL> 
duke@mac %

サンプルのテーブルを作成し、データをロード

以下のサンプルデータを ai_user の schema にロードする、
OCI console の DB actions を使用すると、xls ファイルから直接データをロードできるので今回は、この機能を利用する.

アメリカの高校の情報が入っている highsolls.xls を手元の PC にダウンロードする
https://github.com/marina-fujimoto/oci-tutorial
xls を ADB に取り込むためにデータベース・アクションから、”データ・ロード"を選ぶ.
admin ユーザから、Select AI を使用する ai_user にユーザ変更する.
データをロードするために、Data Studio の "データ・ロード"を選ぶ.
"データのロード"をクリックし、ローカル・ファイルから先の xls を選択する.
テーブル名を定義するために、鉛筆マークをクリックし、表名を "HIGHSCHOOLS" に変更する.(デフォルトでは、シート1 という名前になっている)
先の xls の"開始" をクリックし、データをロードする
今回のケースでは、ai_user の元に HIGHSCHOOLS テーブルが作られ、427行のデータが、ロードされる.
以下 admin ユーザで highschools テーブルが作成されていることを確認する.

SQL> desc ai_user.highschools;
 名前                                    NULL?    型
 ----------------------------------------- -------- ----------------------------
 BOROUGH					    VARCHAR2(64)
 SCHOOL_NAME					    VARCHAR2(256)
 NEIGHBORHOOD					    VARCHAR2(64)
 INTEREST					    VARCHAR2(64)
 METHOD 					    VARCHAR2(64)
 TOTAL_STUDENTS 				    NUMBER
 GRADUATION_RATE				    NUMBER
 ATTENDANCE_RATE				    NUMBER
 COLLEGE_CAREER_RATE				    NUMBER
 SAFE						    NUMBER
 SEATS						    NUMBER
 APPLICANTS					    NUMBER
 DBN						    VARCHAR2(64)
 LATITUDE					    NUMBER
 LONGITUDE					    NUMBER
 LANGUAGE_CLASSES				    VARCHAR2(4000)
 ADVANCED_PLACEMENT_COURSES			    VARCHAR2(4000)
 SCHOOL_SPORTS					    VARCHAR2(4000)
 FAQ_URL					    VARCHAR2(64)
 OVERVIEW_PARAGRAPH				    VARCHAR2(4000)
 ACADEMIC_OPPORTUNITIES 			    VARCHAR2(4000)
 ADVANCEDPLACEMENT_COURSES			    VARCHAR2(4000)
 DIADETAILS					    VARCHAR2(4000)
 EXTRACURRICULAR_ACTIVITIES			    VARCHAR2(4000)
 PSAL_SPORTS_BOYS				    VARCHAR2(4000)
 PSAL_SPORTS_GIRLS				    VARCHAR2(4000)
 ADDTL_INFO1					    VARCHAR2(4000)

SQL> 
SQL> select count(*) from ai_user.highschools;

  COUNT(*)
----------
       427

SQL>

OCI 生成 AI を利用するためにクレデンシャルとプロファイルを作成

OCI 生成 AI にアクセスするためのクレデンシャルを定義する.
先に生成した API キー情報を使い、DBMS_CLOUD のプロシージャによりクレデンシャルを作成する.
- credential_name：任意（今回 OCI_CRED としています）
- user_ocid：APIキーの構成ファイルを参照し、ユーザーのOCIDを入力
- tenancy_ocid：APIキーの構成ファイルを参照し、使用しているテナンシーのOCIDを入力
- private_key：APIキーで取得した秘密キーの内容をコピー&ペースト
- fingerprint：APIキーの構成ファイルを参照し、フィンガープリントを入力

duke@mac ~ % sqlplus ai_user/Welcome12345#@aidb1_high
SQL> 
SQL> 
SQL> BEGIN
    DBMS_CLOUD.CREATE_CREDENTIAL(
        credential_name => 'OCI_CRED',
        user_ocid       => 'ocid1.user.ocxxxxxxxwubhya', 
        tenancy_ocid    => 'ocid1.tenancy.oc1..aaxxxxxxxn4q', 
        private_key     => '-----BEGIN PRIVATE KEY-----
MIIEvQIBADANBgkqhkiG9w0BAQEFAASCBKcwggSjAgEAAoIBAQDA1dlqfNZeuy6p
...
...
Sdkngc0+7lNsgJho0xCJLjU=
-----END PRIVATE KEY-----',
        fingerprint     => '4f:5a:09:xxxxxxxxxx9a:9e'
    );
END;  
/

PL/SQLプロシージャが正常に完了しました。

SQL>

利用する AI モデルとその配置場所、および、対象となるスキーマ・オブジェクトの情報を DBMS_CLOUD_AI のプロシージャによりプロファイルとして作成する.
- プロファイル名：SELECT_AI_PROFILE（任意）
- provider：oci（今回は、OCI生成AIサービスをAIプロバイダーとして使用）
- credential_name：OCI_CRED（先に作成したクレデンシャル名を指定）
- model：xai.grok-code-fast-1（grok AI モデルを指定）
- region: us-chicago-1（AI モデルが提供されているリージョン名を指定）
- object_list：(このプロファイルで使用するスキーマ・オブジェクトの所有者 ai_user とオブジェクト名 HIGHSCHOOLS を指定)
どこのリージョンでどの AIモデルが使えるかは、以下を参照してください.
https://docs.oracle.com/en-us/iaas/Content/generative-ai/model-endpoint-regions.htm

duke@mac ~ % sqlplus ai_user/Welcome12345#@aidb1_high
SQL> 
SQL> BEGIN
    DBMS_CLOUD_AI.CREATE_PROFILE(
        'SELECT_AI_PROFILE',
        '{
            "provider": "oci",
            "credential_name": "OCI_CRED",
            "model":"xai.grok-code-fast-1",
            "region": "us-chicago-1",
            "object_list": [
                    {"owner": "ai_user", "name": "highschools"}
            ]
        }'
    );
END;
/

PL/SQLプロシージャが正常に完了しました。

SQL> 
SQL>

Select AI を実行

ユーザ ai_user で Select AI を実行します.
- 先に指定したプロファイル SELECT_AI_PROFILE を DBMS_CLOUD_AI のプロシージャからセットします.
- "select AI" というコマンドの後に調べたい内容を日本語で明記します.
- "select ai showsql" というコマンドを使い、その時に生成・実行された sql の内容を確認します.

duke@mac ~ % sqlplus ai_user/Welcome12345#@aidb1_high
SQL> 
SQL>  select ai 高校の数は;
 select ai 高校の数は
        *
行1でエラーが発生しました。:
ORA-00904: "AI": 無効な識別子です。 ヘルプ:
https://docs.oracle.com/error-help/db/ora-00904/

SQL> 
SQL> EXEC DBMS_CLOUD_AI.SET_PROFILE('SELECT_AI_PROFILE');

PL/SQLプロシージャが正常に完了しました。

SQL> 
SQL> select ai 高校の数は;

Number of High Schools
----------------------
		   427

SQL> 
SQL> select ai showsql 高校の数は;

RESPONSE
---------------------------------------------------------------------------
SELECT COUNT(*) AS "Number of High Schools"
FROM "AI_USER"."HIGHSCHOOLS" HS


SQL>

次は、"ブルックリン"にある高校の数を確認してみます.
ただ、結果は、0件になっています.
showsql を見ると、日本語の"ブルックリン"で尋ねているのに SQL は英語の"Brooklyn" に置き換えて検索しています.
highschools テーブルの borough 列は、日本語の"ブルックリン"になっているので、ヒットしなかったようです.
そこで地域の名前は日本語であることの説明を追記して、質問を投げてみると、日本語のままで検索してくれました.

SQL> select ai ブルックリンにある高校の数を教えて ;

Number of High Schools
----------------------
		     0

SQL> 
SQL> select ai showsql ブルックリンにある高校の数を教えて ;

RESPONSE
--------------------------------------------------------------------------------
SELECT COUNT(*) AS "Number of High Schools"
FROM "AI_USER"."HIGHSCHOOLS" HS
WHERE UPPER(HS."BOROUGH") = UPPER('Brooklyn')


SQL> 
SQL> select ai showsql ブルックリンにある高校の数を教えて,地域名は日本語でテーブルに入っています;

RESPONSE
--------------------------------------------------------------------------------
SELECT COUNT(*) AS "HIGH_SCHOOL_COUNT"
FROM "AI_USER"."HIGHSCHOOLS" HS
WHERE UPPER(HS."BOROUGH") = UPPER('ブルックリン')


SQL> select ai ブルックリンにある高校の数を教えて,地域名は日本語でテーブルに入っています;

HIGH_SCHOOL_COUNT
-----------------
	      119

SQL>

次は、２つの and 条件を満たす学校を探してみました.
出席率=attendance_rate や学生の総数=total_students のように日本語から適切な列名を探し当てて検索しています.

SQL>          
SQL> select ai 出席率が95%以上で学生の総数が200名以上の高校の数は;

HIGH_SCHOOL_COUNT
-----------------
	       32

SQL> select ai showsql 出席率が95%以上で学生の総数が200名以上の高校の数は;

RESPONSE
--------------------------------------------------------------------------------
SELECT COUNT(*) AS "HIGH_SCHOOL_COUNT"
FROM "AI_USER"."HIGHSCHOOLS" HS
WHERE HS."ATTENDANCE_RATE" >= 95
  AND HS."TOTAL_STUDENTS" >= 200


SQL> select ai 出席率が95%以上で学生の総数が200名以上の高校について出席率の高い3校を教えて;

SCHOOL_NAME
--------------------------------------------------------------------------------
ATTENDANCE_RATE
---------------
二言語・アジア研究高等学校
	     98

マンハッタン ビレッジ アカデミー
	     98

クリントンスクール
	     97


SQL> select ai showsql 出席率が95%以上で学生の総数が200名以上の高校について出席率の高い3校を教えて;

RESPONSE
--------------------------------------------------------------------------------
SELECT h."SCHOOL_NAME" AS school_name, h."ATTENDANCE_RATE" AS attendance_rate, h
."TOTAL_STUDENTS" AS total_students
FROM "AI_USER"."HIGHSCHOOLS" h
WHERE h."ATTENDANCE_RATE" >= 95 AND h."TOTAL_STUDENTS" >= 200
ORDER BY h."ATTENDANCE_RATE" DESC
FETCH FIRST 3 ROWS ONLY


SQL>

Select AI を使う場合は、テーブルの列名やその列データの形式や意味を理解した上で質問文を投げないと適切な結果が、得られない可能性があります.
そのあたりを補完する方法としては、列の意味を事前に設定しておく等あるようですが、今回は触れません.

以上、Select AI を試してみました.

余談

日本語文章で Select AI を実行しても結果の正確性が気になって、結局生成された SQL 文を都度確認してしまいます.　とはいえ、回答精度はLLMの向上に比例すると思われるので、時間と諦念で解決するのかな？と自問自答する今日この頃です.

参考記事・ドキュメント

以上