Oracle Database 23aiは、Oracle Database 23c（23.4 系）を基盤としたリリースで、AIワークロード対応を前面に打ち出した世代です。AI Vector Search をはじめ、RAG（Retrieval-Augmented Generation）構成を取りやすくするための各種拡張が追加されています。
その後、2025年10月のリリースアップデート（23.26）において、同じコードラインが「Oracle AI Database 26ai」としてブランド統合されました。現在は 26ai が最新の長期サポート版（LTS） として位置づけられていますが、Oracle公式の多くのドキュメントや事例は依然として 23ai 名義で公開されています。
そのため、本記事では 「Oracle AI Database 26ai（旧23ai）」 という表記を基本としつつ、必要に応じて “23ai” という名称も併記しながら、機能とメリットを整理します。
Oracle AI Database 26ai（旧23ai）の概要と革新的な特徴
Oracle AI Database 26ai（旧23ai）は、AI時代に対応したデータベースとして、従来のリレーショナルデータベースの機能にAI技術を統合した革新的なソリューションです。
Oracle AI Database 26ai（旧23ai）とは何か
Oracle AI Database 26ai（旧23ai）は、従来のリレーショナルデータベースに AI 処理能力を統合したクラウドファーストのデータベースです。特に AI Vector Search により、テキスト・画像・音声などから生成した特徴量ベクトルをデータベース内で管理し、RAG構成に必要なベクトル検索を外部システムに依存せず実行できるようになりました。
従来は「DB → 外部ベクトルDB → LLM」と複数システムを跨いでいた構成も、23ai/26ai ではデータベース側に処理を寄せられるため、データ移動・システム運用の負荷を抑えられる点が大きな特徴です。
23cから23aiへの名称変更と背景
Oracle Database 23ai は、もともと Oracle Database 23c（23.4 系）の AI 機能強化版として開発されていたものがリネームされたリリースです。「ai」という名称は、AI Vector Search をはじめとする AI ワークロードの重要性を明確化する目的で採用されました。
生成AIの普及によって「AI × Database」統合が必須となる中で、Oracle はクラウドサービス全体として AI に最適化されたデータ基盤を中心に据える戦略を明確にしています。
長期サポートとリリース体系
Oracle Database 23ai は、19c に続く長期サポート（LTS）リリースとしてクラウド向けに提供され、その後 2025 年10月のリリースアップデートにより Oracle AI Database 26ai へブランド統合 されました。長期サポートの扱いも 26ai に継承されています。
開発・検証向けには Oracle Database 23ai Free や Oracle AI Database 26ai Free といった無償版が提供されており、主要な機能を低コストで試すことができます。商用オンプレミス版の提供時期は、My Oracle Support（Doc ID 742060.1）にてプラットフォーム別に順次案内されています。
Oracle Database 23ai と 23c の関係整理と AI 機能のポイント
Oracle Database 23ai は、もともと「Oracle Database 23c（23.4 系）」として開発されていたリリースに AI 関連機能を強化し、その重要性を明確に示すためにリネームされたものです。コードラインとしては 23c と同一であり、内部的には「23c → 23ai →（23.26 RU で）Oracle AI Database 26ai」へとブランドが統合されました。
つまり、23ai は新しい製品ラインではなく 23c 系の AI 拡張リリース と位置づけられます。
AI Vector Search の中核機能
23ai（現 26ai）の中心となるのが AI Vector Search です。新しい VECTOR データ型、ベクトル索引、ベクトル距離計算関数（VECTOR_DISTANCE など）が導入され、テキスト・画像などのセマンティック情報をベクトルとして格納し、データベース内で高速な類似検索を実行できます。
AI Vector Search の主な特徴
- 最大 65,535 次元のベクトル をサポート
（FLOAT32 / FLOAT64 / INT8 / BINARY など複数フォーマット） - 豊富な距離メトリクスに対応
COSINE、EUCLIDEAN、DOT、MANHATTAN、JACCARD、HAMMING など - SQL とベクトル検索を同一データベースで統合的に扱える
→ RAG（Retrieval-Augmented Generation）構成をシンプルに実現可能
これにより、従来の
「リレーショナルDB + 外部ベクトルDB」
という二層構成を、単一の Oracle Database に集約しやすくなりました。機能は 26ai にもそのまま継承され、Oracle AI Database のコアとなる AI 機能です。
※ 具体的な応答性能はシステム構成・データ量に依存するため、一定値を保証するものではありません。
セキュリティ・運用面のポイント
AI Vector Search や RAG ワークロードが追加されたからといって、専用の新しいセキュリティ機能が追加されたわけではありません。
Oracle Database が従来から持つ強力なセキュリティ・監視基盤が、そのまま AI 機能にも適用されます。
- VPD（Virtual Private Database）や RAS による細粒度アクセス制御
→ ベクトル列にもポリシーを適用可能 - 監査ログ・アクセスログ・診断統計を通じて、ベクトル検索クエリをトレース可能
- OEM / OCI Monitoring により、AI Vector Search の負荷状況も可視化
つまり、23c/23ai/26ai の AI 機能は、Oracle Database が本来持つ
運用・セキュリティの強みをそのまま活かしつつ動作する 点が大きな利点です。
まとめ：23c/23ai/26ai の関係性
23c →（AI機能強化）→ 23ai →（RU 23.26）→ 26aiという一連の流れは、製品の枝分かれではなく同じコード系の進化です。
- 23c：基本アーキテクチャ（23.4 系）
- 23ai：AI Vector Search を中心に AI 機能を前面化したブランド
- 26ai：23ai を継承した現行の長期サポートブランド
そのため、Oracle Database 23ai/23c 世代の強みであるトランザクション性能・セキュリティ・運用基盤を維持したまま、AI ワークロード（ベクトル検索・RAG）を同一基盤で扱える点が Oracle AI Database 系の大きな特徴となります。
Oracle AI Database 26ai（旧23ai）の主要新機能とメリット
Oracle AI Database 26ai（旧23ai）は、AI Vector Search、RAG連携、True Cache、Raftレプリケーションなど、AI時代のアプリケーション基盤に不可欠な機能を統合したデータベースです。ここでは、それらの主要機能と企業が得られるメリットを整理します。
Oracle AI Vector Searchによるベクトル検索機能
AI Vector Search は、23ai で導入され 26ai に継承された中核機能で、高次元ベクトルデータを高速に検索できる仕組みです。従来のキーワード検索では困難だった “意味的な類似性” に基づく検索を可能にし、ナレッジ検索・文書検索の精度を大幅に向上させます。
企業は技術文書・FAQ・サポート情報などをベクトル化してデータベースに格納し、ユーザーの質問意図に近い情報を直接取得できます。テキストに含まれない概念的な類似性も捉えられるため、RAG や検索アプリケーションの精度向上に大きく寄与します。
RAG機能と生成AI連携の実現
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、企業データを参照しながら LLM が回答を生成するためのアーキテクチャです。26ai では AI Vector Search を利用し、データベース内の最新情報を低遅延で検索し、OCI Generative AI へ直接渡す構成がとれます。
これにより：
- ハルシネーションの低減
- 社内ナレッジに基づく高精度回答
- FAQボット、問い合わせ自動応答、業務マニュアル検索などの高度化
が実現し、企業内の情報活用を大幅に効率化できます。
True Cacheによる高速データアクセス
True Cache は、23ai で導入され 26ai に継承された新しいインメモリキャッシュ機能で、頻繁にアクセスされるデータを自動的にキャッシュして高速提供します。
対応するデータ型は幅広く：
- リレーショナル
- JSON
- テキスト
- 空間データ
- グラフ
- ベクトルデータ
など多様なワークロードをカバーします。
アプリケーションは True Cache に対して通常の SQL でアクセス可能であり、キャッシュ内容は変更に追従して自動同期されるため、外部キャッシュ（Redis など）の追加運用を省けます。特に RAG ワークロードやベクトル検索のような読み取り中心の処理で効果が大きく、Oracle のデモ環境でも応答速度の大幅改善が報告されています。
Raftレプリケーションと自動フェイルオーバー機能
Oracle Globally Distributed Database（シャーディング構成）向けに、23ai/26aiでは Raft アルゴリズムを利用した新しいレプリケーション方式が導入されました。
Raft レプリケーションの特徴：
- 強い整合性（Strong Consistency）
- 自動フェイルオーバー
- データ同期・再構成の自動化
- 3秒未満のフェイルオーバー
金融・医療など、停止が許容されない分散アプリケーションや AI 推論基盤で、高可用性を提供する重要な基盤機能です。
価格・ライセンス体系（23aiと従来版の比較）
Oracle AI Database 26ai（旧23ai）は、従来の Oracle Database と同じエディション体系を踏襲しており、AI Vector Search を含むデータベース内 AI 機能は 追加ライセンスなし で利用できます。ここでは、26ai の料金とライセンス体系を従来版と比較しながら整理します。
26ai のライセンス形態と料金プラン
Oracle AI Database 26ai はクラウドファーストで提供されており、OCI（Oracle Cloud Infrastructure）上で「Pay As You Go（従量課金）」または「Universal Credits（コミット契約）」を選択できます。料金は主に、OCPU / ECPU の使用時間、ストレージ容量、ネットワーク転送量、そして Autonomous Database を利用する場合には自動スケールの実行時間といった利用量に基づいて算出されます。
AI Vector Search を含むデータベース内のAI機能は Oracle Database のエディションに含まれているため、これらの機能を利用すること自体に追加コストは発生しません。一方で、OCI Generative AI などの外部生成AIサービスを併用する場合には、生成AIサービスのトークン数や処理量に応じた従量課金が別途発生します。
無償版（Free版）について
開発や検証用途には Oracle AI Database 26ai Free（旧23ai Free）が提供されており、主要な AI 機能を無償で試すことができます。ただし、Free版には CPU やメモリの上限、データベースサイズの制限、商用サポートがないといった制約があるため、本番用途や大規模なワークロードには適していません。
23c との価格差とコストメリット
Oracle Database 23c と 26ai のライセンス体系は基本的に共通であり、AI機能を利用するための追加ライセンスも必要ありません。そのため、両者の価格差は、Autonomous Database・Base Database Service・Exadata Cloud のいずれを使用するか、OCI Generative AI をどの程度組み合わせるか、ストレージやコンピュートのスケール、データ転送量がどれくらいかといった構成要素によって決まります。
また、AI Vector Search をデータベース内部で実行できることにより、外部ベクトルデータベース（Pinecone、FAISS、Weaviate など）を別途構築する必要がなくなります。これにより、システム構成の簡素化、ネットワーク経由のデータ移動量の削減、運用管理コスト（TCO）の低減といったメリットが期待できます。
無償版・有償クラウド版との比較と注意点
Free版である 26ai Free は学習や検証には適していますが、前述の制限があるため商用利用には推奨されません。一方、有償で OCI のデータベースサービスを利用する場合には、エンタープライズ向け機能や高可用性構成、スケール機能、SLA などを利用でき、大規模かつ重要な業務に対応できます。
また、26ai が利用可能なクラウドサービスやリージョンは順次拡大しているため、導入前には希望するリージョンでサービスが利用可能かどうか、データ所在地制約やレイテンシ要件と合致しているかを確認する必要があります。さらに、すでに Oracle Database 23ai を利用している環境については、23.26 系のリリースアップデートを適用するだけで、追加の移行作業なしに 26ai として扱われます。
オンプレミスも含めた長期運用を検討する際には、19c から 23c、そして 26ai へと続くロードマップを踏まえ、将来の移行計画を慎重に設計することが重要です。
実際の導入事例と活用シーン
Oracle AI Database 26ai（旧23ai）は、すでに多様な業界で活用が進んでおり、AIワークロードの高度化や業務効率化に大きく貢献しています。以下では、実際の導入事例を通じて、その具体的な効果と活用シーンを紹介します。
エージェンティックAIワークロードでの活用事例
DMCC（ドバイ・マルチ・コモディティ・センター）では、Oracle Fusion Cloud HCMとOCI Generative AI、Oracle Digital Assistantを組み合わせたAIエージェントを導入し、主に人事を中心とした業務プロセスの自動化を進めています。
従業員からのHRポリシーに関する問い合わせ対応や、経費精算プロセスの自動化により、従来の人手による作業が大幅に削減されています。
具体的には、Oracle Digital Assistantと生成AIを活用し、従業員が自然言語で質問するだけで、社内規定に関する回答や休暇申請などの手続きをAIエージェントが自律的に処理します。これにより、人事部のワークロードが大幅に軽減され、従業員は場所を問わずに迅速なサポートを受けられるようになり、組織全体の生産性向上に貢献しています。
地理空間データ分析の強化での活用事例
Outline Globalは、Oracle AI Database 26ai（旧23ai）のAI Vector Searchを導入し、地理空間データの分析を強化しました。膨大な位置データをベクトル化して検索できるようになったことで、類似情報の抽出や空間的な関係性の把握をより高速かつ高精度に実現。従来の検索処理に比べてデータ探索の効率が大幅に改善しました。
これにより、サービス全体の信頼性とユーザー体験が向上し、新機能の提供スピードや意思決定の迅速化にも寄与。結果として、同社の収益は30％増加しました。
AIプラットフォーム構築による業務効率化
Sphereは、Oracle AI Database 26ai（旧23ai） を基盤に、AIプラットフォームを構築しました。AIモデルのトレーニングとデータ処理が効率化され、開発期間が短縮されています。さらに、データのセキュリティとガバナンスが強化され、コンプライアンス要件にも対応しています。
Autonomous Databaseの自動チューニング機能によって、リソース管理やスケーリングを人手に頼らず最適化できるようになり、Sphereはインフラ運用の負担を減らしつつ、AI開発への集中を実現しています。
導入前の検討ポイントと注意事項
Oracle AI Database 26ai（旧23ai）を導入するにあたっては、AIワークロード特有の要件や従来のデータベースと異なるポイントを踏まえて準備することが重要です。以下では、導入前に特に注意すべき点を整理します。
システム要件と互換性の確認
Oracle AI Database 26ai の導入には、AI処理を前提としたシステム要件が求められます。ベクトル検索処理は CPU とメモリの負荷が大きく、AIワークロード特有の計算量が発生するため、ハードウェア性能とネットワーク帯域の確保は従来以上に重要です。
既存アプリケーションとの互換性に関しては、SQL 処理自体は従来とほぼ同じように動作するものの、新しく追加された AI 向け API やプロシージャを活用する場合には、アプリケーション側の改修が必要になるケースがあります。特にオンプレミス環境からクラウド（OCI）へ移行する際は、ネットワーク構成やセキュリティポリシーの見直しも欠かせません。
移行計画の立案と実施手順
26ai への移行は、既存システムを止めずに新機能を段階的に導入するアプローチが推奨されます。まずは開発・テスト環境で動作検証を行い、基本機能の確認やベクトル検索を含む性能テストを実施します。その後、AI機能を利用した新しいアプリケーションを段階的に展開し、既存システムとの連携や整合性を確認しながら移行を進めます。
本番環境へ切り替える際には、バックアップや復旧手順を事前に整備し、運用チームが新しいAI機能に対応できるよう十分なトレーニングを実施することが不可欠です。この段階的アプローチにより、ビジネスへの影響を最小限に抑えて安全に移行できます。
パフォーマンステストと検証方法
26ai の性能検証では、従来のデータベーステストに加えて AI ワークロード特有の指標を評価する必要があります。特に、ベクトル検索の応答時間、同時接続時のパフォーマンス劣化、メモリ使用効率などは欠かせない検証項目です。
実業務に近いテストデータを用いて負荷テストを実施し、ベクトルデータの増加に対するスケーラビリティや、AI機能と従来機能の同時実行時の挙動を確認することが重要です。また、災害復旧計画やセキュリティ侵入テストなど、運用リスクを想定した検証も事前に行うことで、本番稼働後の安定性を高めることができます。
スマートスタイルのOracle Database 26ai（旧23ai）移行支援サービス
Oracle AI Database 26ai（旧23ai）への移行を成功させるためには、データベースとAIワークロードの両方に精通した専門的な知識が不可欠です。スマートスタイルでは、移行計画の策定から実装、運用までを一貫して支援するサービスを提供し、安全かつ効率的な移行をサポートしています。
専門的な移行コンサルティングサービス
26ai への移行には高度な技術理解が求められるため、経験豊富なコンサルタントによる支援が重要です。スマートスタイルの移行コンサルティングでは、まず現行システムの構成やデータ特性、アプリケーションの依存関係を詳細に分析します。そのうえで、AI機能を最大限に活用できる移行計画を設計し、パフォーマンス改善の可能性や移行時のリスク、必要な対策を明確にします。企業ごとの業務要件に最適化した移行戦略を提示することで、導入後のメリットを最大化します。
技術サポートと運用保守体制
Oracle AI Database 26ai の運用では、AI Vector Search や新APIなど、従来のデータベースとは異なる知識が求められます。スマートスタイルでは、こうした AI 特有の技術要件にも対応できる専門技術者が運用を支援します。ベクトル検索の性能最適化やAI機能のトラブル対応、セキュリティ更新へのアドバイスに加え、定期的なヘルスチェックや性能監視を通じて問題の早期発見と予防保守を実現します。これにより、システムを安定した状態で長期運用できるようサポートします。
導入後のフォローアップ
Oracle AI Database 26ai の導入効果を長期的に維持し、運用現場での活用を定着させるためには、導入後の継続的な支援が重要です。スマートスタイルでは、運用段階で発生する技術的な疑問や課題に対して、定期的なコンサルティングや技術支援を提供し、環境に応じた改善提案を行っています。
また、新機能の追加や構成変更が必要になった場合も、最適な対応策や実装方法をアドバイスし、企業のデータベース運用力向上を中長期的に支援します。継続的なフォローアップにより、移行後も安心して Oracle AI Database 26ai を活用できる体制を整えています。
>>>Oracle AI Database 26aiに関するご相談/お問い合わせはこちら
まとめ
Oracle AI Database 26ai（旧23ai）は、AI時代に対応した革新的なデータベースソリューションとして、従来のデータベースの概念を大きく拡張しています。本記事では、23cとの違いから具体的な機能、価格体系、導入事例まで幅広く解説しました。
- Oracle AI Database 26ai（旧23ai）は、Oracle Database 23c のコードラインにAI機能を統合した次世代データベースソリューションである
- AIベクトル検索（AI Vector Search）、RAG連携、True Cache などの新機能により、検索精度と性能の両面で大きな向上を実現
- クラウドファーストの提供形態と柔軟な料金体系により、段階的な導入やPoCにも対応しやすい
- 金融・医療・eコマースなど多様な業界で、AIワークロードや業務効率化の具体的な成果が出始めている
- 専門的な移行・運用支援を組み合わせることで、既存システムからの安全かつ効率的な移行と、導入後の安定運用を両立できる
AI技術の活用を本格的に検討されている企業では、Oracle AI Database 26ai（旧23ai）の導入により競争優位性を確保できる可能性があります。まずは無償版での機能検証や、専門コンサルタントへの相談から始めて、自社に最適な導入戦略を検討することをお勧めします。
