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First Principles: ギガワット・スケール・スーパークラスタを強化するためのデータセンターのイノベーション (2025/10/15)

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First Principles: ギガワット・スケール・スーパークラスタを強化するためのデータセンターのイノベーション (2025/10/15) https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/first-principles-data-center-innovations 投稿者： Pradeep Vincent | Senior Vice President and Chief Technical Architect, OCI Ram Nagappan | Architect, OCI Core AI Infrastructure 現代のAIギガワット規模データセンターは、AI大規模言語モデルのトレーニングなどの同期計算ワークロードに起因する、膨大な負荷と大きな電力変動を特徴とする、ますます複雑化する電力需要に直面しています。OCIは、これらの動的な電力要件を効果的に管理するために、静電容量、高度なエネルギー貯蔵ソリューション、ハードウェアアクセラレーションによるGPUランプ技術、ソフトウェアベースのランプ制御アルゴリズムを統合した最新のベストプラクティスを活用しています。  熱管理の面では、高密度AIハードウェアからの熱を効率的に放散するために、チップ直下型液体冷却技術が導入されています。Oracle  Cloud Infrastructure（OCI）は、 水の無駄を一切出さずに稼働するドライクーラーとクローズドループチラーシステムを採用することで、持続可能性をさらに向上させ、環境への影響を軽減しています。Oracle  のAIデータセンターの最適化の詳細については、以下のリソースをご覧ください。  オラクルAIインフラストラクチャ パブリック、オンプレミス、サービス プロバイダー クラウド向けの NVIDIA Blackwell による新しい AI インフラストラクチャ機能を発表 Oracleデータセンター戦略 
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人材エージェント・ワークフォースにおける信頼できる自律性のビジョン (2025/10/15)

人材エージェント・ワークフォースにおける信頼できる自律性のビジョン (2025/10/15) https://blogs.oracle.com/cloud-infrastructure/post/autonomy-in-a-peopleagent-workforce 投稿者： Rich Clayton | Vice President, Product Strategy, Oracle Analytics 本日は、多くの人が想像するよりも早く実現しつつある働き方のビジョンについてお話ししたいと思います。それは、人とAIエージェントが、目新しいものとしてではなく、企業における良きパートナーとして、共に働く未来です。私たちはこの未来に投資し、新しい Oracle AI Data Platform を構築しています。これについては、後ほどご説明いたします。 今後3年間で、最も進歩的な企業はAIを単に活用するだけでなく、AIエージェントを重要な同僚として受け入れるでしょう。オラクルは、ガバナンスが確立されたデータファーストの企業こそが不可欠だと考えています。人とエージェントは、同じポリシー、同じガバナンス構造の下で、同じビジネス目標に向かって働く必要があります。 重要な考え方は、モデル自体は一時的なものであるということです。永続するのは、管理されたデータ資産とポリシーフレームワークです。この基盤がなければ、部門は見知らぬ人々で溢れかえり、何百もの限定されたタスクをアドホックな自動化で実行することになります。その結果、組織の連携は低下し、エージェント間のサイロ化が進み、運用リスクが高まります。 仕事の未来：人間は指揮者、エージェントはデジタル同僚 スタンフォード大学とガートナーの調査がこれを裏付けています。組織が成功するには、エージェントを使い捨てのボットではなく、責任ある同僚として扱う必要があります。エージェントは人間に取って代わる存在ではなく、人間の可能性を増幅させる存在です。従業員をインテリジェントシステムの指揮者と考え、創造性と知恵を最も重要な意思決定に集中させ、AIはポリシーに基づいて無数の補助タスクを実行します。 マネージャーは、トップエージェントと毎週1対1のミーティングを開催し、スコアカードを確認し、目標との整合性を評価し、前週の推奨事項を微調整します。業界...
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すべてのデータを対象としたグラフ分析 (2025/10/14)

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すべてのデータを対象としたグラフ分析 (2025/10/14) https://blogs.oracle.com/database/post/graph-analytics-for-all-of-your-data 投稿者： Melliyal Annamalai 今日、データはデータベース、オブジェクトストア、ファイルシステム、ストリーミングソース、保存されている履歴データなど、あらゆる場所に存在します。こうしたデータの中には、例えば次のような難しい質問への答えが隠されています。 図1: データ内の関係性の例 サプライチェーンにおける物流のボトルネックの追跡  製造プロセスにおける製品とコンポーネントの依存関係の検出 金融システムにおける資金の流れを追跡し、詐欺の可能性がある異常なパターンを発見する クリックストリームアクティビティを製品購入に結び付けて、より優れた製品推奨を実現します グラフ分析は、開発者がデータ内の一見して明らかではない関係性を探ることを可能にすることで、こうした複雑な疑問に答えるのに役立ちます。図1では、グラフクエリによって特定のサイクルパターンが強調表示されており、金融サービスにおける潜在的な不正行為（つまり、資金がサイクル内で移動している）を示唆している可能性があります。  これらの例が示すように、チームは従来の分析を超えて、グラフ分析を通じて相互接続されたデータ全体のパターン、依存関係、隠れた関係を発見できます。 グラフ分析とデータレイク グラフ分析の威力を考えると、分析対象データの範囲（データレイクに存在する外部データなど）の拡大を検討し、グラフ分析をデータレイクで活用することの容易さに疑問を抱くかもしれません。データレイクは、その定義上、さまざまなソースからさまざまな形式でデータを保存するため、さまざまなツールと言語が必要になります。さまざまなツールと複数の言語は、JSONデータ、CSVログファイル、位置データ、ベクター検索など、それぞれ専用のAPIとツールが必要になるため、複雑さを増します。その結果、開発者は、この「従来型」データレイクにさまざまなコンポーネントを統合することに多くの時間を費やし、アプリケーションの革新と開発に費やす時間が少なくなってしまいます。そのため、グラフ分析はもちろんのこと、あらゆる種類の分...
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Oracle AI Database AI Vector Searchの開始 (2025/10/14)

Oracle AI Database AI Vector Searchの開始 (2025/10/14) https://blogs.oracle.com/database/post/getting-started-with-oracle-database-23ai-ai-vector-search 投稿者： Andy Rivenes | Product Manager Oracleは 2024年5月にOracle Database 23aiの提供開始を 発表しました。Oracle AI Databaseは、Oracle Database 23aiで利用可能な300以上の新機能にさらに追加されたため、学ぶべき点が数多くあります。Dominic Giles氏はブログ 記事 でいくつかの目玉機能について紹介していますが、Oracle AI Databaseの最もエキサイティングな新機能の一つはOracle AI Vector Searchです。 AI Vector Searchの優れた入門書は、 こちらで ご覧いただけます。類似検索をサポートするためにOracle AI Databaseに追加された機能、主なメリット、そしてAI Vector Searchが対応するユースケースの一部について、詳細に解説しています。 ベクトル埋め込みモデルを用いたベクトル作成や類似性検索の実行に必要な手順を解説したブログやラボも数多く存在します。しかし、これらの機能のすべてとは何か、そしてなぜ知っておく必要があるのか​​を解説した記事は少ないのが現状です。本記事では、Oracle AI DatabaseにおけるAI Vector Searchがこれらの機能をどのように実現するのかについて、さらに詳しく説明し、例を挙げて解説します。 注：   この投稿の執筆後、AI Vector Searchと、この投稿で取り上げている内容に類似した例を試すことができるOracle LiveLabを追加しました。詳細はこちらの投稿をご覧ください： 新しいAI Vector Search LiveLabsワークショップが利用可能になりました。または、 こちらから お試しいただけます 。 AI Vector Searchの中核を成すのは、類似 検索機能です 。類似検索は、データの値（単語やピクセル）で...
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