企業向けAI、答える段階から業務を動かす段階へ　Oracleが新機能を発表

今日の焦点：AIに任せる範囲と、人が握る承認

AIが回答を作るだけでなく、財務や人事などの業務を横断して処理する方向が示されました。利用者にとっては、AIの賢さだけでなく、どのデータにアクセスできるか、どの操作に人の承認が必要か、実際に自社の契約で使えるかが判断のポイントです。Oracleは権限や統制を組み込む設計を説明していますが、これは同社の製品説明であり、導入後の安全性を独立機関が保証したという意味ではありません。

25種類の業務アプリが、複数工程の処理を支援

Oracleは10月26日、Fusion Cloud Applications向けに、Fusion Clawを基盤とする25のFusion Agentic Applicationsが利用可能になったと発表しました。対象分野は財務、人事、サプライチェーン、営業、顧客サービスです。たとえば会計処理では、仕訳の照合や例外調査を支援し、人員計画では需要やコストを見ながら選択肢を作成します。

これらは単に文章を生成する機能ではなく、目的に向けて複数の手順を調整する業務アプリとして説明されています。発表資料では、組織が定める権限や統制のもとで動き、重要な変更はレビューや承認に回す例が示されています。発表日は米国ラスベガスのイベント開催日です。資料は『利用可能』としていますが、価格、契約プラン、提供地域、個々の機能の利用条件は一律に示されていません。

導入を検討する企業は、対象業務でAIに実行させる操作と、人が確認・承認する操作を分けて設計する必要があります。業務の自動化をうたう発表だけで効果や誤処理の抑制が保証されるわけではないため、権限設定、監査記録、例外時の停止方法を確認するのが現実的です。

利用者が確認したいこと

• 対象はOracle Fusion Cloud Applicationsを使う組織向けで、一般消費者向けサービスではありません。
• 利用可能との発表はありますが、実際の利用可否や費用は契約・地域・機能ごとに確認が必要です。
• 自動実行の範囲、承認者、記録の残し方を導入前に決めましょう。

AIエージェントに社内データの意味と権限を与える

Oracleは同日、Autonomous AI Lakehouseの機能拡張も発表しました。外部カタログやデータベース、Apache Iceberg形式のテーブルなどをまとめて扱うAI Data Catalog、自然言語・SQL・Pythonでデータを扱うData Studio、データへのアクセス権を一元管理する機能などを挙げています。複数のデータを複製せずに参照し、業務上の意味付けや権限をAIの検索・分析に反映する構想です。

発表によれば、LakehouseはOracle Cloud Infrastructureのほか、AWS、Microsoft Azure、Google Cloud、Cloud@Customerなどで利用できる基盤です。ただし、今回発表された個別機能の提供開始時期や利用条件は、ニュースリリースにすべて明記されていません。クエリー性能については、Oracleが100TBのTPC-DSデータセットを使ったベンチマークで最大3倍と報告しています。特定のテスト条件での企業側の測定値であり、他のデータや実運用で同じ速度になるとは限りません。

データをAIに接続する企業にとって、検索精度だけでなく、機密情報を誰が参照できるかを統一して管理できるかが重要です。導入時は、自社データとの接続方式、権限の引き継ぎ、監査や費用、各クラウドでの機能差を製品担当者に確認するとよいでしょう。

利用者が確認したいこと

• 新機能の詳しい提供日や契約条件は、発表資料だけでは確定できません。
• 『最大3倍』はOracleが特定条件で行ったベンチマーク結果です。

出典

• Oracle、Fusion Applications全体で成果重視のAIを拡張 — 2026年10月26日の発表日、Fusion Clawを基盤とする25の業務アプリが利用可能であること、対象業務、承認・統制を含む各機能の説明を確認。
• Oracle、Autonomous AI Lakehouseの機能を拡張 — AI Data Catalog、Data Studio、アクセス制御、対応クラウド、TPC-DSの100TBデータセットを使った最大3倍というOracle公表ベンチマークを確認。
• Oracle、Deep Trust AIアーキテクチャを発表 — OracleがAIの信頼性をデータ、アクセス、ソフトウェア基盤、アプリ開発の各層で扱う設計として説明していること、および同社の製品・安全性に関する主張を確認。