あなたのAIエージェントがデータを求めています。その保護方法とは - ジェフ・スミス（Oracle）

Highlights

• Oracle AIデータベースは、財務や人事などのデータをベクターとしてネイティブサポートし、8つから9つの異なるプラットフォーム間でデータを複製することなく単一のSQLインターフェースを提供します。

• 自然言語からSQLへの変換において、LLMが正しいデータを返しているように見えるクエリを実行しても、実際には意図した質問と異なる場合がありリスクが伴います。

• Oracleが提供するMCPサーバーでは、場当たり的なSQLの実行だけでなく、既存のレポートやドキュメントをカスタムツールとしてエージェントに提示する手法をサポートしています。

• 本番環境をミラーリングした読み取り専用スタンバイインスタンスであるDataGuardを活用することで、エージェントを安全な環境に送り込んでパフォーマンスチューニングを行わせることができます。

• Azure Entra IDなどのシングルサインオンを介し、データベース層で動的なフィルタリングを行うことで、エージェントがアクセスするデータを適切に制限するディープデータセキュリティが実装されています。

Timeline

1. 00:00 - 05:07

   Oracle AIデータベースとMCPの概要

   データベースツールに長年携わってきた経緯を踏まえ、AIエージェントがデータを活用するためにデータベースが果たすべき役割について説明しています。複数のプラットフォーム間でデータを複製する必要性をなくし、すべてのRAGパイプラインにデータベースが参加できる仕組みを解説しています。

   • Oracle AIデータベースは、データベース内でベクトルをネイティブサポートし、様々なデータを統合して単一のSQLインターフェースを提供します。
   • データベース周辺のインフラ管理者が新しいテクノロジーを接続する役割を担い、AIエージェントを活用するための基盤を整えています。
2. 05:07 - 11:25

   自然言語からSQLへの変換の課題とカスタムレポートの活用

   経営陣や非エンジニアからのデータ要求に対し、BIツールやスプレッドシート作成の代わりにAIエージェントをどのように活用するかを議論しています。LLMが生成するSQLの信頼性の低さを指摘し、過去のレポートやコードをハードコードされたツールとしてエージェントに選ばせるアプローチを提案しています。

   • ビジネス部門からの終わりのない質問に対して、AIエージェントはフォースマルチプライヤーとして機能します。
   • LLMによる自然言語からSQLへの変換は、コンパイルができても意図した通りの質問になっていないリスクやコストがかかるという課題があります。
   • LLMに直接SQLを生成させるのではなく、既存のレポートやドキュメントをツールとして提示することで失敗の可能性を減らします。
3. 11:25 - 14:53

   DevOpsとパフォーマンスチューニングの安全なアプローチ

   データベースのパフォーマンス低下などのトラブルシューティングにおいて、AIエージェントをどのように安全に介入させるかについて解説しています。直接本番環境に触れさせず、ミラーリングされた安全な環境で読み取り専用アクセスや制限されたツールを実行させる手法を紹介しています。

   • 本番環境のシステムトラブルシューティングにおいて、エージェントに直接本番環境を操作させることは避けるべきです。
   • DataGuardなどの読み取り専用スタンバイインスタンスを活用することで、安全な環境でエージェントにパフォーマンスチューニングを試させることができます。
   • コストベースオプティマイザで使用される統計情報を収集するなど、制限されたアクションを通じて効率的なチューニングを行います。
4. 14:53 - 21:30

   スキーマメタデータの提供とデータベースセキュリティ

   複雑なデータモデルや過去の命名規則による混乱を避けるため、スキーマ情報をプレーンな英語やJSON形式でAIに提供するコンテキストエンジニアリングの重要性を説明しています。最後に、ユーザーの権限に応じてデータベースが動的に結果をフィルタリングするセキュリティの仕組みと、今後のロードマップについてまとめています。

   • Confluenceやドキュメントからスキーマメタデータを抽出し、データベース環境の情報をLLMに提供することでクエリの精度を高めます。
   • 組織のシングルサインオンを経由させ、データベース層で動的にフィルタリングを行うディープデータセキュリティが実装されています。
   • MCPアプリや自動RAGパイプラインのサポートにより、今年後半以降もさらなる機能拡張が予定されています。