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Oracleは、ユーザーが本番ワークロードに適した安全なエージェントAIアプリケーションを迅速に構築、展開、スケールするのに役立つOracle AI Databaseの新しいエージェントAI革新を発表しました。Oracle AI Databaseは、運用データベースと分析レイクハウス全体でエージェントAIとデータを一緒に構築します。AIエージェントが企業データにセキュアにリアルタイムでアクセスでき、公開データで訓練されたLLMを使用してビジネスインサイトを提供するための業務データを容易に使用できます。ユーザーはAIモデル、エージェントフレームワーク、オープンデータ形式、展開プラットフォームを選択できます。さらに、Oracle Exadataで実行しているお客様は、Exadata Powered AI Searchの追加の利点があり、高ボリュームのマルチステップエージェントワークロードのための加速AIクエリを使用した最高スケールでのエージェントAIを可能にします。
データ移動パイプラインの構築と保守の必要性を排除するのに役立つ新しい機能は次のとおりです：
- Oracle Autonomous AI Vector Database、ベクトルデータベースのシンプルさとOracle AI Databaseの完全なパワーを提供します。
- Oracle AI Database Private Agent Factory、ビジネスアナリストとドメインエキスパートがデータ駆動型のエージェントとワークフローを迅速に構築し、安全に展開できるようにします。
- Oracle Unified Memory Core、ユーザーがAIエージェントのコンテキストを単一のシステムに保存でき、一つの統合エンジン内でベクトル、JSON、グラフ、リレーショナル、テキスト、空間、および列形式データ全体で低遅延推論を可能にし、一貫したトランザクションとセキュリティを実現します。
ユーザーがマルチクラウド、ハイブリッド、およびオンプレミス環境全体で、外部攻撃、内部の悪用、偶発的な開示、およびLLMへの意図しない露出からデータを保護するのに役立つ新しい機能は次のとおりです：
- Oracle Deep Data Security、データベース内に強力なエンドユーザー固有のデータアクセスルールを実装します。
- Oracle Private AI Services Container、厳格なセキュリティ要件を持つお客様がAIモデルのプライベートインスタンスを実行でき、サードパーティのAIプロバイダーとのデータ共有やファイアウォールの外へのデータ送信を回避できるようにします。
- Oracle Trusted Answer Search、エンタープライズにエンドユーザーの質問に直接LLMを使用する代わりに、AIを使用してエンドユーザーに回答を提供するための正確でテスト可能で決定的な方法を提供します。
さらに、Oracle AI Databaseはユーザーに自分のニーズに最適なAIモデルとアプリケーション層のエージェントフレームワークを選択する柔軟性を与えます。オープン標準とデータ形式を使用してエージェントAIアプリケーションを構築、展開、実行できます。新しい機能は次のとおりです：
- Oracle Vectors on Ice、Apache Icebergテーブルに保存されているベクトルデータのネイティブサポートをお客様に提供します。AI Vector SearchはIcebergテーブルからベクトルデータを直接読み込み、ベクトル検索を加速するためのベクトルインデックスを作成し、基盤となるベクトルデータが変わるにつれてこれらのインデックスを自動的に更新できます。
- Oracle Autonomous AI Database MCP Server、外部AIエージェントとMCPクライアントがカスタム統合コードまたは手動のセキュリティ管理なしでAutonomous AI Databaseとその機能にセキュアにアクセスできるようにします。
その他の企業ニュースでは、Oracleはエンタープライズ実行用に設計された、成果重視で積極的で推論ベースの特殊化されたAIエージェントの協調チームによって駆動される新しいクラスのエンタープライズアプリケーション、Fusion Agentic Applicationsを発表しました。Oracle Fusion Cloud Applicationsに組み込まれたFusion Agentic Applicationsは、統一されたエンタープライズデータ、ワークフロー、ポリシー、承認階層、権限、およびトランザクションコンテキストにセキュアにアクセスすることで、ビジネスプロセス内で決定を下し、実行できます。コパイロット、AIアシスタント、または他のAIアドオンとは異なり、トランザクションシステムにネイティブであることにより、Fusion Agentic Applicationsはリアルタイムで、エンタープライズスケールで、完全なガバナンスで実行できます。
リアルタイム分析ニュース概要
Aerospikeは、NoSQL Database 8のLangGraph統合を発表しました。プロトタイプから本番規模への移行に苦労しているステートレスなAIエージェントワークフローに永続的なメモリを提供しています。Aerospike DatabaseとLangGraphの統合により、開発者はより速く、より効果的で、非常に安定したエージェントAIエージェントおよびアプリケーションを構築できます。さらに、開発者はグラフがどのように定義または実行されるかを変更することなく、短期的な実行コンテキストと長期的なエージェントメモリの両方を永続化できます。
Akamaiは、組織がセキュリティポリシーを設計し実施する方法を変換するために設計されたAkamai Guardicore Segmentationの新しいAI駆動の機能を発表しました。ソリューションはAIを活用してアプリケーションの動作を識別、分析、解釈し、その後、正確で実施準備完了なポリシーを自動的に生成します。組織は現在、セグメンテーション作業をスピードアップでき、自信を持ってより強力なコントロールを実装でき、急速に進化するAI駆動の脅威に対して弾力的なままでいることができます。
AlphaSenseは、自動的にスケジュールされてインサイトを提供し、ユーザーが質問から回答により効率的に進むことができる新しいカスタムAIエージェント機能を発表しました。AlphaSenseはプレミアムと独自のビジネスコンテンツに根ざした個人化された結果を提供します。AlphaSenseの最新機能は、目的に構築された業界固有のエージェント機能により、信頼でき、スケーラブルなドメイン固有のAIに対するエンタープライズ間の成長するニーズに対応しています。
Armは、Armコンピュートプラットフォームの次の進化を発表し、同社の歴史の中で初めて本番シリコン製品に拡張しました。この変更の第一歩は、Arm AGI CPUの発売です。これはAIデータセンター向けのArm設計CPUで、エージェントAIワークロードの増加するクラスに対応するために構築されました。同社は、ソリューションがより大きなワークロード密度、改善されたアクセラレータ利用、および既存の電力エンベロープ内でより多くの使用可能なコンピュートをサポートすると主張しており、これはAIインフラストラクチャがスケールするにつれて重要なものです。
BigIDは、Data Access Governance (DAG) 機能をAIエージェントにカバーするように拡張することを発表しました。この動きにより、BigIDは人間に適用する同じデータセントリックなガバナンスモデルをエージェントに直接拡張します。そのために、ソリューションはエージェントアイデンティティの発見とマッピング、非人間的アイデンティティのアクセス権サイジング、およびリアルタイムエージェントアクティビティ監視をサポートしています。
CData Softwareは、最新のエンタープライズのデータパイプラインの要件を満たすために設計されたCData Syncの主要な改善を発表しました。アップデートは、協調的なパイプラインオーケストレーション、ミッションクリティカルなシステムの拡張変更データキャプチャ（CDC）、およびオープンテーブル形式のネイティブサポートを提供し、データチームがレガシーと最新のアーキテクチャ全体で継続的に操作できるようにします。
Codenotaryは、AIエージェントの協調ネットワークを通じてクラウドまたはオンプレミスで大規模Linuxインフラストラクチャを管理、保護、および保護するための自律型プラットフォーム、AgentXの可用性を発表しました。AgentXはインフラストラクチャ操作への新しいアプローチを導入し、分散AIエージェントが協力でき、セキュリティ実行、運用タスク、およびライフサイクル管理を自動化しながら、管理者の完全な権限制御とガバナンスを維持できるようにします。
Databricksは、Lakewatch、組織が増加する洗練されたエージェント攻撃者から防守するのを支援するために設計された新しいオープン、エージェント型SIEM（セキュリティ情報およびイベント管理）を発表しました。Lakewatchは、組織がすべてのデータをオープン形式で統一できるようにし、データを移動または複製することなく、年単位のデータを費用効果的に分析できます。これには、社会工学、内部の脅威、および異常検知を特定するためのビデオやオーディオなどのマルチモーダルデータが含まれます。
Datadogは、Bits AI Security Analystがシニア SOC アナリストの専門知識とマシンスケールとスピードを組み合わせ、Datadogのクラウド SIEMの一部として世界中のお客様が利用できることを発表しました。調査分析は、データソースの幅と量全体で実行分析を可能にしながら、実世界のコンテキストで支援される高精度の評決を提供します。これにより、アナリストは調査専門知識をスケールすることができ、高影響防御優先事項にはより多くの時間を注ぐことができます。
DataBahn.aiは、Autonomous In-Stream Data Intelligence（AIDI）、セキュリティデータパイプラインの新しい運用モデルを発表しました。データは流れるにつれてリアルタイムで継続的に解釈、検証、および実行されます。このような機能はストリーム内意思決定を可能にし、組織が問題を早期に検出でき、動的に適応でき、ダウンストリームシステムに到達する前にデータが信頼されることを確保できます。
その他の企業ニュースでは、DataBahnは、DataBahn Agent Farm、データライフサイクル全体でAIDIを運用化し、ストリーム内でデータを継続的に構築、検証、最適化、保護する特殊化されたAIエージェントの協調システムを導入しました。
Domoは年次DomopaloozaカンファレンスでいくつかのエージェントAI発表を行いました。開始するには、同社は企業が人工知能を運用化するのを支援する新しいAIオーケストレーションフレームワークを発表しました。新しい機能には、AI Agent Builder、AIツールキット、集中型AI Library、およびDomo MCP Serverが含まれており、エンタープライズデータを外部AIプラットフォームに直接接続しています。これらのツールは、組織がエンタープライズデータとワークフローと深く統合されたカスタムAIエージェントを構築・展開するのを支援します。
EnterpriseDB（EDB）は、CloudNativePG 1.29のコミュニティリリース、KubernetesのリーディングなオープンソースPostgresオペレータの最新マイルストーンを拍手喝采しました。バージョン1.29では、CNPGはモジュラー拡張とビルトイン供給チェーンセキュリティを導入し、PostgreSQL拡張をコアデータベースから分離して、モノリシックなカスタムビルドイメージを排除し、運用複雑さを大幅に削減します。ユーザーはAI駆動ベクトル検索などのオンデマンド必要な拡張のみを動的にインストールでき、より柔軟で軽量でセキュアなPostgres展開モデルを実現できます。
ExtraHopは、AI革新をリスク排除するための包括的なアプローチを発表し、エンタープライズがAIエージェントインフラストラクチャを管理するために必要な最終的な可視性と監視を提供します。そのために、ExtraHopはネットワークをAI可観測性、脅威調査と対応、およびガバナンスのための真実のソースに変換する深いインサイトを提供することで、エージェントエンタープライズの運用完全性を保証します。
Fivetranは、オープンソースのデータ変換フレームワークであるSQLMeshをLinux Foundationに寄付していることを発表しました。初期メンバーのBenzinga、CloudKitchens、Harness、Infinite Lambda、Jump AI、およびMinervaは、プロジェクトに参加し、最新のデータスタックの一部としてSQLMeshを開発および保守するためのコミュニティ統治されたアプローチをサポートします。
Immutaは、エージェントデータアクセスを管理するためのデータプロビジョニングプラットフォームを導入しました。この立ち上げには、エンタープライズがリアルタイムでAIエージェントがエンタープライズデータにアクセスするためのプロビジョニングとガバナンスを可能にする新しいエージェントデータアクセス機能が含まれています。Agentic Data Accessを使用すると、Imutaはちょうど第一級のアイデンティティとしてAIエージェントを扱い、独自の属性、意図、一時的なアクセス、および監査証跡を持つため、認証なしでユーザーに代わって行動でき、常設特権やチケット駆動型の遅延がありません。
Operant AIは、Operantの Agent Protectorのための新しい機能、Agent ScopeGuardの立ち上げを発表し、AIエージェントが意図した操作スコープの外で行動するのを検出およびブロックし、GPU加速スピードでリアルタイムに実行でき、損害が発生する前に実行します。ソリューションは、すべてのエージェントの操作境界を実行時に定義、監視、および実行し、エージェントが認可されたスコープ内で操作されることを保証し、そうでない場合は停止されます。
Relyance AIは、AIエージェントがエンタープライズデータとどのように相互作用するかを監視およびセキュアするために設計された自律型データディフェンスエンジニア、Lyoの商用提供を発表しました。ソリューションはRelyanceのAI Data Journeysに基づいており、コード、クラウドインフラストラクチャ、MCPサーバ、SaaSアプリケーション、アイデンティティ、サードパーティ、およびAIエージェント全体のデータアクティビティを継続的に監視し、業務および動作コンテキストを添付します。
Revealは、企業がエンタープライズレベルのコントロールを使用して、会話型AIアナリティクスを製品内に直接提供する能力を発表しました。そのポイントに関しては、Revealは、AIを個別のアシスタントまたは外部ツールとして追加するのではなく、会話型アナリティクスとAI駆動のインサイトを企業製品内に直接埋め込みます。これにより、ユーザーはデータを容易に探索でき、ビジネスで何が起きているかを理解でき、次に何をするかを決定できます。
Reveniumは、すべてのAIエージェント実行をそのビジネスアウトカムにリンクし、ワークフロー単位でROIを計算する新しいソリューション、AI Outcomesの立ち上げを発表しました。以前にリリースされたReveniumツールが、マシンおよび人間のワークフロー全体でAIが何を費やしたかという質問に答えた場合、AI Outcomesはその支出が結果を生んだかどうかに答えます。チームは現在、AIのROI壁を突き破るのに必要なツールを持っています。
Spur Intelligenceは、IPインテリジェンスプラットフォームへの新しい改善を発表し、セキュリティと詐欺チームに匿名インフラストラクチャへのより深い可視性を与え、リアルタイムで危険なユーザーセッションについて情報に基づいた決定を下す能力を与えるために設計されています。新しい機能には、AIサービス識別、リアルタイムユーザーセッション決定のための新しいポリシーAPI、および強化された地理的インフラストラクチャインサイトが含まれています。
Vectra AIは、AIエンタープライズ用に構築されたエクスポーザー管理を提供するVectra AIプラットフォームの主要な進化を発表しました。新しい機能により、組織は搾取可能なセキュリティギャップを積極的に特定、優先順位付け、削減でき、コンプライアンスを維持でき、最新のAI搭載エンタープライズ全体の将来の攻撃を防ぐことができます。拡張された機能は、資産可視性、動作駆動リスク優先順位付け、およびAI使用インサイトを単一プラットフォームに統一します。
パートナーシップ、コラボレーション、ほか
Denodoは、Open Semantic Interchange（OSI）に参加していることを発表しました。オープンソースイニシアチブは、すべての企業がオープンでベンダー中立のセマンティックモデル仕様を使用して、断片化されたデータ定義を標準化するためのユニバーサル仕様を作成するものです。OSIを通じて、Denodoは、ハイブリッド、マルチクラウド、主権環境全体で信頼できるビジネスコンテキストと運用データへのライブアクセスを提供するセマンティックレイヤーと他のセマンティック技術間の相互運用性を有効にし、顧客が測定可能なビジネスアウトカムを促進するのを支援します。
MariaDB plcは、Apache Igniteの裏にある力であるGridGain Systemsの買収の完了を発表しました。GridGainのメモリ内技術を統合することで、MariaDBはリアルタイムデータ取り込みから複雑な推論まで、AI全体のライフサイクルをサポートする単一の高速で永続的な基盤層を提供しています。
Nasuniは、Nasuni File Data Platform とOracle Cloud Infrastructure (OCI)の公式パートナーシップと統合を発表しました。この統合により、顧客はNasuniをOCIで実行して、ハイブリッドおよび分散環境全体で非構造化データのストレージ、保護、管理を統一できます。Nasuniの特許取得済みUniFS グローバルファイルシステムに基づいて構築されたプラットフォームは、データサイロを単一の名前空間に置き換え、無制限のスケール、高パフォーマンスグローバルコラボレーション、およびビルトイン サイバー復元力をサポートします。
Perconaは、Chainguardとの新しいパートナーシップを発表し、エンタープライズグレードのサポートを使用して非常にセキュアなオープンソースソフトウェアを提供します。パートナーシップにより、Perconaは現在、そのデータベースソフトウェアポートフォリオ全体でChainguardビルドをサポートし、組織にオープンソースデータベースのセキュアでプロダクション準備完了のコンテナイメージへのパスを提供し、専門家がサポートしています。
Red Hatは、llm-d、Kubernetes native の高パフォーマンス分散LLM推論フレームワークをCloud Native Computing Foundation（CNCF）にサンドボックスプロジェクトとして貢献していることを発表しました。同社は、これはコードの単なる引き継ぎではないことに注目しました。クラウドネイティブスタックのコアで持ち運び可能な機能として高パフォーマンスAIサービスを提供することへのコミットメントです。llm-dをCNCFに移動することで、分散推論のためのオープン標準を構築するために、CoreWeave、IBM、Google、NVIDIAを含むマルチベンダー連合のターゲットを拡大しています。
Stelia AIは、Nokiaとのコラボレーションを発表し、エンタープライズスケールで高パフォーマンスで高信頼度のAIの展開を進めています。Nokiaのリーディングなオープン標準ベースのネットワーキング技術をAIエコシステムに統合することで、Steliaは最も厳しいビジネスユースケースのために構築された分散システム全体の信頼できるパフォーマンスを実現しています。
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見逃した場合に備えて、最近の週次リアルタイム分析ニュースの概要は以下の通りです：
翻訳元: https://www.rtinsights.com/real-time-analytics-news-for-the-week-ending-march-28/
