Oracle Agentic AI：貴社の業務に欠けていた最後のピースとなるか？

調達チームが単純な請求書承認に3日間も待たされ、財務部門が手動照合に埋もれている状況を想像してみてください。

次に、インテリジェントエージェントがこれらのタスクを数分で処理し、ワークフローを学習し、人間の介入なしに部門間で連携する姿を想像してみてください。

オラクルは2025年3月、まさにその変革を約束するプラットフォームでエージェント型AI分野に参入した。

以下では、オラクルのエージェント型AIの仕事、他社との差別化要因、そして中堅企業から企業チームに向けた自動化の約束を確実に果たすかどうかを探ります。

主な鍵

オラクルはエージェント型AIを提供していますか？

はい。オラクルは2025年3月のCloudWorld LondonでAI Agent Studioを発表し、エージェント機能をFusion Cloud Applicationsに直接組み込みました。

本プラットフォームには50以上の事前構築済みエージェントが同梱されており、ERP、HCM、サプライチェーン、カスタマーエクスペリエンスの各モジュール内で仕事を行っています。Fusionサブスクライバーには追加ライセンス費用なしで提供されます。

Agent Studioはノーコードビルダーとして機能し、ビジネスユーザーがドラッグ＆ドロップ式テンプレートでカスタムエージェントを組み立て、マルチエージェントワークフローを調整し、Cohere Command R+やMeta Llama 3などのモデルから選択できます。

オラクルはレガシーシステムにAIを後付けするのではなく、Fusionデータ・ビジネスルール・セキュリティポリシーへのネイティブアクセスを備えたエージェントを構築しました。このアーキテクチャ選択により、サードパーティ製ツールがAPI呼び出しで再構築する必要があるコンテキストを、オラクルエージェントは即座に把握できます。

今回のリリースにより、オラクルはSalesforce Agentforce、Microsoft Copilot Studio、ServiceNowのエージェント型ソリューションと直接競合する立場となった。ただし、オラクルのバンドル戦略は、使用量課金やユーザー単位のアドオンを課す競合他社とは大きく対照的である。

実際の仕事は？

オラクルのエージェント型プラットフォームは、その中核においてエージェント作成と実行を分離しています。

Agent Studioは視覚的なキャンバスを提供し、そこでエージェントの目標を定義します。例：「予算が利用可能な場合、5,000ドル未満の購入注文を自動承認する」といった設定が可能です。

次に、エージェントに一連のスキルを割り当てます。これらは、アカウント payable、予算編成、ベンダー管理などのFusionモジュールへの事前構築済みAPIコネクタです。

エージェントは複数ステップのプランを組み立て、必要なAPIを順序通り呼び出し、承認ルールに基づいて結果を評価します。タスクを完了するかどうか、または例外ケースを人間のレビュー担当者にエスカレーションします。

バックエンドでは、オラクルのプラットフォームが推論エンジンを活用し、高レベルの指示を個別のアクションに分解します。

ユーザーがエージェントに「先月の経費報告書を照合して」と指示すると、エージェントは経費モジュールに未照合の領収書をクエリし、クレジットカードトランザクションを参照照合し、異常をフラグ付けし、要約レポートを作成します。

推論ループは選択した大規模言語モデルと共にOracle Cloud Infrastructure上で動作するため、企業はエージェントロジックを書き直すことなく、CohereからOpenAI GPT-4oなどモデルを切り替えられます。

特に市場動向が注目に値します。

2025年10月までに、オラクルはスタジオを拡張し、デロイトやIBMなどのパートナーから提供される数百の業界特化型エージェントを包含するに至った。各エージェントは、セキュリティ、正確性、トークン効率性を網羅する21項目のコンプライアンス審査を通過した後、オラクルによって公開される。

この検証プロセスにより、未検証の自動化を財務や人事の本番システムに導入するリスクを低減します。

実際の運用ではどのような形になるのでしょうか？

週に200件の購買注文を管理する中規模医療サプライヤーを例に考えてみましょう。

オラクルのエージェント型AI導入前、調達アナリストは毎朝、発注書のアイテムと請求書の照合、予算残高の確認、電子メールスレッドを通じた承認回覧に時間を費やしていました。手術用手袋の緊急注文が最終承認に至るまでに、3日間が経過していたのです。

マーケットプレイスからOracleの「Requisition-to-Contract Agent」を導入後、ワークフローは劇的に短縮されました：

調達アナリストは現在、サプライヤーとの交渉や戦略的調達に注力し、エージェントが日常的な承認業務の80%を処理しています。このパターンは、決算プロセス、従業員オンボーディングのチェックリスト、カスタマーサービスチケットのトリアージなど、あらゆる業務で再現されています。

この効率化により、当然の疑問が生じます：複数のベンダーがエージェント型AIを提供しているなら、なぜオラクルを選ぶべきなのか？

オラクルの差別化要因とは？

オラクルの最大の差別化要因は、ネイティブなFusion統合です。

競合他社は企業データへのアクセスにカスタムAPI開発やサードパーティ製コネクタを必要とすることが多い。OracleエージェントはERPと同じセキュリティ境界内に存在し、役割ベースのアクセス制御を自動的に継承します。

エージェントが予測のために財務データを取得する際、その役割の人間ユーザーに適用されるデータマスキングルールを同様に遵守します。別途の許可レイヤーも、重複したガバナンスポリシーも不要です。

第二の利点はマルチモデル対応の柔軟性です。

一部のプラットフォームが独自モデルに縛り付ける一方、オラクルはOpenAI GPT-4、Anthropic Claude、Cohere Command R+、Google Gemini、さらにはOracle Cloud Infrastructure上で動作するxAIモデルまでをサポートします。

チームは請求書抽出と自然言語クエリのどちらに最適なモデルをテストし、タスクを適切に振り分けられます。プラットフォームがトークン使用量の追跡とモデルごとのコスト配分を管理するため、財務部門はAI支出がどこに集中しているかを正確に把握できます。

その他の主な鍵：

ただし、その代償としてオラクルは自社エコシステムに重点を置いています。SalesforceやSAPを基盤とするシステムでは、オラクルの本来の優位性は薄れます。Agent Studioが真価を発揮するのは、既にFusion Cloudにコミット済み、または移行をプランしている組織においてです。

統合の深さが重要であるため、オラクルが広範な技術環境との接続の仕方を検証しましょう。

統合とエコシステム適合性

オラクルはAgent StudioをFusion内で仕事するよう設計しましたが、企業がハイブリッド環境を運用していることも認識しています。

本プラットフォームは新興標準であるModel Context Protocol（MCP）をサポート。これによりエージェントは、SharePoint、Snowflake、Databricksなどの外部データソースに対し、専用コネクタを構築することなくクエリを実行できます。

四半期予測を組み立てるエージェントは、Fusion ERPから過去の売上データを取得し、外部分析ウェアハウスからの市場トレンドデータと統合し、単一のワークフローでシナリオモデルを生成できます。

複数ベンダーのエージェント連携には、OracleがAgent2Agent（A2A）コネクタを実装しています。

Oracle Fusionの調達エージェントが、IBM watsonx Orchestrate上で稼働する物流エージェントに配送タスクを引き渡す様子を想像してみてください。

A2Aフレームワークは、発注書番号、納期、運送会社指定などのコンテキストをシステム間で安全に伝達します。各エージェントは独自のセキュリティを維持しつつ、エンドユーザーにはシームレスな引き継ぎを実現します。

マーケットプレイスはFusion Applicationsに直接組み込まれているため、IT管理者はERPインターフェースを離れることなくサードパーティ製エージェントを閲覧、テスト、導入できます。

オラクルは承認前に、コンプライアンス、セキュリティ、パフォーマンスを網羅する21項目のチェックリストに基づき、各マーケットプレイスエージェントを検証します。この厳格な審査により、不正な自動化が本番システムに侵入するリスクを低減します。

統合が整った後、チームは業務を妨げずにエージェント型AIを実際に展開するにはどうすればよいでしょうか？

コミュニティの反響と初期ユーザーの感想

オラクルの/AIエージェントスタジオに対する初期反応は、慎重な楽観論と様子見の懐疑論に分かれた。

Redditのr/GenAI4allでは、あるユーザーが「クールに聞こえるけど、実際にワークフローを効率化しないなら、単なるAIの誇大宣伝だ」と投稿。別のコメントでは「90年代以来Oracle製品を信用しておらず、今さら信用するつもりもない」と認められました。 」と述べました。さらに別のユーザーは「実際の効果なくクリック数やダッシュボードが増えるだけなら、余計なステップを伴う/AIに過ぎない」と指摘しています。

企業の実態は異なる。懐疑論者が約束だけと見る中、実際の導入事例が測定可能な結果を示している。

チョクトー・ネイションのITディレクター、エミリー・クロウ氏は共有しました。「すでに40以上の生成AI機能を導入済みです。今後もオラクルのAIエージェントを活用し、従業員のサポート強化と業務効率の向上を図っていく所存です。」

製造流通企業ミルウォーキーツールは、注文処理において人員を比例的に増やさずに二桁成長を維持できた要因として、オラクルの組み込みエージェントをクレジットしています。

業界アナリストはこの可能性を認めているが、無条件の支持は示していない。

IDCのミッキー・ノース・リッツァは次のように楽観的なビューを示した。「AIエージェントマーケットプレイスの提供開始により、オラクルはバーを引き上げ、企業がAI駆動型自動化を導入・拡張することを容易にしている」

この見解は、アナリストの広範なコンセンサスを反映しており、オラクルの統合アプローチが、競合他社がレガシーシステムに/AIを後付けする際に依然として苦戦している実際の摩擦点を解決していることを示している。

注意点として実行リスクが挙げられます。データの品質管理が不十分だったり、プロセスの所有権が不明確な組織では、このリスクは依然として高い水準にあります。

ロードマップとエコシステムOutlook

競合他社が差を閉じた前に、オラクルはエージェント型AI分野でのポジションを確立すべく迅速に動いています。ロードマップを支える3つの主要なマイルストーンがあります。

2026年初頭、オラクルはFusion Applications向け自然言語ホームページ「Ask Oracle」を導入します。

メニュー操作の代わりに、ユーザーは「10,000ドルを超える延滞請求書をすべて表示」といった要求を音声またはテキストで入力するだけで、システムが実用的なダッシュボードを即座に生成します。

このインターフェースは能動的にエージェントの推奨事項を表示します。例としては、支出傾向が予測から乖離した場合に予算再配分を提案するなどです。

2026年第3四半期までに、オラクルはクラウドインフラストラクチャ上に大規模な/AIスーパークラスターを立ち上げるプランです。当初は50,000基のAMD Instinct MI450 GPUから開始します。

このクラスターは、複雑なエージェントワークフローを実行する顧客向けに、モデルトレーニングと高スループット推論をサポートします。この投資は、AWS、Azure、Google Cloudと競合するトップクラスのAIコンピューティングプロバイダーとしてのオラクルの野心を裏付けています。

最も注目を集めているのは、オラクルとOpenAIの提携だ。5年間の契約で、クラウドのキャパシティにおいて最大3000億ドルの潜在的価値を持つ。

2027年までに完全実現すれば、OpenAIはオラクルの最大規模のクラウド顧客の一つとなり、企業FusionクライアントはOCI上でホストされる最先端の基盤モデルへの近接性から恩恵を受けるでしょう。

この提携により、GPT-4や将来のモデルを利用するOracle顧客向けの優遇価格のロック解除も実現する可能性があります。

オラクルの最高AI責任者クレイ・マゴイアークは、エージェント型AIが3年以内に当社のクラウドアプリ全体に普及し、オラクルのSaaSを常に学習する自律型運用プラットフォームへと変革すると予測した。

こうした野心的なプランを踏まえ、Oracle Agent AIを大規模に運用するにはどれほどのコストがかかるのでしょうか？

Oracle Agentic AIの費用はいくらですか？

オラクルは従来のAIライセンスの価格高騰を解消する価格体系を採用。既存のFusion Cloud顧客にはAI Agent Studioが追加費用なしで提供されます。

サブスクリプションがサポートする範囲内で、エージェントごとの追加料金なしで無制限のカスタムエージェントを構築・デプロイ・実行できます。このバンドル方式により、競合他社が自動化ワークフローごとに課す細かい追加料金が不要になります。

Fusionとは独立してOracle Cloud Infrastructure上でエージェントをホストしたいお客様向けに、OCI Generative AI Agentsサービスは処理文字数10,000文字あたり（入力と出力を合わせて）0.003ドルを課金します。

2,000文字の購買注文書を処理し500文字の要約を生成する典型的なエージェント会話では、2,500文字を消費し、1トランザクションあたり約0.00075ドルのコストが発生します。規模拡大時、月間10万トランザクションを処理する企業では、実行手数料として約75ドルを支払うことになります。

追加費用は、検索強化生成のためのナレッジベースストレージ（1GB時間あたり0.0084ドル）およびエージェントのコンテキストへ文書をアップロードする際のデータ取り込み（10,000文字あたり0.0003ドル）から発生します。

カスタムモデルの微調整に専用GPUキャパシティが必要な組織は、OCI Generative AI Service DedicatedホスティングをAI単位時間あたり約12ドルで予約可能です。ただしOracleでは新規OCIユーザー向けに30日間の無料試用版と300ドル分のクレジットを提供しています。

Fusion環境でカスタムデータマップやレガシーシステムとのブリッジが必要な場合、統合サービスに隠れたコストが発生する傾向があります。

アクセンチュアやデロイトなどのオラクルパートナーはコンサルティング時間を別途請求するため、内部チームがAgent Studioの認定を受けていない限り、エージェントプロジェクト予算の10～20％をプロフェッショナルサービス費用として計上してください。

ポイント：オラクルの価格体系は透明性が高く競争力があります。特にFusionユーザーはエージェントごとのライセンス料金の罠を回避できます。使用量に応じた課金体系は利用規模に応じて柔軟に調整されるため、小規模な試験導入も手頃な価格で実現でき、大規模展開のコスト予測も容易です。

まとめ

Oracle Agent Studioは、既にFusion Cloudを導入済みで、本番導入前の学習曲線を許容できる場合に真の価値を提供します。

ネイティブ統合により競合他社が強いるAPIの複雑さを回避できますが、成功は多くのチームが過小評価しがちなデータ品質とプロセスの明確さに依存します。

請求書承認などのルーチンワークフローを30日間パイロット運用し、手動ベースラインとの精度とサイクルタイムを追跡・比較検証します。

クリーンなデータガバナンスと専任の改善リソースを備えたOracleコミット企業にとって、バンドル価格とマーケットプレイスエコシステムはサードパーティ層よりも投資を正当化する。