Oracle AI Data Platformの新機能

ここでは、Oracle AI Data Platformの新機能と拡張機能の概要を示します。

トピック

最新のOracle AI Data Platformニュース、製品アップデート、顧客事例とパートナー事例、市場インサイトについては、https://blogs.oracle.com/ai-data-platform/を参照してください。

2026年10月16日

機能 説明
Visual Builderでのエージェントへのスキルの追加 スキルをVisual Builderのスーパーバイザまたはエグゼクティブ・エージェント・ノードに追加します。スキル・ファイルをワークスペースに直接アップロードして、エージェントで使用することもできます。エージェントへのスキルの追加およびワークスペースへのスキルのアップロードを参照してください。
エージェント・テスト・セッションのエンドポイントの選択 プレイグラウンドでエージェント・テスト・セッションを作成する場合は、/chatエンドポイントまたは/A2Aエンドポイントのいずれかを選択します。エージェント・テスト・セッションの作成を参照してください。
エージェントのランタイム・アイデンティティの選択 エージェントのデプロイ時に「別名実行」オプションを選択します。独自のアイデンティティまたはサービス・アカウントの使用を選択できます。エージェント: 別名実行およびエージェントのデプロイを参照してください。
ワークフローでのエージェント・タスクの作成 エージェント・タスクを作成して、ワークフロー・ジョブからデプロイ済エージェントにプロンプトを送信します。エージェント・タスクの作成を参照してください。
オントロジの作成および共有 オントロジを作成して、ビジネス概念とその関係、およびワークスペース内のエンタープライズ・データへの接続を編成します。選択したデータ・ソースからオントロジを自動的に構築するか、既存のオントロジをTTLファイルとしてアップロードできます。オントロジーを絞り込み、他のユーザーが探索できるようにスナップショットを公開してから、更新を共有する準備ができたら再公開できます。Ontologyを参照してください。
AIコンピュート用の自動スケーリングの構成 AIコンピュート・クラスタを作成するときに、自動スケーリングを有効にして、APIリクエスト率および平均CPU使用率に基づいてレプリカの数を自動的に調整できます。最小レプリカ数と最大レプリカ数、スケーリングしきい値、およびスケーリング・アクション間のクールダウン期間を構成します。AIコンピュート・クラスタの作成を参照してください。
AIエージェントのメモリーおよびセッション・データの管理 AIエージェントが同じユーザーのセッション間で情報を再利用できるように、長期的なメモリーを有効にします。また、セッション・データ保持の構成、長い会話の自動要約、エージェントが使用するデータベース容量の監視、およびストアド・セッションおよびメモリー・データの削除を行うこともできます。エージェント・メモリーおよびAIメモリーを参照してください。
モデルの監視とアクセスの管理 モデルの「モニタリング」タブから推論データおよびログを表示、フィルタおよびエクスポートします。モデル権限を使用すると、モデルを表示および変更したり、デプロイメントを管理したり、他のユーザーにアクセス権を付与できるユーザーを制御できます。モデルは、マスター・カタログのデフォルト・カタログのデフォルト・スキーマを介してアクセスされるようになりました。モデルおよびモデル権限を参照してください。
マルチエージェント・システムでのサードパーティ・モデルの使用 Visual Builderのスーパーバイザおよびエグゼキュータ・エージェントには、OpenAI、AnthropicおよびGoogleのモデルを使用します。各エージェントを、そのタスクに適したモデルで構成します。Supervisor AgentsおよびExecutor Agent Configurationを参照してください。

2026年9月25日

機能 説明
モデルをデプロイ AI Data Platformのモデルは、エンドポイントとして使用するためにデプロイできるようになりました。デプロイされたモデルは、モデルの新しい「デプロイメント」タブから作成および管理できます。モデルを参照してください。
プレビュー: 知識ベース系統の追跡 AI Data Platform Lineageでは、ナレッジ・ベースにデータをフィードする表およびボリュームを視覚的にトレースできるようになりました。Lineage (Preview)を参照してください。
カタログ内のシノニムの取込みと使用 Oracle Autonomous AI Databaseでバックアップされたデータ・ソースからシノニムを取得し、AIデータ・プラットフォームで使用できるようになりました。シノニムは、基礎となるデータのかわりにノートブックやその他のSQL問合せでコールできます。シノニムを参照してください。
Snowflakeの外部カタログ・サポート AIデータ・プラットフォームでは、マスター・カタログのカタログの外部ソースとしてSnowflakeがサポートされるようになりました。「外部カタログ」を参照してください。
表でApache Iceberg表形式がサポートされるようになりました AI Data Platformの表のトランザクション表形式としてApache Icebergを使用できるようになりました。表を参照してください。
ウィジェットを使用したノートブックのパラメータ化 ウィジェットを使用すると、AIデータ・プラットフォーム・ノートブックに入力値を定義できるため、ユーザーは異なる値で同じノートブックを実行できるため、毎回コードを編集せずにノートブックを再利用できます。ノートブックのウィジェットを参照してください。

2026年8月10日

機能 説明
プレビュー: Lineageによるデータ・アーティファクトの関係の追跡 系統を使用すると、AIデータ・プラットフォーム・インスタンスのデータ・アーティファクト間の関係を視覚的にトレースできます。特定のアーティファクトを選択し、アップストリーム・リレーションとダウンストリーム・リレーションを表示できます。Lineage (Preview)を参照してください。

2026年7月6日

機能 説明
データを開発および管理するためのAIエージェントの作成 ビジュアル・フロー・ビルダーまたはコードを使用して、AIデータ・プラットフォームでAIエージェントを作成できるようになりました。AIエージェントを参照してください。
AI Computeでエージェントを強化 AIエージェントは、ツールとスキルを強化するための専門的なコンピューティングを必要としています。AIデータ・プラットフォーム・インスタンスのコンピュートを使用してAIコンピュートを作成できます。AIコンピュートを参照してください。
ナレッジ・ベースでのドキュメントの格納およびドキュメントの検索 ナレッジ・ベースを使用すると、Oracle Database 26ai Vector Search機能を使用してベクトル埋込みを格納し、AI Data Platformでドキュメントを格納および検索できます。AIエージェントは、これらのナレッジ・ベースを使用してセマンティック検索を実行し、関連するデータとドキュメントを取得できます。ナレッジ・ベースを参照してください。

2026年6月5日

機能 説明
IDEからAIデータ・プラットフォーム内のデータに接続します Oracle AI Data Platform (AIDP) Developer Extensionは、Microsoft Visual Studio Codeマーケットプレイスからインストールできるようになりました。ワークスペースとカタログの参照、リモートでのプレビュー、比較、ファイルのダウンロード、アップロードなど。Oracle AI Data Platform (AIDP) Developer Extensionを参照してください。

2026年5月1日

機能 説明
顧客管理キー暗号化の選択 AIデータ・プラットフォーム・インスタンスの作成時に、Oracle管理キーの暗号化を使用するか、組織のマネージド・キーの暗号化を使用するかを選択できるようになりました。Storage Encryption Optionsを参照してください。
ネットワーク・ソース・ベースのアクセス制御の有効化 ポリシーまたは認証設定で参照してアクセスを制御できる定義済IPアドレスのセットを作成します。ネットワーク・ソースを参照してください。
AI Data Platform REST APIリファレンス AI Data Platform REST APIのドキュメントが使用可能になりました。Oracle AI Data Platform REST APIを参照してください。
プレビュー: 資格証明をシークレットおよびボールト参照とともに管理します 資格証明ストアは、認証トークンや外部資格証明などの機密情報を安全かつ一元的に管理する手段を提供します。シークレットを構成またはコードに直接埋め込むかわりに、ユーザーはAIデータ・プラットフォームを介して安全に保管および再利用できます。資格証明ストアについてを参照してください。
プレビュー: Gitでデータを接続して管理 AIデータ・プラットフォーム内からGitファイルを完全に管理できるようになりました。ユーティリティを使用すると、ファイルをプッシュ、プル、コミットおよびマージしたり、プラットフォームを離れることなく発生したマージ競合を管理したりできます。Git Integration (Preview)を参照してください。
プレビュー: Gitフォルダからバンドルをパッケージ化してデプロイします バンドルを使用すると、ジョブやエージェントに必要なリソースなどのリソースをGitフォルダにパッケージ化し、それらのリソースをワークスペースや環境にデプロイして共有できます。バンドルとCI/CD(プレビュー)を参照してください
プレビュー: 実験を実行して反復し、データに基づいてモデルを構築します AIデータ・プラットフォームの実験は、データ・サイエンティスト、機械学習エンジニアおよびマネージャがモデルの開発でコラボレーションするための手段を提供します。実験(プレビュー)を参照してください。
プレビュー: 機械学習モデルの作成およびトレーニング AI Data Platformの機械学習モデルを使用すると、ハイパーパラメータ、入力データセット、フィーチャー・エンジニアリングなどの実験条件のパフォーマンス分析、コラボレーションおよび分析を通じて、最適化されたモデルを構築できます。Models (Preview)を参照してください。
プレビュー: 管理設定 管理設定により、リンクされたGitアカウントを管理できます。Administration Settings (Preview)を参照してください。