TheCUBE Research、OracleのAIデータベース移行がマルチクラウドのリターンを拡大する可能性を発見

TheCUBE Researchが発表した新しい経済分析によると、断片化されたオンプレミスデータ環境からOracle Corp.のAutonomous AI Database on Multicloudへの移行は、有意義な近代化価値を提供し、組織がAIプロジェクトを加速するためにこのプラットフォームを活用する場合、さらに大きなリターンをもたらすことがわかりました。

このレポートはTheCUBE ResearchのアナリストDave Vellante氏とDavid Floyer氏によって執筆され、5年間の移行経済性を評価しています。彼らは2つのシミュレーションケースを検討しました。1つはインフラストラクチャとサービスの近代化のみに焦点を当てたもの、もう1つはその近代化基盤の上に17のAIプロジェクトを追加したものです。

Oracle Autonomous AI Database on Multicloudにより、企業はOracle Cloud Infrastructure上で実行するか、AWS、Microsoft Azure、Google Cloud上のOracleマネージドサービス上で実行するかを選択できます。このデータベースはマルチモーダルデータ管理を提供し、トランザクション処理と分析処理をサポートするとともに、データベース運用の標準化と自動化を支援します。

しかし、TheCUBE Researchの中心的な発見は、この移行を単なるデータベース移行として見るべきではないということです。このレポートは、これをプラットフォームの決定として位置づけており、運用の摩擦を減らし、ガバナンスを改善し、企業がより早くAI熟練度を構築するのに役立つとしています。

Vellante氏は次のように述べています。「当社の調査によると、高度なAIデータソリューションをできるだけ早く採用することが、Oracleのお客様にとって価値への最善の道です。これにより、組織はサイロ化されたデータを統合できるだけでなく、より重要なのは、AI熟練度に達するまでの時間を短縮できることです。つまり、より多くのAIプロジェクトをより速く推進でき、生産性の向上が複利効果を生みます。時間の経過とともに、これにより組織の合理化された運用モデルが確立され、賢明に投資する組織に前例のない競争上の優位性をもたらすと見ています。」

分析によると、多くの企業では、長年にわたるアプリケーションの拡散、買収、自律的なビジネスユニット、技術的な好みにより、断片化されたオンプレミスデータ環境が生じています。これは「蓄積された資産」であり、有機的な成長とそれに伴う技術的負債によって定義されます。

このような環境では、データベースチームはパッチ適用、チューニング、バックアップ、プロビジョニング、災害復旧計画にかなりの時間を費やすことがよくあります。標準化されたセキュリティとコンプライアンスの実装は難しくなり、キャパシティプランニングとリフレッシュサイクルは遅く高コストになります。

レポートでは、これらの制約はAI時代においてより重要になっていると指摘しています。なぜなら、これらは組織がガバナンスが効き、信頼でき、本番環境で大規模なデータアクセスを提供する能力を制限するからです。

Vellante氏とFloyer氏は分析の中で次のように書いています。「当社の見解では、Oracle Autonomous AI Database on Multicloudは、現在の市場で最も自動化され標準化された運用モデルを表しています。これは、前例のない速度で組織の価値を加速できる、世界クラスのAI基盤を構築するための非常に魅力的なプラットフォームであると考えています。」

TheCUBE Researchの調査では、ある代表的な企業モデルを使用しました。これは、より大きな400億ドルのコングロマリット内の100億ドルの製造部門をモデルにしており、年間IT予算は4億9500万ドルです。オンプレミス環境には、Oracle Database、SQL Server、Postgres、MongoDB、OLAP、ベクトルデータベースプラットフォームが混在し、さまざまなサーバーとストレージシステム上で稼働していました。

インフラストラクチャとサービスの近代化のみのケースでは、Oracle Autonomous AI Database on Multicloudへの移行により、5年間の正味現在価値（NPV）が2億2300万ドル、内部収益率（IRR）が108%、投資回収期間が26ヶ月、累積キャッシュフローが2億7500万ドルになることがわかりました。レポートでは、移行が完了した2年目以降、データ、分析、BIプラットフォーム、およびコア業務とサポートに関連する年間コストが4350万ドル（29.6%）削減されると推定しています。

より大きなリターンは、近代化基盤の上にAIプロジェクトを追加した場合に得られました。このシナリオでは、TheCUBE Researchは5年間のNPVが26億ドル、IRRが295%、投資回収期間が14ヶ月、累積キャッシュフローが32億4000万ドルになると算出しました。

Vellante氏とFloyer氏によると、「モデル化された価値は2つの源泉から来ています。1つは近代化の直接的な便益、もう1つは近代化された基盤がAIプロジェクトを加速するペースで可能にするより大きな下流の価値です。」

レポートでモデル化されたAIプロジェクトは、単なる試験的なものではありませんでした。TheCUBE Researchは、これらを在庫管理、サプライヤーリスク分析、予知保全、欠陥検出、プラントスケジューリング最適化、プランナー/スーパーバイザー向けコパイロットなど、測定可能な製造およびサプライチェーンの成果に結びついた運用アプリケーションであると説明しています。

レポートでは、5年間でモデル化された17のAIプロジェクトがAI活用ケースの重要な前提であることを強調しています。実際の顧客の結果は、プロジェクト数、タイミング、実行、および実現されるビジネスインパクトによって異なります。

TheCUBE Researchは、AIプロジェクトのフライホイール効果という重要な価値源を特定しました。初期のプロジェクトは、組織の知識を構築し、データ品質を改善し、ガバナンスを強化し、後のプロジェクトの展開を容易にし、拡張を容易にします。

この結論は、レポートが企業はデータが完全にクレンジングされ調和されるのを待ってからAI作業を開始すべきではないと主張しているため、特に重要です。代わりに、組織はAI自体を使用してデータ準備、標準化、エンリッチメントを時間の経過とともに加速することができます。

より広い意味は、近代化とAI実行を独立したフェーズとして扱うべきではないということです。TheCUBE Researchの分析は、組織がAI学習曲線に早く乗り、データ改善、ガバナンス、プロジェクトデリバリーが互いに複利効果を生むようにすることで、より多くの価値を得ることを示唆しています。

Vellante氏とFloyer氏は次のように結論付けています。「より広い意味は、この旅はデータベース近代化の取り組みとしてだけでなく、プラットフォームの決定として評価されるべきであるということです。運用の摩擦を減らしながら、時間の経過とともにAIプロジェクトを開発および展開する能力を向上させようとする組織にとって、Oracle Autonomous AI Database on Multicloudは経済的および戦略的に重要な最終的なモデルを表しています。」