概要
https://qiita.com/ksonoda/items/058e4868635c2c76b86e
詳細内容
## MCPで様々なデータモデルを分析してみる ～AI Ready Data時代に最適なデータストアを検証～
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Oracle DatabaseのMCPが、単一のデータストアで多種多様なデータモデルをAIアプリケーション向けに統合し、自然言語による分析を可能にすることを示します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:3/5
**Main Journal**: 87/100 | **Annex Potential**: 84/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[AI Ready Data, Oracle Database, NL2SQL, Agentic RAG, マルチモデルデータベース]]
AI活用が進む中、AIが即座に利用できる「AI Ready Data」の重要性が高まっています。多様なデータ形式（構造化・非構造化・半構造化）を統合的に扱い、AIが容易にアクセスできる環境の構築は、多くのデータストアを導入することによる運用負荷増大という課題を伴います。本記事は、この課題に対し、Oracle DatabaseのMCP（Multi-model Convergence Platform）が単一のデータストアで多種多様なデータモデルに対応し、AIアプリケーションから自然言語でデータを分析できることを具体的なサンプルで示しています。
グラフ、時系列、空間、JSON、XML、テキスト（全文検索）、カラム型、キー・バリュー型といった主要なデータモデルごとにサンプルスキーマが構築され、Claude DesktopとOracle Database MCPを利用して、NL2SQLやAgentic RAGといった生成AIアプリケーションのシナリオで自然言語クエリが実行されています。入力された自然言語プロンプトがMCPによって適切なSQLに変換され、Oracle Database上で実行されて結果を返す一連の流れが実演されており、その正確性が確認できます。
Webアプリケーションエンジニアにとって、このアプローチは非常に重要です。AIアプリケーションの価値はデータの質とアクセシビリティに依存するため、「AI Ready Data」という概念は開発の根幹となります。複数のデータストアを管理する複雑さから解放され、単一のデータベースで様々なデータを統合できることは、運用効率を劇的に改善し、開発者はデータ統合の複雑さに煩わされることなく、AI機能の実装に集中できます。また、自然言語で直接データベースにクエリできる能力は、非技術者を含むより広範なユーザーがデータから洞察を得ることを可能にし、AIアプリケーションの利用価値を大きく高めるでしょう。これは、AIを活用した新しいサービスや機能開発を加速させる、実践的かつ強力な基盤となる可能性を秘めています。