お知らせ(2026年3月3日更新)
【随時更新】脱Oracle・ソブリンAI・クラウド移行などEDB導入事例をマトリックスで分析できる「EDB事例ナビ」公開!(2026年3月3日)
「脱Oracleを検討しているが、自社と同じ規模・業種の成功事例が見つからない」「クラウド移行後の具体的なコスト削減効果や、運用イメージが湧かない」、データベース(DB)戦略の刷新を検討する際、高いハードルとなるのは、技術的な懸念以上に「自社に近い環境での確かな成功エビデンス」の不足ではないでしょうか?そんな課題を解決し、企業のPostgres戦略を強力にバックアップするため、世界中のEDB導入事例を網羅し、瞬時に分析・比較できる新ツール
「EDB事例ナビ」 を公開いたしました。
「EDB事例ナビ」の3つの特長
単なる事例リストではありません。このツールは、多くの成功エビデンスを「戦略的なデータベース」へとして活用するものです。
■ インタラクティブ・マトリックス形式: 製造、金融、公共といった「インダストリー」や、脱Oracle、クラウドネイティブといった「ソリューション」別に、表形式で自由自在にソート・比較が可能。今必要としている情報を数秒で見つけ出せます。
■ 成功ストーリーへのダイレクトアクセス: 各事例の概要から、詳細な解決策を記した顧客成功事例eBookや、活用されたEDB製品情報解説へ1クリックでアクセス。理論ではなく「実例」に基づいた検証が可能です。
■ 鮮度へのこだわり(随時更新): 技術の進化に合わせ、随時新しい成功事例を追加。常に最新の「Postgres活用の最前線」をキャッチアップできます。
現在のDB戦略に欠かせない「4つのキーワード」を網羅
「EDB事例ナビ」は、現在の企業が直面している極めて重要なトピックをカバーしています。
■ 脱Oracle(オラクル): ライセンス保守コストの高騰から解放され、どのようにオープンソースベースのEDBへ移行したのか。移行難易度やROI(投資対効果)を具体的事例から読み解けます。
■ ソブリンAI(データの主権): データの主権を守りつつ、Postgresを基盤とした生成AI活用をどう実現しているか。機密データを扱う企業にとって、最も注目すべき最新事例です。
■ クラウド移行・クラウドネイティブ: AWS、Azure、GCPといったマルチクラウド環境での運用や、コンテナ/Kubernetes環境でのベストプラクティスを可視化。
■ Postgres戦略の標準化: 単なる個別DBの置換にとどまらず、全社的な「標準データベース」としてなぜEDB(Postgres)が選ばれているのか、その理由を探れます。
「EDB事例ナビ」の使い方
使い方は非常にシンプルです。
■ 検索する: 社名アルファベット順に並んでいる事例を、フィルター機能で「インダストリー別」あるいは「ソリューション別」に並び替え、自社の課題に近い事例を探します。カテゴリ別にソートされ、カテゴリタイトルの頭に事例件数が表示されます。
■ 絞り込む: 「顧客の抱えていた問題」と「EDBによる解決策」を確認して、分析すべき事例を選定します。
■ 要点を理解する: 選定した事例の「顧客名/画像」リンクをクリックし、「顧客成功事例eBook」(日本語版/英語版)で事例の詳細を視聴します。急ぐ場合は、「音声ディープダイブ」(約5分)で要点を確認できます。PDFダウンロードして詳細分析することもできます。
■ 製品・サービスを理解する: 選定した事例の「使用された製品・サービス」をクリックし、「10分でわかる動画音声解説」でその製品・サービス(最新バージョン)の概要を動画視聴します。急ぐ場合は、音声ディープダイブ(約5分)で要点を確認できます。また無料ユーザー登録で、製品マニュアル(日本語版/英語版)へのリンクから、その製品のドキュメント(オンライン版/PDF版)にアクセスし、詳細を確認することもできます。
▼「EDB事例ナビ」を見る
データベースの刷新は、単なるソフトウェアの選定ではなく、「成功の型」の選定 です。「EDB事例ナビ」に蓄積される数々の成功事例は、企業がこれから歩むDXロードマップを照らす確かなコンパスとなります。まずはブックマークして、自社の業界事例をチェックしてみてください。随時追加される最新のリファレンスが、DB戦略を加速させるはずです。
「EDB事例ナビ」を見る
【事例動画】NTT東日本:EDB事例「プライベート環境でのAI主導ネットワーク運用高度化」(2026年1月27日)
VIDEO
17都道県の通信インフラを支え、地域社会の課題解決に邁進するNTT東日本株式会社(以下 NTT東日本)。同社はいま、生成AI技術をどのように「安心・安全」な社会基盤へと昇華させようとしているのか。
本動画では、NTT東日本が取り組む高セキュアなプライベートAI基盤の構築事例をご紹介します。 最高水準の機密保持責任を全うしながら、いかにして開発のスピード感を両立させたか。プロジェクトを牽引するマネージャーの高野氏と、実装を担う阿部氏が、戦略的背景をはじめ現場での運用実感について語っていただいています。
▶ EDB Postgres AI Factory >>
▶ EDB お客様事例(英語版)>>
▶ EDB お客様事例(日本語版)>>
【新刊無料ダウンロード】オライリー社発行:Building a Data and AI Platform with PostgreSQL(2026年1月27日)
この度、EDBの技術陣が中心となって執筆した最新ガイドブックが、米国O’Reilly Media社から発行されました。
本書はPostgreSQLを基盤として、AI時代に求められる「データ&AIプラットフォーム」を如何に戦略的に構築し、実践していくかを解説しています。AIとデータ活用の取り組みを、単なる実践に終わらせず、確実なビジネス成果につなげたい方に必読の内容となっています。
本書のポイント
■ プラットフォーム化の実現: データと AI を寄せ集めの集合体ではなくプラットフォームとして扱う手法
■ 生成AIとの統合: 信頼性の高いトランザクションデータに 生成AI とエージェントシステムを組み込む
■ 課題の回避: データサイロ、技術的負債、そして AI 導入に伴うコストの急増を防ぐ戦略
■ アーキテクチャの構成: 独立性、コンプライアンス、スケーラブルな AI基盤の構築
ダウンロード概要
■ 内容: 「Building a Data and AI Platform with PostgreSQL(O’REILLY BOOK)」(英語版)
■ 形式: PDFダウンロード
■ 費用: 無料
■ 申込方法: 下記本社英語サイトへのリンクから無料にてダウンロード頂けます。
書籍の詳細・申込はこちら
【オンデマンド配信】Hybrid/オンプレミスで実現するセキュアな Delta Lake 基盤構築とデータ活用戦略 〜クラウドDB環境依存からの脱却〜(2025年12月4日)
※ 本コンテンツは2025年11月6日に実施したWebinarのアーカイブです。
▶ オンデマンド視聴する(無料)>>
ベンダー各社のクラウドサービスを利用したデータ分析基盤の導入が進む一方で、「セキュリティ・コンプライアンス上の制約」「コスト増大」「ベンダーロックイン」への懸念から、導入や継続利用に踏み切れない企業が増加しています。本ウェビナーでは、これらの課題を解決するため、EDB Postgres AI Analyticsを活用し、オンハイブリッドやオンプレミス環境でセキュアな Delta Lake 基盤を実現する実践的なアプローチをご紹介します。クラウドに依存せず、自社の管理下で健全なデータレイクを構築し、機密データを最大限に活用するための具体的な移行・導入のロードマップを解説します。
主な内容
■ クラウド依存からの脱却戦略:Databricks、AWS、Snowflakeなどのクラウド利用における課題と限界を明確にし、
オンプレミスおよびハイブリッドでの Delta Lake 実現がもたらすセキュリティとコストメリット
■ セキュアな基盤構築技術:EDB Postgres AI Analytics の機能と、
既存のPostgreSQLエコシステムを活かしたハイブリッド/オンプレミス環境での実現方法
■ 実践的な移行・導入の知見:クラウドからの移行検討ポイント、新規導入の際の具体的なアプローチと事例
対象ニーズ
以下の課題を持ち、データ基盤の将来的な柔軟性とセキュリティを重視する専門家を対象としています。
■ 機密データの取り扱い上、オンプレミスや自社管理下でのデータ分析基盤構築が必須の方
■ 現在AWS、Databricks、 Snowflakeなどのクラウドサービスを利用中だが、
コスト増やベンダーロックインから代替製品への移行・検討を進めている方
■ セキュアかつ柔軟なハイブリッド環境でのデータ分析基盤の構築方法に関心のある技術担当者
対象ロール
■ データエンジニア、インフラストラクチャ責任者、情報システム部門の技術担当
■ ITアーキテクト、データ基盤企画担当、技術選定リーダー
■ データベース管理者 (DBA)、クラウドエンジニア
Speaker
エンタープライズDB株式会社 執行役員 セールスエンジニアリング本部長 村川 了
オンデマンド視聴する(無料)
【事例紹介】音声ガイド付き事例紹介 eBook
日本語マニュアル更新情報
新製品のマニュアルを動画と音声ガイドでご紹介いたします。日本語マニュアル原本の閲覧には
ユーザー登録(パスワード) が必要です。
【更新情報】
「
Postgres Analytic Accelerator(PGAA)1.6.0 」の日本語マニュアルを追加いたしました。
Postgresを最強のレイクハウスへ!Azure対応とクエリ最適化で分析をさらに加速: Postgresでペタバイト級のデータレイクを直接操作。最新版ではAzureをネイティブサポートし、主要3大クラウドに対応しました。集計処理のリモートオフロード強化やエンジンの刷新により、分析性能が大幅向上。標準SQLのまま、ハイブリッドなデータ基盤を圧倒的スピードで実現します。
クラウドもオンプレミスも一元支配!Postgres AI運用の新基準をアップデート: クラウドからオンプレミスまで、あらゆる環境のPostgreSQLとAIワークロードを統合管理するKubernetesネイティブな管制塔です。単一の管理画面で、インフラから分析基盤まで一貫した操作性を実現。複雑なハイブリッド環境を「一つの画面」に集約し、次世代のデータプラットフォーム運用を最適化します。最新版では分析性能とレプリカの信頼性を向上し、データ主権を守る「ソブリンAI」やレイクハウス運用をさらに安定化。インフラからアプリ層まで、ハイブリッド環境の運用を最適化し続けます。
PostgreSQLの自動昇格と監視を、一手に: EDB Failover Managerは、ミッションクリティカルなDB環境に不可欠な「高可用性」を自動化で実現します。ストリーミングレプリケーションの状態を常時監視し、障害時にはスタンバイへの昇格を迅速に実行。ハード・ソフト両面のトラブルからシステムを保護し、運用負荷を最小限に抑えつつ、堅牢なBCP対策をサポートします。
PostgreSQLの守護神、一元管理でビジネスの継続性を支えるバックアップツール: Barmanは、PostgreSQL専用の高度な災害復旧管理ツールです。Pythonベースの堅牢な設計で、複数サーバーのリモート物理バックアップを一括制御。DBAの負担を軽減し、ミッションクリティカルな環境でのデータ消失リスクを最小限に抑える一元管理ハブとして、組織の信頼を支えます。
EDB Postgres AI Hybrid Manager (HM) は、EDB Postgres AI Platform のコントロールプレーン(管理基盤)です。これは、Postgresデータベース、ソブリンAI(主権型AI)ワークロード、および分析基盤を、多様なインフラストラクチャ上で管理するために設計された、包括的なKubernetesベースのソリューションです。HMは、Kubernetesが稼働するあらゆる場所(Amazon EKSやGoogle GKEなどのクラウド、Red Hat OpenShiftやRancher RKE2などのオンプレミス、またはハイブリッド環境)で動作する統一インターフェースとして機能します。単一のプラットフォーム内で、データベース、AIモデル、分析パイプラインのライフサイクル全体をオーケストレーション(統合管理)します。
Migration Portal は、Oracle データベーススキーマの EDB Postgres Advanced Server プラットフォームへの移行を容易にするために設計された Web ベースのサービスです。テーブル、シーケンス、ビュー、プロシージャ、パッケージ、ユーザー、ロールなど、幅広い Oracle データベースオブジェクトを評価・分析し、それらを EDB Postgres Advanced Server と互換性のあるデータ定義言語(DDL)ステートメントに変換します。
Postgres Enterprise Manager (PEM) は、EnterpriseDB (EDB) によって構築された包括的なデータベース設計および管理システムです。単一のグラフィカルユーザーインターフェイス(GUI)を通じて、複数の Postgres インスタンスを監視、管理、分析するように設計されています。オープンソースの pgAdmin 4 プロジェクトをベースにしており、エンタープライズ環境向けの拡張機能を提供します。EDB Postgres Advanced Server (EPAS)、PostgreSQL (PG)、および EDB Postgres Extended Server (PGE) をサポートしています。
Trusted Postgres Architect (TPA) は、EnterpriseDB (EDB) が開発したオーケストレーションツールで、Ansible を使用して Postgres クラスターを展開します。EDB が長年の Postgres サポート経験から培ったベストプラクティスに基づいてクラスターを展開するように設計されています。TPA は宣言的な設定メカニズムを使用し、トポロジー(構成図)から詳細な設定に至るまで、クラスターの状態を記述します。
EDB Postgres® AI for CloudNativePG™ Cluster 1.28.0 は、Kubernetes 内で高可用性 PostgreSQL データベースクラスターのライフサイクル全体を管理するために設計されたオペレーターです。これはオープンソースの CloudNativePG プロジェクトをベースにしたフォーク(派生版)であり、EnterpriseDB (EDB) によって開発・サポートされています。「機能レベルV – オートパイロット(Auto Pilot)」で動作し、データベースの自動スケーリング、修復(ヒーリング)、チューニングを処理します。
EDB製品 早わかりシリーズ
※ PGDを早わかりするためのおすすめコース順:① TPA 23.41.0 基礎 ⇒② PGD 6.2 概要 ⇒③ PGD 6.2 Essential 入門 ⇒④ PGD 6.2 Expanded 概要
TPA 23.41.0 基礎
M1/PGD-S アーキテクチャー入門
PGD 6.2 概要
アーキテクチャと導入メリット徹底理解
PGD 6.2 Essential 入門
構築ガイド
PGD 6.2 Expanded 概要
主要技術とエンタープライズ応用
CloudNativePG 1.28.0 入門
Kubernetes時代のPostgreSQL運用自動化
PGAA 1.3 徹底解説
Analytic Accelerator 1.3 の技術と導入メリット
Barman 入門
PostgreSQL のバックアップとリカバリの概要
Migration Handbook概要
Oracle データベースから EDB Postgres への移行