2029年末に「Oracle Database 19c」のフルサポートが終了します。リプレース先の最有力候補となる「Oracle AI Database 26ai」に移行するには「CDB構成（テナント構成）への変更」が必須です。

その壁を乗り越え、課題となりがちな「システム停止時間の短縮」を実現するため、代表的な4つのデータ移行手法を検証結果から徹底比較しました。自社のリプレース計画にぜひお役立てください。

Oracle Database 19c サポート終了に備える！Oracle AI Database 26ai 移行の重要課題

現在主流となっている「Oracle Database 19c（以下、19c）」の「Premier Support（フルサポート）」は2029年12月31日までとなっています。19cより前のバージョンについては、すでに「Sustaining Support（新規パッチなし、既存パッチ・問い合わせのみ対応）」となっているため、次期バージョンへのリプレース計画を本格的に検討すべき時期にきています。

そこでリプレース先の最有力候補となるのが「Oracle AI Database 26ai（以下、26ai）」です。26aiはデータベース内部にAI機能が組み込まれているのが最大の魅力であり、高速なベクトル検索（Oracle AI Vector Search）や自然言語でのデータ検索（Select AI）* などが可能になります。すでにオンプレミス版（執筆時点でLinux版のみ）も提供が開始されており、機能面では非常に期待できるバージョンアップと言えます。

参考：* 「探す」から「問いかける」へ。アシストが考えるOracle AI Database 26ai「Select AI」の最適な導入アプローチ（2026年4月6日時点の情報）

参考：(PNEWS1360)現在のデータベース・リリースのリリース・スケジュール（2026年8月5日時点の情報）
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しかし、ここでシステム担当者の皆様に立ちはだかるのが「構成面での大きな変更」です。ただ新しいバージョンに移行するだけでなく、新しいアーキテクチャへの移行を前提とした計画が必須になります。

では、次のリプレースで避けられない新しいアーキテクチャとは何でしょうか。次の章で詳しく紐解いていきましょう。

Oracle AI Database 26ai 移行で必須となるアーキテクチャ「CDB」と「非CDB」の違いとは

これからの標準となる「CDB構成（テナント構成）」は、管理用の大きな器である「CDB（コンテナデータベース）」の中に、複数の独立した「PDB（プラガブル・データベース）」を収容する新しいアーキテクチャです。

従来の非CDB構成との決定的な違いは「システムリソースの共有化」にあります。従来構成ではデータベースごとに個別のメタデータ、SGA（システム・グローバル領域）、バックグラウンド・プロセスを持たせていましたが、CDB構成ではこれらを共通のCDBでまとめて共有利用します。

このアーキテクチャの変更により、CDB構成では主に以下のようなメリットを享受できるようになります。

一方で、このように運用メリットの多いアーキテクチャへの変更こそが、次回のリプレースにおける最大の壁となります。

弊社のお客様の約7割が19cを採用されており、その多くがこれまでの構成を踏襲した「非CDB構成」のままシステムを利用されています。つまり、現在19cを非CDB構成でご利用中の大多数のお客様にとって、次回のリプレースは単なるソフトウェアのバージョンアップにとどまらず、これまでの構成を捨て「CDB構成への移行」を前提としたデータ移行計画を立てていく必要があるのです。

アーキテクチャが変われば、当然ながらデータ移行の手法も従来とは異なるアプローチが求められます。そこで、この移行の壁を乗り越えるために、どのようなデータ移行手法をとれば良いのかを見ていきましょう。

Oracle AI Database 26ai 移行に向けた代表的な4つのデータ移行手法

前章でお伝えした通り、26aiへのリプレースにおいては「CDB構成への移行」という大きなアーキテクチャの変更が立ちはだかります。このため、移行パターンとしては「CDBからCDBへ」もしくは「非CDBからCDBへ」のいずれかとなり、自社のシステム要件に合わせて最適な手法を選択する必要があります。

データ移行には数多くの手法が存在しますが、複雑な工程が必要なものや、特定の環境に依存するものも少なくありません。そこで本コラムでは、稼働環境やエディションなどによる制限が少なく、Oracle Databaseの標準機能を使ってシンプルに実施できる代表的な4つの手法をご紹介します。

システム停止時間を短縮！検証結果から紐解くOracle AI Database 26ai 移行の最適解

前章では、標準機能で実現できる4つの移行手法をご紹介しました。では、いざ自社のシステムを移行するとなった場合、どれを選ぶのが正解なのでしょうか。

データベース移行において、システム担当者の皆様が最も頭を悩ませるのが「システム停止時間をいかに短くするか」です。
PDB Unplug/PlugやPDBクローン、リフレッシュ可能クローンといった手法は、データ差分や整合性を細かく意識せずにデータベースをそのまま移行できたり、稼働中に裏側で新しい環境の準備を進められたりするという特徴を持っています。こうした背景から、「これら3つの手法はすべて、データの抽出と投入を伴うData Pumpよりもシステム停止期間が短くなるのではないか」と期待される方も多いのではないでしょうか。

ここでは、弊社で実際にオンプレミス環境の19cから26aiへのデータ移行を検証した結果をもとに、果たして期待どおりにシステム停止期間が短くなるのかを詳しく見ていきます。

各移行手法における「システム停止時間」の比較結果

今回の検証では、データベース構成ファイルの物理サイズが約90GB、そのうち実データ量が約60GBの環境を用意し、各手法での所要時間やシステム停止時間（アプリケーションからデータベースにアクセスできない時間）を比較しました。

最もオーソドックスな「Data Pump」での所要時間を基準とした場合、以下のような結果となりました。

このように、すべての手法が事前の期待どおりにシステム停止期間を短縮できるわけではないという結果となりました。

「PDB Unplug/Plug」や「PDBクローン」でシステム停止時間が長引く理由と注意点

なぜ「PDB Unplug/Plug」や「PDBクローン」といった物理移行手法の方が「Data Pump」よりシステム停止時間が長くなってしまったのでしょうか。主な理由と、検証で判明した致命的な注意点を確認してみましょう。

移行時のシステム停止時間短縮に「リフレッシュ可能クローン」がおすすめな理由

では、結局どの手法を選ぶのがベストなのでしょうか。

今回の検証において、最もシステム停止時間を大きく短縮できたのが「リフレッシュ可能クローン」です。この手法が本命となる2つの大きな理由をご紹介します。

まとめ：Oracle AI Database 26ai 移行を成功に導くためのステップと事前準備

影響範囲の大きいデータベース移行を成功させるためには、まずは「早めの情報収集」、そして「十分な事前準備」が重要です。

データベース移行は、早めの情報収集が明暗を分けます。
弊社では、現場のエンジニアが実践的なTipsを発信する「アシスト現場ブログ」を公開しています。また、2026年8月19日（水）には本コラムの検証内容などをさらに深掘りしたウェビナー「Oracle Databaseを26aiへ！CDB化に向けたデータ移行手法の比較と実践アプローチ」を開催いたします。
自社に合う移行プランのヒントをお探しの方は、ぜひ一度ご確認ください。

情報収集で移行のイメージが掴めたら、次は実際の事前準備です。
26aiへの移行を成功させる鍵は、「自社のシステム要件に最適な移行手法の選定」と「十分な事前検証」に尽きます。システム停止時間の短縮には、今回の検証で最も優秀だった「リフレッシュ可能クローン」が有効です。一方で、構成の柔軟性や汎用性を重視する場合は、従来からの「Data Pump」が適しているケースも多くあります。
まずは自社環境の要件を棚卸しし「PDBクローン」なども活用してテスト環境での検証やリハーサルを重ね、確実な移行手順を確立しましょう。

もし、移行手法の選定や実際のデータベース構築についてお悩みがあれば、ぜひアシストまでお気軽にご相談ください。豊富なノウハウをもとに、皆様の次期バージョンへの移行を全力でサポートいたします。