尋ねる、構築する、組み合わせる：第5回GenieハッカソンがDatabricks Genieについて教えてくれたこと

Databricksは第5回お客様ハッカソンを開催し、今回はDatabricks Genie製品ファミリーに焦点を当てました。イベントは3つのトラックに分かれ、Genieの3つの使い方を探求しました。Genie Agentを使ってデータと会話する、Genie Codeを使って構築する、そしてGenieをエージェントに組み込むというものです。10のプロジェクトは、管理された会話型分析が企業データ活用の基盤となり得ることを示しました。

トラック1: Genie Agentでデータと会話する このトラックはビジネスユーザー向けです。Genie Agentは、アナリストが管理データ上にキュレーションするドメイン固有のチャットインターフェースです。ユーザーは自然言語で質問し、結果、チャート、および背後にあるクエリを取得できます。OneTrustチームは、190のテーブルと300以上のビューにまたがるデータに対応するため、複数のGenie Agentにデータを分割し、質問を適切なエージェントにルーティングする監督層を構築しました。別のチームは、約16万件のローン記録をGenie Agentに取り込み、チーム固有の用語（「cure」や「DNC」など）を定義することで、エージェントが質問に答えるだけでなく、チームが考えもしなかった鋭い質問を提案するようになりました。

トラック2: Genie Codeで構築する このトラックはアナリストやビルダー向けです。Genie Codeを使用すると、ユーザーはプレーンな言語で望むものを記述するだけで、Genieが自動的にメトリックビュー、Unity Catalog関数、パイプライン、ダッシュボードを生成します。OneTrustチームはGenie Codeを使って、廃止予定のレポートをフラグ付けし、重複レポートをクラスタリングし、データのAI準備状態をスコアリングするガバナンスインテリジェンスプラットフォームを構築しました。Procoreチームは、バケーションレンタルプラットフォーム向けに完全な分析エクスペリエンスを構築し、ai_extract()などの組み込みAI関数を使用してリスティングを自動分類・スコアリングし、ダッシュボードとGenie Agentを提供しました。Fanatics Betting and Gamingチームは、顧客体験ツールを構築し、Genieを使って自社のチャーンモデルをストレステストし、よりシンプルなアプローチで十分機能することを発見しました。

トラック3: Genieをエージェントに組み込む このトラックは上級開発者向けです。Genie Conversation APIとDatabricksのマネージドMCPサーバーを介して、Genie Agentは任意のエージェントが呼び出せる統治されたツールになります。ShipBobは、監督エージェントが複数の専門エージェントを調整する「午後11時のオペレーションブリーフ」システムを構築しました。Genieは倉庫をクエリし、他のエージェントは17のライブ公開フィードを統合し、パターンを特定し、結果をドラフトしてファクトチェックします。Reach MobileはDBX Lensを構築し、ユーザーが自然言語でDatabricksのコストとガバナンスに関する質問をできるようにしました。Kin Insuranceは、Genieをループに組み込んだ市場調査エージェントを構築し、複数ステップの分析を自動化しました。RippleはKYCブリーフィングエージェントを構築し、手動調査の3～4時間を1分以内の引用付きブリーフに短縮しました。Fanatics Betting and Gamingは、GenieとカスタムスポーツデータMCPサーバーを組み合わせたFirstBet Coachを構築しました。

全体像 3つのトラックを振り返ると、Databricks Genieファミリーの完全なツアーが見えてきます。Genie Agentで質問し、Genie Codeで構築し、Genieをエージェントに組み込む。これらすべてが安全である理由は、Unity Catalogというガバナンスレイヤーにあります。Genie Agentでビジネスユーザーが見えるものを決めるのと同じガバナンスが、Genie Codeが触れる範囲やエージェントが返すものもスコープします。データを適切に記述しガバナンスを一度設定すれば、Genieはビジネスユーザー、ビルダー、エンジニアそれぞれの立場に合わせて機能します。