Official data and AI platform feed; confirm reuse terms before full body display.
Databricksは、動画をデータエンジニアリングの問題として捉え、視覚言語モデル（VLM）、サーバーレスGPU、Lakeflowパイプラインを活用して、大量の動画を自動分析、要約、検索可能にする革新的なアプローチを提案している。モデルに依存しないアーキテクチャにより、公共安全、インフラ点検など様々なシナリオに対応可能。
英国学生事務局（Office for Students）はDatabricksに移行し、数百万件の学生記録を統合管理することでデータ処理時間を大幅に短縮し、分析を加速。AIによる意思決定支援を可能にし、高等教育の規制効率と学生の成果向上を実現した。
このバイヤーズガイドでは、AIワークロード向けサーバーレスデータベースを評価するための主要な基準（コンピュートとストレージの分離、オープンスタンダードの互換性、スケールトゥゼロ、接続アーキテクチャ、AIネイティブ機能など）を説明します。
サーバーレスPostgreSQLは、コンピュートとストレージを分離し、独立して自動スケーリングするフルマネージドクラウドデータベースモデルです。バースト的なワークロードや予測不可能なワークロードに適していますが、常時稼働でレイテンシに敏感なアプリケーションには適していません。この記事では、サーバーレスPostgresを基盤とするLakebaseアーキテクチャについても紹介しており、トランザクションと分析ワークロードを統合し、データの重複を減らし、AIやリアルタイムアプリケーションへのアクセスを簡素化します。
Daikin Applied Americasは、Databricks Genie Codeを使用してデータエンジニアリングの運用モデルを再設計し、MECEスキルフレームワークとメダリオンアーキテクチャを実装して一貫性を確保しています。このAI支援アプローチは、ガバナンスを維持しながらパイプライン開発を加速し、ビジネスコンセプトとの整合性を向上させます。
Kythera Labs は Databricks 上に AI ネイティブのヘルスケア戦略プラットフォームを構築し、どの医療システムでも専門家レベルの知能にアクセスできるようにしました。AI エージェントが平易な言語で戦略的質問に回答し、実際の事例では、ルイジアナ州の医療システムが10日で稼働し、患者受診の可視性150%向上、漏洩22%削減、年間380万ドルの価値を実現しました。
Databricksは、2026年Gartnerデータサイエンス・機械学習向けAIプラットフォームのマジック・クアドラントでリーダーに選出され、実行能力とビジョンの完全性で最高評価を獲得しました。これは、エンタープライズがモデル構築からエージェンティックアプリケーションの本番展開へ移行し、統一されたデータ、AI、ガバナンスの重要性が高まっていることを反映しています。
Genesis Workbenchは、NVIDIAのアクセラレーテッドコンピューティングツール（BioNeMo、Parabricksなど）を統合したオープンなDatabricksブループリントであり、Unity Catalogによるガバナンスで知的財産を保護しながら、実験科学者向けにノーコードのインターフェースを提供します。
エージェントAIは、環境を認識し、目標を推論し、マルチステップのタスクを実行し、結果から学習する自律型ソフトウェアプラットフォームであり、人間の介入は最小限です。本ガイドでは、生成AIとの違い、動作原理、主要コンポーネント、オーケストレーション、企業ガバナンスの要点を解説します。
最高のAI投資収益を得ている企業は、具体的なビジネス成果に結びついた意図的な投資を行い、クリーンでガバナンスされたデータに基づいています。この記事では、実証済みの10のAIビジネスソリューションと成功の条件を紹介します。
検索拡張生成（RAG）は、大規模言語モデルを外部知識ベースに接続するAIアーキテクチャパターンであり、インジェスト、埋め込み、検索、拡張、生成の5段階パイプラインを通じて、モデルを再トレーニングすることなく正確でドメイン固有の回答を可能にします。本番RAGワークフローでは、適切な埋め込みモデルの選択、ベクターデータベースのインデックス作成とチャンク戦略の構成、およびセマンティックベクトル検索とキーワードフォールバックを組み合わせたハイブリッド検索の実装が必要です。RAG評価は、検索精度と生成忠実度を独立して測定する必要があります。なぜなら、強力なLLM性能は情報検索コンポーネントの弱さを補償できず、知識の陳腐化による応答精度低下を防ぐために継続的なデータ更新が不可欠だからです。
ベクトル検索は、意味や文脈に基づいて結果を見つける検索技術で、キーワードの正確な一致ではなく、埋め込みベクトルを使用してテキスト、画像、音声などの類似コンテンツを識別します。キーワードのみの検索の限界を解決し、同義語の認識、言語や形式を超えた検索を可能にし、RAG、エンタープライズ検索、レコメンデーション、異常検知などのユースケースで活用されています。本番システムでは、多くの場合ベクトル検索とキーワード検索を組み合わせ、Databricks AI Searchのようなマネージドサービスは、再ランキング、メタデータフィルタリング、自動インデックス更新、ガバナンスを追加して関連性を向上させ、運用を簡素化します。
本記事ではデータレイクとクラウドデータウェアハウスの違いを比較し、データレイクは機械学習や高度な分析に適した生データを低コストで保存する一方、クラウドデータウェアハウスは構造化レポート向けに高同時実行SQLパフォーマンスを最適化することを解説します。データレイクハウスはDelta Lakeなどのオープンテーブル形式に基づき両者の利点を統合し、企業分析の主流になると予測されています。
データサイエンティストは、アナリティクス、機械学習、AIの交差点に位置し、生データを予測モデル、実験、推奨事項に変換してビジネス上の意思決定を導きます。本稿では、この役割の進化、必要な中核スキル、直面する課題、そして最新のプラットフォームが探索からデプロイメントへの経路をどのように加速するかを探ります。
StagwellはDatabricks Clean RoomsとMarketplaceアプリを活用し、プライバシーに配慮したアイデンティティマッチングソリューションを開発しました。ブランドは自社の環境にアプリをインストールし、StagwellのID Spineと照合して生データを公開せずに、Agentic Targeting Systemを通じてオーディエンスをアクティベートできます。このアプローチにより、デプロイ時間が数か月から数分に短縮され、コンプライアンスが確保されます。
人工知能（AI）は、コンピュータサイエンスの一分野で、人間の知能を必要とするタスクを機械に実行させるものです。この記事では、AIの仕組み、主な種類、実際の例、限界、歴史について説明します。
データエンジニアリングは人工知能システムの基盤です。本ガイドは、データプロフェッショナル向けに、データアーキテクチャ、特徴量エンジニアリング、生成AI統合、コンプライアンス、キャリア開発まで、AIのためのデータエンジニアリングの完全なライフサイクルをカバーします。
データウェアハウスは、構造化された履歴データを一元管理し、複雑なクエリやビジネスインテリジェンスを支援するリポジトリです。この記事では、エンタープライズデータウェアハウス（EDW）、データマート、オペレーショナルデータストア（ODS）の3つの主要タイプと、クラウド、ハイブリッド、レイクハウスなどの最新アーキテクチャについて解説し、ニーズに合った選択を支援します。
支払い詐欺検出は、ルールベースのシステム、機械学習、リアルタイム監視を組み合わせて不正取引を阻止します。クレジットカード詐欺、アカウント乗っ取り、カードテスト、フレンドリーフラウド、承認済みプッシュペイメント詐欺などの主要な種類、行動分析、デバイスフィンガープリンティング、リアルタイムリスクスコアリングなどの検出技術、そしてトークン化、3Dセキュア2、多層防御モデルなどの予防戦略について学びます。
AIエージェントハーネスは、大規模言語モデル（LLM）をラップして、プロンプトに応答するだけでなくタスクを実行できるようにするソフトウェアインフラストラクチャです。この記事では、コアコンポーネント（ツール、メモリ、サンドボックス、ガードレール）と、それらが推論-行動-観察ループを通じて信頼性の高い行動を可能にする仕組みを説明します。また、8つのビルディングブロック、一般的な障害モード、およびエンタープライズAI戦略におけるハーネス設計の重要性についても取り上げます。
DatabricksとNVIDIAは、ガバナンスされたエンタープライズデータ上でモデルトレーニング、推論、エージェンティックAI開発を加速するエンドツーエンドのAIプラットフォームを提供するために協業を拡大しています。新機能には、AI Runtimeのマルチノードトレーニング、Free EditionのGPUサポート、Model Servingの強化、NVIDIA Agent Toolkitのサポートが含まれます。お客様はDatabricks内でNVIDIAの業界固有AIフレームワークを直接活用し、ヘルスケア、ライフサイエンス、サプライチェーン、ロボティクス、デジタルツイン、ドキュメントインテリジェンスなどのユースケースを加速できます。
Databricks のパートナー Well-Architected フレームワーク (PWAF) は、AI 対応のアーキテクチャガイダンス、技術標準、およびベストプラクティスを提供します。2月のローンチ以来、AI パートナー Dev Kit、拡張されたアーキテクチャパターン、オープンソースのリファレンスアプリケーション Firefly が追加され、パートナーは開発を加速し、実証済みの設計パターンを採用できるようになりました。PWAF は Databricks プラットフォームと AI 市場とともに進化し、パートナーが差別化された製品を構築し、採用の影響を測定し、成長機会を開くことを可能にします。
Databricks は Free Edition を拡張し、Genie Code、サーバーレスGPU、Lakebase、Agent Bricks、Lakeflow Designer の5つの新製品を追加しました。これにより、ユーザーはデータエンジニアリングからAIエージェントまでエンドツーエンドのプロジェクトを構築するための完全な無料ツールキットを利用できます。すでに50万人以上のユーザーが Free Edition を活用しています。
Databricks は、パートナーエコシステムを拡大し、Marketplace、Apps、OpenSharing、Genie Agent などの新機能を提供します。これにより、パートナーはソリューションの構築、配布、共有、収益化をより効果的に行えるようになります。
Databricks AI/BIプラットフォーム上で、ブランドに合った美しいダッシュボードをデザインする方法を紹介します。テーマのカスタマイズ、レイアウト、フォント選択、UIカラー、視覚化パレットなどのベストプラクティスを解説します。
Genie Code は、Databricks 上のデータおよびMLワークのための専門エージェントです。過去1年間で Genie 製品は10倍以上に成長し、顧客の90%が使用しています。今回のサミットでは、複雑なマルチスレッドワークを管理するための全ページコマンドセンター、MLflow、モデルサービング、コンピュート認識とのネイティブ統合によるMLワークフローのエージェント機能強化、自律動作を可能にするスケジュールタスク、そして運用自動化を拡張する Genie ZeroOps が発表されました。
Data + AI Summit 2026 で、Databricks は新しいセキュリティおよびコンプライアンス機能を発表しました。Entra ID と Okta 向けの自動 ID 管理 (AIM)、コンテキストベースのイングレス、プライベートネットワークゲートウェイ、Lakebase 向けの Private Link の拡張、および HITRUST、ISMAP、Azure Commercial での FedRAMP High などの新しいコンプライアンス認定が含まれます。
Databricks は Data + AI Summit 2026 で Unity AI Gateway パートナーエコシステムを発表し、セキュリティ、アイデンティティ、ガバナンスのベンダーと統合して、ランタイムでの AI インタラクションの監視、保護、ガバナンスを実現します。
DatabricksはData+AI Summit 2026で、ML用Genie Codeエージェント、パブリックプレビュー版のAI Runtime（サーバーレスGPUトレーニング環境）、および強化されたリアルタイムMLサポート（低レイテンシ・高QPSのFeature StoreとModel Serving）など、AIプラットフォームの新機能を発表しました。これらの機能は、実験から本番環境へのパスを加速します。
Databricksは、AIエージェントの時代に向けて再設計された新しい顧客データプラットフォームである「エージェンティックCDP」の概念を提唱しています。従来のCDPとは異なり、このプラットフォームは「ゴールデンコンテキスト」と「インフィニティキャンペーン」を提供し、データ基盤に組み込まれ、ミリ秒単位のリアルタイムパーソナライゼーションを実現します。本記事では、従来のCDPが速度、コンテキスト、真の1対1パーソナライゼーションの面で不十分であると論じています。