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2026.7.17

Databricks Data + AI Summit2026参加報告！~Day 4~

Databricks Data + AI Summit 2026 DAIS2026 Day4 最終日現地で感じたことをお届けします。 挨拶 こんにちは！データエンジニアチームの成川と西田です。 6/16〜18日の期間でサンフランシスコで開催されたDatabricks Data + AI Summit 2026に参加しました。 今回はDay4編。イベント最終日です！ 朝ごはん 毎度恒例の朝ごはん紹介からスタートです。 今回はチアシードのプリンを食べてみたのですが、これがなかなかおいしかったです。見た目は少しヘルシー寄りですが、食べてみるとちゃんと満足感がありました。 Day4 注目セッション報告 参加レポート by 西田 これまで「ドキュメント」がテーマのセッションを取り上げてきましたが、最後は具体的なツールや実装手法の解説から視点を少し上げ、「2026年以降を見据えた、AIエージェントによる知的労働の完全自動化」というビジョンについてのセッションを紹介します。 単純に検索して答えるだけだった2023年頃のRAGの時代は終わり、現在はAIが自律的にツールを駆使し、複数ステップの業務をこなす「エージェント」へと進化しています。しかし、世の中のデータのほとんどを占めるPDF等のドキュメントにはAIの「目」が届きません。そこで鍵となるのが、AIが最も理解しやすいMarkdownなどを共通言語とする「エージェント・ネイティブなドキュメント形式」という新たな概念です。 セッション内では、この構造化の精度をエンタープライズ水準で保証するため、表やグラフの解読力を極めて厳しく評価する包括的なベンチマーク「ParseBench」の重要性が強調されました。 さらに印象的だったのは、「プログラミング言語は自然言語に置き換わる」という指摘です。AIの推論能力向上により、人間は自然言語で指示を出すだけで複雑なワークフローを構築できるようになります。Databricksなどの強固なデータ基盤の上に、この自律型エージェントが組み合わさることで、真の業務自動化につながるのだと実感できる内容でした。 参加レポート by 成川 特に印象に残っているのが、「Accelerating the Monthly Financial Closing With Genie」というセッションです。DatabricksのGenieを使って、月次決算における照合や差異分析をどう効率化するかが紹介されていました。 このセッションで特に良かったのは、Databricksを会計システムそのものとして使うのではなく、会計システムの周辺にある手作業を支援する基盤として位置付けていた点です。 月次決算では、複数システムからデータをExcelに出力し、手作業で突合し、差異の原因を調べるような作業がまだ多く残っています。セッションでは、AI/BI Dashboardで差異を検知し、Genieに自然言語で原因を確認し、Databricks App上で修正やレポート作成までつなげる流れが紹介されていました。 単に「AIに質問できる」という話ではなく、Dashboardで検知し、Genieで調査し、Appで確認・記録するところまで一連の業務フローとして設計していた点が実務的でした。 一方で、会計領域では修正処理をどこまで自動化してよいかは慎重に考える必要があります。AIによる原因調査やコメント作成支援は有効ですが、最終的な修正反映や承認は、監査証跡や権限管理を含めて設計する必要があります。 会計システムをDatabricksで置き換えるというより、既存の会計システムを正としながら、その周辺にある照合・分析・確認作業を効率化する使い方として、かなり現実的な内容だと感じました。 お昼ごはん さて、お昼ご飯をいただきます。 メニューを見てみると、なんとライスがあるではありませんか！これはもう一択です。 やっぱりお米があると安心しますね。前回、キヌアで少し苦戦したこともあり、ライスを見つけた瞬間にかなりテンションが上がりました。 メインのタンドリーチキンも、なかなかおいしかったです。しっかり味がついていて、ライスとの相性もよく、満足感がありました。付け合わせもフレッシュで、全体的にバランスのよい一皿でした。 最後に 最終日は15:30で終了しました。 イベント期間中は朝からセッションに参加したり、EXPOを回ったり、夜のイベントにも参加したりと、一日中Databricks漬けというかなり濃い時間を過ごしました。終わってみるとあっという間でしたが、その分、得られたものも多かったです。 […]

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2026.7.15

Databricks Data + AI Summit2026参加報告！~Day 3~

Databricks Data + AI Summit 2026 DAIS2026 Day3 AI活用における注目トピックをお届けします。 挨拶 こんにちは！データエンジニアチームの成川と西田です。 6/16〜18日の期間でサンフランシスコで開催されたDatabricks Data + AI Summit 2026に参加しました。 今回は、Day3編です。 Day2ではKeynoteでたくさんの発表があり、かなり刺激的な一日になりました。新機能や今後の展開など、気になる内容が多く、興奮冷めやらぬまま迎えたDay3です。 朝ごはん 今日も7時に朝食会場へ。 ベーグルをチョイスしました。アメリカの朝食といえば、ベーグルのイメージがあります。 私、「プラダを着た悪魔」の主人公がベーグルを食べながら採用面接に向かうシーンが結構好きで、「アメリカで朝にベーグルを食べる」というだけで、少しテンションが上がっていました。 ただ、このベーグルは、かなりガーリックが強めで油っぽく、期待していた“朝食っぽい軽さ”とは少し違っていて、正直なところ僕にはあまり合わなかったです。ちょっと憧れてただけに残念でした。。。 Keynote KeynoteのDay3で印象に残ったのは、「Omnigent」と「Databricks Apps」です。 エージェント開発において各開発者が独自の実行基盤（ハーネス）を構築してしまい、相互運用性が低下する「AIハーネス問題」が指摘されました。この課題を解決するため、異なるエージェントを統合管理するオープンなメタハーネス「Omnigent」が発表されました。特定のベンダーに依存しないオープンソース（OSS）として提供されることで、組織全体でシームレスにエージェントを連携させることが可能になります。 また、AIアプリ開発における「プロトタイプから本番製品へのギャップ」も課題として取り上げられました。本番稼働への最大の障壁は「ガバナンスの効いたデータへのアクセス」です。これを解決するのが「Databricks Apps」であり、エンタープライズ環境で「Vibe Coding（直感的な指示によるコード生成）」が可能になります。安全なデータアクセスやガバナンスを維持したまま、本番運用に耐えうるAIアプリケーションを迅速に構築できるようになり、基調講演ではGenie App Builderを用いたアプリ構築のデモも披露されました。 この2つの技術により、乱立するAIエージェントの統合と、安全かつ迅速なアプリ開発環境が整備され、AIのビジネス導入が大きく加速することが示されました。 お昼ごはん 本日のメニューはこちら。 今回は、CHIMICHURRI STEAK FIESTA BOWLを選んでみました。 この日はとにかく肉が食べたい気分でした。実際、味そのものは悪くなかったです。お肉もソースもちゃんとおいしかったです。 ただ、個人的に少ししんどかったのが、お米の代わりに入っていたキヌアです。ヘルシーなのは分かるのですが、食べ進めているうちに「やっぱり自分はお米が好きなんだな」と実感しました。 もしこれがキヌアではなくお米だったら、かなり印象が変わっていたかもしれません。 Day3 注目セッション 参加レポート by 西田 製薬業界特有のデータ管理の課題と、それに対してDatabricksをどのように活用したかについて講演が行われました。これまで、患者の測定値などの「構造化データ」と、数百ページに及ぶ治験実施計画書（プロトコル）などの「ドキュメント」は完全に分断されていました。そのため、従来のダッシュボードは管理が複雑化しやすく、一般的なチャットボットでは文脈を無視した不正確な回答（ハルシネーション）をしてしまう限界がありました。 本講演では、データの意味を事前に定義して標準化する「メトリックビュー（Metric Views）」の導入と、構造化データ分析用の「Genie」、ドキュメント検索用AI「ナレッジアシスタント」を統合した分析手法が示されました。 実際のデモでは、「プロトコルが定義する基準を満たさなかったバイタルサイン異常の被験者はいるか？」という複雑な質問が入力されました。するとAIが自動でプロトコルの文章から血圧などの具体的な基準値を読み解き、それを複数の検索クエリに変換して実際の患者データと照合し、即座に回答を導き出す様子が披露されました。 非技術系の担当者でも、散在する複雑な情報から横断的かつ正確なインサイトを容易に自己解決できるアプローチであり、今後のデータ利活用の模範的な手法になると感じる内容でした。 参加レポート by […]

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