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2026.7.21

Databricks Data + AI Summit2026参加報告！~番外編~

Databricks Data + AI Summit 2026 DAIS2026 番外編 イベント終了後から帰国までの番外編レポートです。 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月15日よりサンフランシスコで開催された、Databricks Data + AI Summit 2026に参加してきました。 今回は番外編ということで、DAIS終了後から日本へ帰国するまでのお話です。これが最後になります！ イベント本編とは少し雰囲気を変えて、サンフランシスコ観光と帰国までの様子をお届けします。 DAISから一夜明けて 実は今回、航空券を1日遅らせたほうが安くなることが分かりまして、、、ホテル代が1泊分増えることも踏まえて確認・交渉したところ、なんとOKが出ました！ というわけで、DAIS終了後もサンフランシスコにもう1日滞在できることに。 イベント期間中は朝から晩まで予定が詰まっていたので、この日は少し肩の力を抜いて、自由で優雅な休日を過ごしたいと思います。 リラックス、リラックス。 いざ観光へ！ ケーブルカー まずは、宿の近くにあったケーブルカーに乗りに行きました。 さすが観光名所ということもあり、乗り場にはすでにすごい行列ができていました。 1時間くらい並んで、ようやく乗車です。 ケーブルカーもClipperで乗ることができました。乗車時に係員さんが読み取ってくれます。 ただ、読み取りはめっちゃ遅いです笑 ケーブルカーは、サンフランシスコらしい坂道をぐんぐん上っていきます。今回は手すりにつかまって乗るスタイルで乗車しました。 少しスリルもありつつ、街の景色も楽しめて、これはかなり楽しかったです。 フィッシャーマンズワーフ 続いて、フィッシャーマンズワーフへ。 港町らしい雰囲気があり、昔の船乗りの街に来たような感じがしました。 観光客も多く、お土産屋さんや飲食店も並んでいて、歩いているだけでも楽しいエリアでした。 クラムチャウダー フィッシャーマンズワーフでは、クラムチャウダーも食べてみました。かなりおいしかったです。 パンは酸味があるのが特徴のようで、クラムチャウダーとの相性もよかったです。 ただ、想像以上にパンが大きいです。 周りの人たちも結構残していたので、やっぱりこれはなかなかのボリュームなんだと思います。 野生のアシカ そして、たくさんのアシカも見ることができました。思っていた以上にたくさんいて、しかもめっちゃかわいい。 寝ていたり、鳴いていたり、場所を取り合っていたりと、見ているだけでかなり癒されました。 サンフランシスコ観光っぽさを一気に感じられる場所でした。 ロンバートストリート 次は、くねくね坂で有名なロンバートストリートへ。 実際に見てみると、本当にくねくねしていました。 ただ、それ以上に大変だったのが、ここに到着するまでの道のりです。 フィッシャーマンズワーフから歩いてみようかと言ったのが運のツキ。坂がきつすぎます。足がもげるかと思いました。 サンフランシスコの坂道、完全になめていました。 いよいよ帰国 日本食食べてみた 帰国前に、現地の日本食も食べてみました。 […]

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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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