Databricks Data + AI Summit 2026

DAIS2026 Day1

いよいよDAIS開始！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。

6/16〜18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Day1編ということで、ついにセッション開始です！

セッションのその前に

しっかり時差ボケの影響を受け、二人とも10時過ぎに起床しました💦

とはいえ、まずはバッジを受け取る前に腹ごしらえです。ということで、一風堂サンフランシスコ店に行ってみました。

お店に入るとすでに席にお冷が置いてあり、店員さんがピッチャーで足していました。めちゃめちゃジャパニーズスタイルで笑っちゃいました。

メニューを見てみると、なんと替え玉もできるようです。サンフランシスコでも替え玉ができるのは、ちょっとテンションが上がりますね。

ラーメンは、言わずもがなおいしかったです。帰国したら、日本の一風堂にも行って、サンフランシスコ店と食べ比べてみようと思います。

いざセッションへ！

さて、無事にバッジを受け取ったのでセッションに出発！！

初日はMOSCONE WESTでしかセッションがなく、事前登録なしのSTANDBYは長蛇の列でした。

参加できた講演から印象的だったものをピックアップしてご紹介します！

参加レポート by 西田

現在、企業が持つデータの80%はPDFなどの非構造化データで、そのままではAIが読むことができません。そこで登場したのがAI関数「ai_parse_document」です。裏側で動いているのは汎用LLMではなく、文書解析に特化した独自の専用小型モデルのため、圧倒的な低コストと高精度を実現しています。

特に難しい「表」については、AIが検索しやすいかを測る独自指標を作って解析に取り組んだそうです。100年分の米国財務省データを使った過酷なテストでも、圧倒的な精度とコスパを叩き出したとのこと。

AIエージェントが面倒な書類を一気に処理できる時代がすぐそこに来ていると感じました！

参加レポート by 成川

Native Streaming-to-LakehouseGovernance with Unity Catalogというセッションでは、StreamNativeを使って、Unity Catalog管理下のLakehouseへストリーミングデータを取り込む方法と、その中核となるCatalog Commitsについて紹介されていました。

特に印象に残ったのは、Catalog Commitsの考え方です。

外部エンジンからLakehouse上のデータを扱う場合、従来は各エンジンがファイルシステムへ直接アクセスする形になりがちで、ガバナンスやメタデータ管理が分散しやすいという課題がありました。Catalog Commitsは、コミットの最終決定権をUnity Catalog側に移すことで、この問題をかなり本質的に解決しようとしている点が興味深かったです。特に、Unity Catalogを中心にすることで、アクセス制御や監査を効かせながら、複数ステートメント・複数テーブルにまたがるトランザクションを扱えるようになる点は大きいと感じました。

Unity Catalogが単なるメタデータ管理ではなく、データ更新の整合性やガバナンスを担う中核に広がってきていることを感じるセッションでした。