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 成川

Building a Production: Scale Dimensional Data Mart With Lakeflow Spark Declarative Pipelinesというセッションが印象的でした。

Auto CDC自体はすでに運用しているので、機能の概要は理解していたつもりでしたが、今回のセッションでは具体的な性能比較の数字が印象に残りました。手書きのMERGEと比べてスループットが約3.8倍という結果は、Auto CDCを単なる「実装を楽にする機能」として見るにはもったいないなと感じました。

CDC処理は、実装時よりも運用に入ってからの保守が重くなりがちです。SCD Type 2の履歴管理、削除イベント、NULLの扱い、想定外の値への対応など、考えることは多くあります。Auto CDCを使うことで、差分更新のロジックをある程度標準化できる点はかなり大きいと感じました。

一方で、異常値や予期しない値をどう扱うかは、Auto CDCだけで解決できる話ではありません。入力データの品質チェックや、業務的に不正な値をどこで止めるかは、別途設計が必要です。

Auto CDCは、便利機能というより、LakeflowでCDCを扱うなら基本的に押さえておきたい機能だと感じました。すでにCDCを実装している環境でも、保守性や性能の観点で改めて見直す価値がありそうです。

Data After Hours

Data After Hoursの会場へ移動するために、無料のシャトルバスが出ていました。早速乗り込んで会場へ！

会場はこちら！Oracle Parkです！

球場を貸し切ってイベントを開催しているのは、さすがDatabricksという感じでした。普段は試合が行われるグラウンドやスタンドがイベント参加者で埋め尽くされていて、なかなか味わえない特別な雰囲気でした。

場内にはライブステージも設置されていて、イベントというよりフェスのような盛り上がりでした。食事やドリンク（お酒あり）も提供されており、スタンド席に座りながらゆっくり楽しむことができました。

そして、この球場名物のGarlic Friesもありました。見た目通り、かなりガーリックが強めでしたが、ガーリック好きの僕にとっては最高でした。

ライブでは、なんとThe Chainsmokersが来て大盛り上がり！叫び疲れました。

その後

10時半ごろ、会場を後にしました。

会場の近くにはボートもたくさん停まっていて、夜の港らしい景色が広がっていました。

帰りのシャトルバスにも無事に乗ることができ、一安心。とても楽しい時間でしたが、朝から動き回っていたこともあり、さすがにかなり疲れました。

次は、最終日Day4編でお会いしましょう！