Databricks Japan🧱 | DATA + AI Company

データブリックス ジャパン 🇯🇵 の公式アカウント
データ活用の最新ニュースを発信中🚀
Lakehouse Platformで『DATA+AIの民主化』を実現します！
🧱#JEDAI→

[Databricks Japan🧱 | DATA + AI Company @DatabricksJP]

【新丸ビルへオフィス移転のお知らせ】
Databricksは、日本事業における前年比100%超の成長を背景に、日本市場への長期的なコミットメントの一環として、東京オフィスを新丸の内ビルディングへ移転します。

新オフィスでは、AIトレーニング施設やエグゼクティブ・エクスペリエンス・センターを通じて、お客様・パートナーの皆さまとともに、データとAIによる変革をさらに加速してまいります。
今後ともどうぞよろしくお願いいたします。
https://t.co/dF2iu4XroC
#Databricks #DataAI #AI #エンタープライズAI

[Findy Tools ファインディ【公式】 @findy_tools]

@DatabricksJP 💡AI Engineering Summit Tokyo 2026登壇者情報🗣️
【Keynote Day2 09:30-10:10】Room A
『Building GenAI Systems that Scale』/ Edwards Chase氏（Databricks @DatabricksJP）
⚠️オンラインでの配信は予定しておりません
#AIE2026_findy

[Findy Tools ファインディ【公式】 @findy_tools]

📢AI Engineering Summit Tokyo 2026まであと4日‼️

PoC止まりを防ぐ、本番運用の急所とは？DatabricksのEdwards氏（@DatabricksJP）が、セッションの核心の実践と展望を公開💡
本番投入の判断材料が増える🔥

#AIE2026_findy

[Taka YAYOI/弥生 隆明@MLflowで実践するLLMOps @taka_aki]

はじめてのDatabricksもくもく会 2026夏 を公開しました！ https://t.co/pmlG0oU278 #jedai

[Databricks Japan🧱 | DATA + AI Company @DatabricksJP]

📊 Databricks SQLに「Query Tags」機能が登場しました！

クエリに"文脈"を与える新機能がパブリックプレビューで利用可能です。
👉https://t.co/051nmLaYpv

【何ができる？】
• SQL実行にキーと値のペアでカスタムメタデータを付与できます
• dbt・Power BI・Tableauなどからのクエリに自動タグ付けが可能です
• APIやコネクタ経由のカスタムアプリ、SQLエディタやノートブックからも利用できます

【どう役立つ？】
• チームやプロジェクト単位でウェアハウスコストを正確に配賦できます
• 特定のdbtモデルによるパフォーマンス低下をピンポイントで特定できます
• ダッシュボード別に遅延クエリを追跡し、ボトルネックを可視化できます
• Query History System Tableに記録され、標準SQLやGenieで高度な分析が可能です

【今後の展開】
• Power BIでの自動タグ付けがデフォルト有効化予定です
• Go・Node.jsでのステートメントレベル対応が追加されます
• クエリ履歴UIでの検索機能が実装予定です
• Serverless NotebooksやJobsへの拡張も計画されています

「誰が・何のために実行したクエリか」が一目でわかる世界、コスト管理とパフォーマンス最適化が格段に楽になりますね。

現在すべてのクラウド環境でSQLウェアハウス向けに利用可能です。

#Databricks #DataWarehouse #dbt

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📊 パーティショニング、まだ使ってませんか？

Liquid Clusteringが従来の常識を覆します。
👉https://t.co/jJNYrcBl8m

▼ 従来のHiveパーティショニングの課題
• 小さなファイルが大量発生します
• データスキューに悩まされます
• 再パーティショニングに膨大な手間がかかります

▼ Liquid Clusteringの強み
• クラスタリングキーをいつでも変更できます
• カーディナリティの制約がありません
• 多次元クラスタリングに対応しています
• 行レベルの同時実行性を実現しています

▼ よくある8つの誤解、すべて解消済みです
「ディレクトリ除外の方が速い」
「ペタバイト規模では無理」
→ いずれも現在のLiquid Clusteringでは当てはまりません

▼ 驚異的な導入実績
• Arctic Wolf：3.8PBテーブルでクエリ7.7倍高速化、データ鮮度が数時間→数分に改善されています
• Bolt：書き込みスループット138%増加、読み取り時間が最大63%短縮されています
• 社内検証：1.1PBテーブルでクエリ5.9倍高速化、読み取りデータ量86%削減を達成しています

ペタバイト規模で実証済みの次世代データレイアウト技術です。パーティショニングからの移行を検討してみてください☺️

#Databricks #DeltaLake #データエンジニアリング

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🚀 データベース開発の常識が変わります

Databricks Lakebaseの「データベースブランチング」についてご紹介します👇
https://t.co/40OoHFGMme

📌 何がすごいのか？
• 1TB規模の本番DBを「1秒・ストレージゼロ」でブランチ作成できます
• コピーオンライト技術により、開発者ごとに完全に独立した本番同等の環境が手に入ります

😫 従来の課題
• 共有DBでは誰かのスキーマ変更が他の開発者の作業を壊すリスクがありました
• 調整コストが膨大で、インメモリDBでの代替テストは品質低下を招いていました

✅ ブランチングで実現すること
• 各開発者が本番同等の分離環境で安全に実験・開発できます
• コードブランチとDBブランチを並行運用し、CIパイプラインで自動的にマイグレーション検証やスキーマ差分レビューが実施できます
• DB変更が「リリース時のリスク」ではなく「通常の開発フローの一部」になります

Gitブランチのように気軽にDBを分岐できる世界、開発体験が根本から変わりますね🔥
#Databricks #Lakebase #データベース開発

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📢 Databricksが「Lakebase Change Data Feed（CDF）」をPublic Previewで発表しました！

運用DBからの変更データ取得が劇的に簡単になります。
👉https://t.co/TSKgETpqtF

🔹 何ができるのか
・OLTPデータベースの変更を自動で取得・公開します
・プロジェクトごとに一度有効化するだけでOKです
・Unity Catalog経由であらゆるエンジン・モデル・エージェントから直接参照できます

🔹 何が不要になるのか
・DBコネクタの設定や監視が不要になります
・レプリケーション状態の管理も不要です
・個別の抽出ジョブやサイドカーインフラも撤廃できます

🔹 ダウンストリーム活用
・ストリーミングパイプライン、マテリアライズドビュー、Agent Bricksなど複数コンシューマーが同一フィードを本番に影響なくサブスクライブできます

🔹 アーキテクチャ上の意義
・運用DBがメダリオンアーキテクチャのネイティブBronzeレイヤーになります
・Synced Tables（Gold）と組み合わせてデータライフサイクル全体をUnity Catalogで一元管理できます

CDCパイプラインの複雑さに悩んでいた方には大きな転換点になりそうです🚀

#Databricks #LakebaseCD #DataEngineering

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おめでとうございます🎉🎉

[株式会社ナレッジコミュニケーション @KnowComInc]

ビジネス・デベロップメント部の関口・長谷川が、Databricks社 より「Databricks Champion」に認定されたことをお知らせします。

両者は、データ基盤／データエンジニアリング／AI活用／分析基盤構築などの分野において豊富な知見を有し、社内外での技術発信や実践的な取り組みを通じて、Databricks 活用の推進に貢献してきました。今回の認定は、2名の技術力と継続的なコミュニティ貢献が評価されたものです。 https://t.co/8DImvLTwqa @PRTIMES_JP

[Yohei Onishi 🇸🇬 @legoboku]

両者がdeltaかicebergかを意識する必要は無くなってきてるのかな

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🧊 Apache Iceberg が Databricks 上で大進化！
Unity Catalog が"最強のIcebergカタログ"へ🚀
👉https://t.co/VQsOyYyfTX

▼ 何がGAになった？
• マネージドIceberg
• Iceberg v3
• 外部Iceberg
• Icebergクライアントへの外部共有
• クロスエンジン属性ベースアクセス制御（ベータ）

▼ Unity Catalog が選ばれる5つの理由
• オープンAPI＆資格情報ベンディングで柔軟な接続
• AWS Glue・Snowflake等を一元管理するカタログフェデレーション
• エンジンをまたいだきめ細かなガバナンス
• Delta Sharingによるゼロコピーのセキュア共有
• AIが自動でテーブルを最適化するPredictive Optimization

▼ 今後の注目ポイント
• Iceberg v4とDelta 5.0が「アダプティブメタデータツリー構造」に収束予定です
• 相互運用性と本番パフォーマンスのトレードオフが解消される方針です
• 詳細はData + AI Summitで公開予定🔥

オープン＆統合ガバナンスの時代が本格到来しています。マルチエンジン環境でのデータ管理に悩む方は要チェックです！

#Databricks #ApacheIceberg #UnityCatalog

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本日開催です🎉
オンサイト会場は、三井情報様の新オフィスをお借りして実施します。
表参道のとても素敵なオフィスですので、ぜひ現地でもご参加ください🌟

皆さまのお越しをお待ちしています☺️
#Databricks #データAI #イベント

[Taka YAYOI/弥生 隆明@MLflowで実践するLLMOps @taka_aki]

🎉 本日開催！#jedai Meetup「Databricks実践事例特集」

📅 5/29（金）18:30〜
📍 三井情報 表参道オフィス（表参道駅 徒歩4分）
💻 オンライン参加もあり（Zoom）

✨ 4つの豪華セッション
🔹 RAGの本番稼働の壁をどう越えるか（三井情報）
🔹 大学生がDatabricksでDiscordサークルをデータ駆動化（arcbricks）
🔹 LLM×dbtで Oracle PL/SQL → Databricks 移行を自動化（アクサ生命）
🔹 マーケティング領域のマルチエージェント構築（デロイトトーマツ）

発表後はビールを片手に🍺 雑談タイムも！

👉 https://t.co/2wPd8ZRynU

#Databricks #DataEngineering #LLM #RAG

[データ横丁@9/15 データ界隈LT祭 @datayokocho]

年2回のLT祭を通じて、データ界隈のコミュニティ同士がつながる場になればと思っています。このたび、JEDAI - Japan Databricks User Group 　さんにコミュニティ協賛いただくことになりました。ありがとうございます！
https://t.co/Nyyu2kVgbX

[Databricks Japan🧱 | DATA + AI Company @DatabricksJP]

📊 DatabricksのBIサービング、パフォーマンスとコスト最適化の決定版が登場です！

3つのポイントで整理します👇
https://t.co/v2iC2z9uvi

🔹 物理レイヤーの最適化
スタースキーマ × Liquid Clustering × Predictive Optimizationの組み合わせで、BIクエリのスキャンデータ量を大幅に削減できます。パフォーマンス向上とコスト削減を同時に実現する構成です。

🔹 ヘッドレスセマンティックレイヤーの構築
Unity CatalogのMetric Viewsを使えば、収益や注文数などのKPIを一箇所で定義・管理できます。AIダッシュボード、Genie、AIエージェントなど、すべての消費者が同じ定義から一貫した結果を取得できるのが強みです。

🔹 自動マテリアライゼーションでOLAP級の速度
Metric Viewのマテリアライゼーションを有効にするだけで、事前集計が自動提供されます。集計テーブルやリフレッシュパイプラインを手動で構築・管理する必要がなくなり、クエリレイテンシの低減とTCO削減を両立できます。

手動管理の負担を減らしながら、BIの応答速度もコストも改善できる仕組み、要チェックです🚀
#Databricks #BI #DataEngineering

[Hiroyuki Nakazato / 中里 浩之 @nakazax]

Data + AI Summit 2026をみんなで振り返ろう！ を公開しました！ https://t.co/IdtxWYcXtJ #jedai

[かわばた @shellingford_ca]

書きました！

SnowflakeのデータをDatabricks Lakeflow ConnectのQuery-based ingestionで取り込む手順を試してみた
https://t.co/bjiBoFIS1O

[OpenAI Developers @OpenAIDevs]

https://t.co/bmasyablzf

[OpenAI Developers @OpenAIDevs]

GPT-5.5 in Codex helps @databricks parse complex customer documents more reliably.

[Databricks Japan🧱 | DATA + AI Company @DatabricksJP]

🔭 AIエージェントの"目"を手に入れる時代へ

DatabricksがOpenTelemetryトレースをUnity Catalogに直接書き込む新機能を発表しました。
👉https://t.co/iN7aEM3fQ1

📌 何ができるようになるのか？
• サーバーレスでAIエージェントのトレースデータをリアルタイムにレイクハウスへ蓄積できます
• インフラ管理不要・低コストで本番環境のオブザーバビリティを実現します

📌 データ活用の幅が広がります
• SQLでのアドホック分析やカスタムダッシュボード構築が可能です
• Genieスペースで自然言語によるトレース分析もできます
• Unity Catalogのガバナンス機能でPIIマスキングやきめ細かなアクセス制御が適用されます

📌 改善フライホイールが回り始めます
• 本番トレースからMLflow評価・監視スタックと連携し、実ユーザーの対話データを評価データセットとして活用できます
• LLMジャッジによる品質スコアリングと継続的モニタリングで、エージェントの品質を自動的に改善し続ける仕組みが構築できます

🔥あらゆるエージェント、あらゆる場所で動く本番AIの可視化と改善が、ひとつのプラットフォームで完結します🔥
#Databricks #OpenTelemetry #AIエージェント

[Kento.Yamada @ymd65536]

会社は儲かるとオフィス開設しがち。
って弊社も同じノリなんだけどな！

ってご近所やないかいw
>データブリックス、日本で前年比100%超の成長を達成 - エンタープライズAI需要の高まりを受け、東京に新オフィスを開設 -
https://t.co/ASdUaIxSvY

[工学院大学（公式） @kogakuin_koho]

Databricksの日本事業拡大を紹介する記事において、次世代のデータ・AI人材育成の推進活動の事例として、本学での取り組みが掲載されました。
https://t.co/J6UtcoEwsN
#kogakuin