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

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

🚀 Unity Catalogの新機能「クロスエンジンABAC」がベータ公開！

🔥マルチエンジン環境のガバナンスが劇的に変わります🔥
▶︎https://t.co/xov6ooJPrV

🔑 何ができるの？
• Unity Catalogでアクセス制御ポリシーを一度定義するだけで、Spark・Starburst・DuckDBなど複数エンジンに自動適用されます
• タグベースの行フィルターや列マスクが、エンジンを問わず統一的に強制されます

⚙️ どう動くの？
• Iceberg REST CatalogスキャンAPIを通じて、カタログレイヤーでポリシーが適用されます
• データがエンジンに届く前にアクセス制御が完了するため、各エンジン側での実装は不要です
• ネイティブのガバナンス機能を持たないエンジンでも機能します

✨ 何が嬉しいの？
• エンジンごとにポリシーを手動で複製・同期する運用負荷がなくなります
• エンジン別にテーブルを分ける必要もなくなります
• セキュリティチームの負担を大幅に軽減し、ポリシーの漏れや不整合リスクを解消できます

マルチエンジン時代の「ガバナンスの一元化」、ついに現実のものになりますね🔥

#Databricks #UnityCatalog #DataGovernance

[天野 @sf_amano]

激アツ！！！

[Kenji Matsuda/KJ/マツケン @ken_3ba]

最近Databricks AppsとCluadeでアプリ作るのにハマってます！アイデアがすぐ形になるのがいいですね！

Databricks AppsのUser authorization（U2M）を試す —— ユーザーごとにカタログを出し分ける｜KJ https://t.co/d1QSLAkppE #zenn #databricks

[uma-chan🌲 @i9wa4_]

OBOいいね！
今年も新作を作ってDatabricksの守備範囲外を埋めてデータサイエンティストが働きやすい環境にしていく構想ができたのでやっていくぜ
https://t.co/5ipaUwPO8U

[EnterpriseZine（エンタープライズジン） @enterprisezine]

データブリックス・ジャパン、7月に新丸の内ビルに移転へ──イオンや東京ガスがAI活用の効果報告 https://t.co/iOCNq7YfGk

[ちゅらデータ @churadata]

弊社代表・真嘉比が、データブリックスさんとコラボ登壇します‼️( ´꒳`*)人(*´꒳` )

エージェントの"作る"から"本番活用"へ—— 現場でぶつかってきたリアルをお届けします🔥

📅 6/9（火）13:00｜Room A #AIE2026_findy

[Databricks @databricks]

[DEMO] Bring Genie to where your teams already work 🧞

Genie can now connect directly with Microsoft Teams, M365 Copilot, and SharePoint through a native integration with Copilot Studio. Users can ask questions of their data in natural language and get insights without leaving their workflow.

Learn how to connect Databricks → add Genie to an agent → and publish it so teams can access answers in the tools they already use. https://t.co/2XZ8dORwpq

[Databricks @databricks]

"We don't really need AI to get smarter. What we need is for it to have context."

Databricks co-founder and CEO @alighodsi joined @CarolineHydeTV and @EdLudlow at the Bloomberg Tech event in San Francisco to make case that the real breakthrough will come not from smarter models but from giving AI the data context it needs to perform. That is the problem Databricks Genie is built to solve.

Watch the full interview: https://t.co/bVZ415YaUi

[CyberAgentDevelopers @ca_developers]

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#CADN
好評につき増枠🎉
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🌃CA DATA NIGHT # 10
〜データ基盤の「正解」は、Databricksにあります〜

🗓️ 6月25日（木）19:00~
📍 渋谷AbemaTowers

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お申し込みはお早めに！👇

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

🆕 DatabricksのスーパーバイザーエージェントにWeb検索機能が追加！
公開ウェブから最新情報を取得し、引用付きで回答できるようになりました。RAGだけでは難しい時事情報や市場動向の質問にも対応可能に。マルチエージェント構成への組み込みもAPIで柔軟に実現できます✨

#Databricks #AIエージェント #生成AI
https://t.co/GxayKMOSRD

[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