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🚀 『DATA+AIの民主化』を実現します！ 🧱#JEDAI→https://xitter.cf/t.co/fvOID1nocu 📕Blog→https://xitter.cf/t.co/HwENydHKzl 🎥Youtube→https://xitter.cf/t.co/wLcg2qB7ny
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【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。
databricks.com/jp/company/ne…
#Databricks #DataAI #AI #エンタープライズAI
Databricks Japan🧱 retweeted
JEDAIの番外編というかグローバル編というか、今回は様々なお話をSA、開発チームからさせていただく回となっております！
ぜひご参加くださいませ！！！
🔥JEDAI特別回🔥
Databricks DevConnect Tokyo開催します！
▶︎jedai.connpass.com/event/407…
いつものJEDAI Meetupとは少し趣向を変えた特別回となる、『Databricks DevConnect Tokyo』を11/5に開催いたします！
✨Databricks本社のDeveloper Relationsチームが世界各地の都市で開催している技術ミートアップ「Databricks DevConnect」の東京版を、JEDAIとの共同開催でお届け！
✨今回はDatabricksのメンバーが登壇し、最新技術を実践的な視点でご紹介いたします、セッションはデータ基盤の最新機能、AIを活用した開発ワークフロー、そしてデータの専門家以外への成果の届け方などなど多種多様なテーマでお話します！
✨会場は豊洲、イベントパートナーにはNTTデータ様をお迎えしてお届けいたします
セッション後は軽食とドリンク付きのネットワーキングもありますので、ぜひお気軽にご参加ください🥤
📅日時：2026年11月5日（木）17:00受付開始、18:00イベント開始
📍場所：INFORIUM豊洲イノベーションセンター（東京都江東区豊洲3-3-3 豊洲センタービル10F）
👤主催：Databricks Developer Relationsチーム、データブリックス・ジャパン
👤イベントパートナー：株式会社NTTデータ
💰参加費：無料
🔥JEDAI特別回🔥
Databricks DevConnect Tokyo開催します！
▶︎jedai.connpass.com/event/407…
いつものJEDAI Meetupとは少し趣向を変えた特別回となる、『Databricks DevConnect Tokyo』を11/5に開催いたします！
✨Databricks本社のDeveloper Relationsチームが世界各地の都市で開催している技術ミートアップ「Databricks DevConnect」の東京版を、JEDAIとの共同開催でお届け！
✨今回はDatabricksのメンバーが登壇し、最新技術を実践的な視点でご紹介いたします、セッションはデータ基盤の最新機能、AIを活用した開発ワークフロー、そしてデータの専門家以外への成果の届け方などなど多種多様なテーマでお話します！
✨会場は豊洲、イベントパートナーにはNTTデータ様をお迎えしてお届けいたします
セッション後は軽食とドリンク付きのネットワーキングもありますので、ぜひお気軽にご参加ください🥤
📅日時：2026年11月5日（木）17:00受付開始、18:00イベント開始
📍場所：INFORIUM豊洲イノベーションセンター（東京都江東区豊洲3-3-3 豊洲センタービル10F）
👤主催：Databricks Developer Relationsチーム、データブリックス・ジャパン
👤イベントパートナー：株式会社NTTデータ
💰参加費：無料
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Databricks が公開している認定資格の勉強用に AI を活用する方法、めっちゃいい。
これで勉強して expire しかけた資格を延長した。
Databricks 以外の資格の勉強にも活用できそう。
databricks.com/sites/default…
Databricks Japan🧱 retweeted
【インターン情報】IVRy関西オフィスにて、リアルな音声データとDatabricks等の最新基盤を用いたエンジニア向け「5日間実践就業インターン」の募集を開始しました！✨
📍 勤務地：大阪オフィス
🗓 開催：5日間（2月〜3月の選べる候補週）
herp.careers/v1/ivry/cUq8_hx…
RT @minoru_osuka: 私が開発している OSS の形態素解析器 Lindera が、Databricks (databricks.com) のマネージドPostgreSQL「Lakebase」に採用されましたー。
Lakebase の全文検索用…
Databricks Japan🧱 retweeted
Lakebaseでハイブリッドサーチができる、Lakebase Searchがさらに進化し、日本語、中国語、韓国語のトークナイザーも付きました！
これでSudachiなどを使った形態素解析がいらなくなり、Databricks内で処理が完結します！
はい、便利！
Lakebase Searchが日本語・中国語・韓国語の全文検索に対応🔥
lakebase_tokenizer 0.2.0では、形態素解析と内蔵辞書で文章を意味のある単語に分割。辞書の自作なしで利用でき、BM25ランキングとも併用可能です。既存の設定・インデックスを変更せずに更新できます。
#Databricks #Lakebase
docs.databricks.com/aws/en/r…
Lakebase Searchが日本語・中国語・韓国語の全文検索に対応🔥
lakebase_tokenizer 0.2.0では、形態素解析と内蔵辞書で文章を意味のある単語に分割。辞書の自作なしで利用でき、BM25ランキングとも併用可能です。既存の設定・インデックスを変更せずに更新できます。
#Databricks #Lakebase
docs.databricks.com/aws/en/r…
Databricks Japan🧱 retweeted
Decide faster. TypeSafe's Jev-1.14 is now available on Databricks.
Jev isn't a text generator. It's a structured decision model. It classifies, scores, and returns calibrated probabilities, resolving each decision in roughly 70 to 500 milliseconds, 20 to 200 times faster and up to 400 times lower cost than standard LLMs. For Databricks customers, that means real-time decisioning across millions of records at a fraction of the cost.
With our frictionless access, you can get started testing Jev right away. Put Jev to work directly on the data in your Lakehouse through ai_classify and ai_decide. Tag documents, route records, and score decisions across millions of rows, with every call governed, monitored, and secured by Unity Gateway.
Try Jev → dbricks.co/3TQncpg
🌏 地理空間クエリが最大38倍高速に！Databricksのリアルタイムデータウェアハウス「Lakehouse//RT」で、空間SQL・空間結合のベータ提供を開始しました。
▶︎databricks.com/jp/blog/geosp…
⚡ SpatialBenchでは、従来のクラウドデータウェアハウス比で単一クエリは最大20倍、50ユーザー同時実行時は最大38倍高速でした。最も伸びの大きいクエリを除いても、平均3.5倍以上の高速化を確認しています。
🔗 DeltaやIcebergなど、ガバナンスされたデータを直接分析できます。専用の地理空間サービングレイヤーを別途用意する必要がなく、データコピーや同期、ガバナンスの負担を削減できます。
📍「新店舗の商圏は既存店と重なる？」「暴風雨の経路にある保険契約は？」といった問いに、低レイテンシで応えます。物流の即時割当や設備と土地契約の交差分析にも活用できます。
🚀 始め方は、SQL WarehousesでLakehouse//RTを作成し、既存クエリの実行先を切り替えるだけです。既存のSQL Serverlessの空間クエリはコード変更・新規ライセンス不要で移行できます。
#Databricks #地理空間分析
🚀 ノーコードのデータ処理が、さらに進化しました！
Lakeflow Designer の2026年10月の最新情報をお届けします。
▶︎databricks.com/jp/blog/whats…
🧹 データ整備をもっと手軽にできます
・Prepare：クレンジングと標準化を1つで実行できます。
・Unique：並び順を指定して重複を削除できます。
・Guardrails：欠損・重複を検証し、通過行のみ継続／出力ブロック／停止を選べます。
🔗 加工から出力まで柔軟に設計できます
・Joinは一致／不一致の分岐出力と3テーブル以上の結合に対応しています。
・Selectの動的カラム選択、Filterの分岐、Source／Outputのパラメータ化も利用できます。
・マテリアライズドビュー、既存テーブルへのマージ／追記、CSV・Excel・JSON出力に対応しています。
🎨 大規模なフローも快適に扱えます
・数千オペレーターでも滑らかに操作でき、検索可能な目次・ビジュアルな履歴・ライブカーソルでの共同編集も活用できます。
🔮 今後の拡張にもご期待ください
・Apps連携、データプロファイリング、カスタムレポート、一括移行ツールを予定しています。
✅ユーザー単位のライセンス費用はなく、コンピュート料金のみです。
#Databricks #Lakeflow
Databricks Japan🧱 retweeted
Databricksはリアルタイムデータウェアハウスである、Lakehouse//RTを使った、空間SQLおよび空間結合のサポートを開始しました！！（現在ベータ版）
これにより、別途専用のシステムを構築・同期することなく、ガバナンスの効いたレイクハウスデータに対して直接、超低遅延かつ高同時実行の地理空間クエリを実行できるようになります！
従来のクラウドデータウェアハウスと比較したベンチマークでは、50人の同時接続環境下で最大38倍（平均でも3倍以上）の高速化を達成しています！
既存のクエリのコードを変更せずに移行可能で、通信、エネルギー、保険、物流などのリアルタイムな位置情報分析のパフォーマンスを劇的に向上させます！
Reydenの新たな力です！
databricks.com/blog/geospati…
🔍 検索基盤を増やさず、Postgresでハイブリッド検索を実現しませんか？
Lakebase Searchのサイジングの勘所を、実アプリと最大400万パッセージの検証からご紹介します！
▶︎databricks.com/jp/blog/sizin…
🗄️ アプリも検索も、ひとつのDBに
ベクトル検索とBM25キーワード検索をPostgres内で実行できます。社内アプリ「Slide Hub」では、約700本のプレゼンから抽出した2万3,000行のスライドを管理し、検索結果の統合・フィルター・結合まで1つのSQL文で処理しています。
⚡ 速度のカギは「件数」より「キャッシュ比率」です
ローカルキャッシュをベクトルインデックスとほぼ同じサイズにすると、95〜98%のページがメモリに載り、ウォーム時のベクトル検索は1桁ミリ秒に短縮されました。
📊 400万件でも性能を検証しています
16 CUでは、偏りのあるクエリミックスで毎秒65クエリを達成しました。品質重視のビルド設定では、Recall@10が0.74から0.80へ改善しました。
💡 増強前にボトルネックを確認しましょう
DBだけでなくアプリ側も確認し、本番は常時稼働、開発・テストはゼロスケールで使い分けるのがおすすめです。
#Databricks #Postgres #ベクトル検索
「レイクハウスはSQLが遅い」は、もう過去の話でしょうか？🚀2026年のベンチマークと導入事例から、Databricks Lakehouseの進化をご紹介します。
⚡ SQL性能が大きく進化しています
2022年比で77%高速化し、直近でもBIは約14%、データ探索は約13%、ETLは約9%改善しています。Trek Bicycleでは分析が80〜90%高速化しています。
🤖 SQL分析からAIまで、データを一元活用できます
構造化・非構造化データ、バッチ・ストリーミングを統合します。AIエージェントやMLモデルにもネイティブにデータを提供し、システム間のコピーを削減できます。
💰 コスト削減にも実績があります
AXA Japanではウェアハウスコストを60%、ETLコストを70%削減しています。基盤全体での最適化がポイントです。
🔍 最適な選択は、実測から始まります
SQL専用運用のシンプルさなど、ウェアハウスにも強みはあります。まずは周辺基盤を含む総保有コストと、同一クエリの性能をPoCで比較し、新規AI・ストリーミング案件から段階的に始めることをおすすめします。
#Databricks #レイクハウス
databricks.com/jp/blog/lakeh…
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今気づいたけどDatabricksのExperiments、
カテゴリが進化してるー
確かに Forecastingと Classificationと Regressionに求められるMetricsとかって大体決まってるし、
この設計や記録項目を標準化して預けられるの助かる
🚀「誰が使うか」に合わせて、見せるデータを自動で制御！Databricks Appsのユーザー代理（OBO）認可が一般提供（GA）になりました。
▶︎databricks.com/jp/blog/now-g…
🔐 既存の権限をそのまま活用できます
サインイン中のユーザーの権限でDatabricks APIを呼び出します。Unity Catalogの行フィルター・列マスクも適用され、アプリ側でガバナンスルールを再実装する必要がなくなります。
💡 ユーザーごとに最適な体験を提供できます
営業インサイトアシスタントなら、地域マネージャーには担当アカウントのみ、全国リーダーには全地域を表示できます。
⚙️ 操作ごとに認可を使い分けます
共有設定やバックグラウンド処理はアプリ認可、ユーザーのデータ照会はOBOで実行します。APIスコープで操作範囲を、ユーザー権限で参照可能なデータを制限します。
#Databricks #UnityCatalog
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Game predictions. Player comparisons. Live Excitement Scores. Vibe Checks. FOX Sports AI delivers all of it to fans during major live sporting events, built on Databricks Lakebase.
Today we’re excited to announce a multi-year strategic partnership with Fox Corporation, making Databricks FOX's platform for data, AI apps, and agents. Sports AI is just the start. FOX is also using Lakebase, Genie Code, Unity Gateway, and Genie Ontology across streaming, content recommendations, and more.
Read the full story: databricks.com/company/newsr…
Databricks Japan🧱 retweeted
【AI開発の生産性をどう測る？】
CursorやDevinを組織導入した弥生の1年を公開！
約400名のデータをDatabricksで可視化し、全社PR数+65.5%を達成した裏側を解説しています📊
詳細はこちら👀
tech-blog.yayoi-kk.co.jp/ent…
Databricks Japan🧱 retweeted
💡MIXIのAI活用をご紹介！
MIXIでは、データやAIの活用を進めています。
今回、全社共通のデータ・AI基盤として「Databricks Data+AI プラットフォーム」が採用されました✨
AIを活用したMIXIの取り組みを、ぜひチェックしてみてください👀
#新卒採用 #AI
mixi.co.jp/news/2026/1013/57…
Databricks Japan🧱 retweeted
MIXIは、データブリックスが提供する「Databricks Data+AI プラットフォーム」を全社のデータ・AI基盤として採用したと発表した。2026年6月から全従業員に導入している。
bizzine.jp/news/detail/13685
