Sho Shimauchi

【連載第3回公開📣】 そのAI、将来も自由に選び直せますか？ 進化の速いAIエージェント。特定のモデルや製品に業務の仕組みを合わせすぎると、より適した選択肢が登場しても、乗り換えが難しくなることがあります。 🔗news.mynavi.jp/techplus/arti… 今回のテーマは、AI活用を支える「4つのC」の一つ、Choice（選択肢）。データと業務の文脈を自社の資産として持ち続けながら、用途やコストに応じてAIを選べる設計を解説します。 ✅ 業務に合わせたLLMの比較・評価 ✅ AIの実行を支える「ハーネス」の選択 ✅ MCPやAgent Skillsによるツール・スキルの再利用 ✅ オープンなデータ形式を活用した基盤づくり モデルや製品が変わっても、業務データやAIの利用ログ、評価結果は、将来のAI選定にも生かせる企業の資産です。選択肢を広げる際には、統制もセットで考えることが重要です。 AIエージェントの本番活用に向けて、将来の選択肢を守る設計のポイントをぜひご覧ください。 #Databricks #AIエージェント #データ活用

🧠 AIエージェントに、過去の学びを次の仕事へ活かす「記憶」を 🔗databricks.com/jp/blog/memcu… 永続メモリアーキテクチャ「MemCurrent」は、ユーザーの好みや過去の修正、業務知識、成功した手順を記憶し、次のタスクに活用。バックグラウンドで重要な学びを抽出し、重複や矛盾を整理します。 社内ベンチマークでは、メモリなしと比較して ✅ タスク達成率が約3倍に ✅ トークン使用量を31%削減 ✅ レイテンシを26%削減 Genieや、Lakebaseを活用したAgent Bricks Memoryを支える設計と検証結果をご紹介します🔥 #Databricks #AIエージェント #生成AI

📊 データを移行せずに、投資判断のインサイトを引き出しませんか？ Databricks Lakehouse Federation で実現する分析をご紹介します！ ▶︎databricks.com/jp/blog/unloc… 🔗 外部データを、その場で分析できます SQL Server、PostgreSQL、Snowflake などに接続し、Databricks から標準 SQL で直接クエリできます。分析用のコピーや同期、複雑な ETL パイプラインの構築を減らせます。 💼 社内の保有データ × 外部の財務データを組み合わせます 記事では、オンプレミス SQL Server のポートフォリオ保有データと、Databricks Marketplace の FactSet 財務データを活用しています。Unity Catalog 上で管理し、1 本の SQL で結合できます。 💬 ダッシュボードでも、自然言語でも確認できます 同じクエリをダッシュボードと Genie に活用します。ビューなどの永続化オブジェクトを作らず、SQL を書けない担当者も保有資産合計や予想収益、高リスク比率を把握できます。 🏥 投資以外にも応用できます 医療の患者記録、製造の IoT、小売の POS へ。「データを動かさずに分析する」可能性が広がります。 #Databricks #LakehouseFederation

💡 AIは「どれだけ使ったか」から「どれだけ価値を生んだか」へ。コスト管理の新たな経済学を、Databricksがお届けします。 ▶︎databricks.com/jp/blog/ai-co… 📊 評価軸は消費量からROIへ トークン消費量を追う「tokenmaxxing」ではなく、1ドルあたりのビジネス価値を高める「valuemaxxing」が重要です。チーム・プロジェクト・顧客・機能ごとに支出を紐づけ、投資効果を測ります。 ⚙️ 必要な情報とモデルを、必要なときだけ 情報はツール経由でオンデマンド取得し、コンテキストの肥大化を抑えます。タスクの難易度に応じてモデルを選び、高性能モデルへの過剰な依存を減らします。 🛡️ 予算には段階的なガードレールを チーム別予算や利用上限を設定します。予算の70％消費時点で高コストモデルの利用を絞るなど、使い切る前に対策します。 🔍 AI Gatewayで全体を可視化 すべてのAI通信を一元管理し、監視・コスト配分・予算適用を集約します。処理全体のトレーシングと実験で、無駄の削減と品質維持を検証します。 🚀 「測定できないものは管理できない」。エージェント活用が本格化する前に、管理基盤を整えましょう。 #Databricks #AI #コスト最適化

🔓「オープンフォーマット対応」だけで、本当にオープンと言えますか？ 真にオープンなカタログを見極める3つの条件と、Unity Catalogの取り組みをご紹介します。 ▶︎databricks.com/jp/blog/what-… ✅ データは「お客様のもの」 ・テーブルはプロバイダー所有ではなく、お客様自身のクラウドストレージに置くことが重要です。Unity Catalogでは、マネージドテーブルの99％がお客様所有のストレージ上にあります。 ⚙️ 自分のストレージでも機能はフル活用 ・「マネージド」は所有ではなく、保守を担うという意味です。自動最適化や不要ファイルの削除、削除したテーブルの最大30日間の復元などを利用できます。 ・Zeptoでは、年間100万ドル以上のストレージコスト削減を実現しています。 🔄 コピーせずにカタログを移行 ・DatabricksはApache Iceberg RESTカタログ仕様にUNREGISTERを寄贈しました。REGISTERとの組み合わせで、データをコピー・移動せずにテーブルの登録先を変更できます。 ・現在はプライベートプレビューです。ご希望の方は担当アカウントチームへご相談ください。 #Databricks #UnityCatalog #レイクハウス

🧠 AIエージェントが「覚えて、学び、次はもっと賢く動く」。 Databricksが発表した本番環境向け永続メモリ設計「MemCurrent」をご紹介します！ ▶︎databricks.com/jp/blog/memcu… 📚 記憶は「履歴」と「学び」の2層です 会話履歴を残す「エピソードメモリ」と、知識や手順を構造化して蓄える「派生メモリ」を組み合わせます。学びを活用しながら、必要な詳細も振り返れます。 🔄 記憶の使い方は3通りです 自動で読み書きするプラグイン、エージェントが呼び出すツール、裏側で記憶を整理・統合する「ドリーミング」を使い分けます。Agent Bricks MemoryやGenieの基盤として稼働しています。 📊 精度と効率を両立します 公開ベンチマークでは、入力トークン数を約1/12に抑えながらフルコンテキストと同等の精度を達成しました。社内評価では、メモリなし比でパス率が22.3%→68.4%に向上し、高速化・低コスト化も実現しました。 ⚡ 経験を次の行動に生かします 約6分・11回のツール呼び出しを要した調査手順を記憶し、類似タスクを41秒・2回で完了した事例もあります。 #Databricks #AIエージェント

🚀 レイクハウスでのデータウェアハウジングが、さらに進化します！ Databricksのマルチステートメント トランザクションが一般提供（GA）を開始しました。Delta LakeとApache Icebergの両方に対応します。 ▶︎databricks.com/jp/blog/trans… 🔄 複数の処理・テーブルの更新を「すべて成功」または「すべてロールバック」で実行できます。たとえば、売上テーブルと在庫テーブルをまとめて更新し、途中で失敗したら両方を元に戻せます。 💡 トランザクション制御のために別のデータウェアハウスを用意する必要がなくなります。データの重複コピーや移動、ガバナンスの二重管理、整合性を保つための独自コードを削減できます。 ⚡ 行レベルの並列処理により、同じ行を更新しない複数のトランザクションが、同一テーブルへ同時に書き込めます。整合性を守りながら、処理の並列性を高めます。 🛠️ ストアドプロシージャや一時テーブル、Unity Catalogの行レベルセキュリティ・列マスキングにも対応します。複数テーブルを更新するETLや既存プロシージャの移行を、オープンなレイクハウス上で支えます。 #Databricks #Lakehouse

🔥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

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…