山窪智春– Author –
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AIエージェント データ基盤 ユースケースDatabricksでエンタープライズ規模のAIを実現する ― Infosysが示す「データ・モデル・エージェント」3本柱
Databricks Data + AI Summit 2025のInfosys協賛セッション「Delivering Industry-scale AI on Databricks」のレポート。AIをPoCからエンタープライズ規模へ広げるための3本柱——統合データ・スケーラブルなML・自律エージェント——と、サプライチェーンでの実装事例を、登壇スライドとともに整理する。#AIエージェント #databricks #Infosys #MLflow #MLOps #UnityCatalog #データ基盤 -
AIエージェント データ基盤 ユースケースダッシュボードから意思決定へ:Databricksが自社のマーケティング分析基盤を作り直した話
断片化した100枚のダッシュボードと、食い違うKPI。Databricks社のマーケティングアナリティクスチームが、レイクハウスとセマンティクスレイヤー、Genie、AIエージェントでデータ基盤を作り直し、1週間かかっていたレポート作成を30分にした事例セッションのレポートです。#AIエージェント #databricks #genie #Medallion #MetricViews #UnityCatalog #マーケティング分析 -
データ分析 データ基盤“速くて、ひとつ”のデータ基盤——Lakehouse//RTとLakebaseが壊す40年の常識
来場3万人を超え、スポンサー240社超で開かれたData + AI Summit 2026。そのキーノートで、いちばん地味で、いちばん根が深いテーマが扱われた。データを置く「箱」の話だ。#databricks #DatabricksSummit #Lakebase #Lakehouse -
データ分析 データ基盤AIに渡す前に、データを集めて整える——Lakeflowが効く理由
来場3万人を超えたData + AI Summit 2026。基調講演を貫いていたのは「AIはもう十分賢い。足りないのは、自社固有の文脈(コンテキスト)だ」という主張だった。では、その文脈をAIにどう渡すのか。前提として欠かせないのが、社内の知識を「意味の地図」として整えるオントロジー。#databricks #DatabricksSummit #Lakeflow #データエンジニアリング -
データ基盤 業務変革夜中に叩き起こされない運用へ——Genie ZeroOpsという自動操縦
朝の2時。スマホが鳴る。パイプラインが落ちた、という通知だ。眠い目をこすってログを追いかけ、どこで何が壊れたのかを手探りで探す。データ運用に関わる人なら、一度は通った道だと思う。#databricks #DatabricksSummit #genie #運用自動化 -
AIエージェント データ基盤AIを野放しにしない——コストと統制の関所、Unity AI Gateway
あるCEOは、1ヶ月で1年分のAI利用料を使い切ったという。#databricks #DatabricksSummit #UnityCatalog #ガバナンス -
AIエージェント 業務変革全社員に“データの分かる同僚”を——Genie Oneが変える働き方
来場3万人を超え、スポンサー240社超で開かれたData + AI Summit 2026。その基調講演で示されたのは、「賢いAI」を入れることではなく、社内の文脈をどうAIに渡すかという話だった。#AIアシスタント #databricks #DatabricksSummit #genie -
AIエージェント データ基盤社内の知識を“地図”にする——Databricksが示したGenie Ontologyという答え
最新モデルを導入した。なのに、社内のことを尋ねると、的外れな答えが返ってくる。心当たりのある経営者は少なくないはずです。#databricks #DatabricksSummit #genie #ontology -
AIエージェント データ基盤「賢いのに使えない」——なぜ最新AIは“自社のデータ”に弱いのか
最新のモデルを社内に入れた。世界トップ級の頭脳のはずだ。なのに「うちの優良顧客って誰?」「先月の解約は何件?」と聞くと、平然と見当はずれの数字を返してくる。経営の現場で、この手の落胆を一度は味わった方は多いはずだ。#AIエージェント #databricks #DatabricksSummit #コンテキスト
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