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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（選択NG） AIエージェント データ基盤 ナレッジ ユースケース“聞けば答える”の先へ──Claude Managed Agentsでデータ運用を回すマルチエージェント
Data+AI Summit 2026 セッションレポート。登壇はAnthropicのApplied AI Architect、Jai Behl氏（前職はDatabricksに4.5年在... -
AI（選択NG） AIエージェント データ分析 データ基盤 ナレッジ「人間がボトルネック」と認める勇気──複雑なタスクはAIに任せ、人を“承認者”に置くHGVのInventory AI
Data+AI Summit 2026 セッションレポート。登壇はHilton Grand VacationsのDirector, AI & Architecture、Evgeny Bob氏。... -
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 データ基盤 ナレッジ ユースケース 事例（選択NG） 業務変革一斉配信はもう限界──AIが一人ひとりに“ずっと”最適化するCustomer Lake（Databricks Data+AI Summit 2026）
この記事の芯 — マーケのAI化でも大事なのは2つ。コンテキスト（その人の“今の状況”を読む＝的外れな売り込みを防ぐ）とガバ... -
AIエージェント データ分析 データ基盤 ナレッジ 業務変革数千のAIエージェントを“統治”して本番運用する──AgentBricks & Unity AI Gateway（Databricks Data+AI Summit 2026）
この記事の芯──Day2で繰り返された2語「コンテキスト」と「ガバナンス」が、ここでは製品そのものになっている。Context＝Uni... -
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。 -
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。 -
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。