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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（選択NG） データ基盤 ナレッジ 業務変革攻撃がAIなら、守りもAIで──セキュリティ・レイクハウス「Lakewatch」
この記事の芯 — セキュリティでも軸は2つ。コンテキスト（SIEMが捨てていたLLMログやSlack等の“文脈”まで取り込む）とガバナ... -
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... -
ナレッジAIモデルは“作って終わり”じゃない──運用をAIに任せるDatabricksの新機能（Databricks Data+AI Summit 2026）
🎯この記事の芯 — AIの自動化でも大事なのは結局2つ。コンテキスト（AIに“自社の文脈”を渡して“それっぽい誤り”を防ぐ）とガ... -
データ分析 データ基盤【DAIS2026現地レポート⑦】OpenAI グレッグ・ブロックマン氏が登壇 〜Databricks × OpenAI が描くエージェントの未来 #DAIS2026
こんにちは。 Databricks Data + AI Summit 2026（DAIS2026）の現地レポートも、いよいよ最終回（第7弾）を迎えました。締め... -
データ分析 データ基盤【DAIS2026現地レポート⑥】AIを”全社の問題”として統治する 〜Unity Catalog / Unity AI Gateway / Panther / CustomerLake #DAIS2026
こんにちは。 Databricks Data + AI Summit 2026（DAIS2026）現地レポートの第6弾は、プラットフォーム全体を束ねる 統合ガバ... -
データ分析 データ基盤【DAIS2026現地レポート⑤】AIエージェント時代のトランザクションDB「Lakebase」徹底解剖 #DAIS2026
こんにちは。 Databricks Data + AI Summit 2026（DAIS2026）現地レポート第5弾は、データ基盤の「分析」側ではなく「トラン...