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Databricks Data + AI Summit 2026のセッション「Agent Ops on Databricks, Powered by Omnigent」の技術レポート。「動くデモ」のAIエージェントを本番運用へ引き上げるための実践プレイブックを、DevOps→MLOps→Agent Opsの進化、6つの課題、F1チームに学ぶ3つのテンポ、Omnigent（agent.yaml/ランタイムポリシー）とMLflow（評価フライホイール）の実装、RACIによる体制づくりまで、登壇スライドとともに整理する。

Data + AI Summit 2026のセッション「From MLOps to AgentOps」レポート。Air Canadaのチャットボット敗訴を入口に、MLOps→LLMOps→AgentOpsの断絶、エージェント＝ハーネスという捉え方、そして本番で信頼できる自律エージェントを出荷するための4つの意思決定（アーキテクチャ・評価・ガバナンス・昇格）を、MLflowの評価ライフサイクル、Unity AI Gateway、Declarative Automation Bundles（DABs）まで、登壇スライドとともに解説する。

Data + AI Summit 2026 Day2基調講演レポート。MLを自動化する唯一の道はエージェントだという主張から、サーバーレスGPUのAI Runtime、本番ML工学のGenie Code for ML、MLシステムを運用するGenie ZeroOps for MLまで。崩れたチケット需要予測をエージェントが自律で直すデモとともに読み解く。

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。

🎯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...

製造業のR&Dでは「技術力はあるが収益化できない」というジレンマが存在します。本記事では、Dataikuで構築した投資...

今回は、Dataiku のシナリオ機能を用いてワークフロー（データパイプライン）を自動化し、定期実行するための手順を紹介しま...

近年、企業はデータやAIを活用し、ビジネスの意思決定や新規プロダクトの開発を強化する流れが加速しています。こうした流れ...

MLflowの基本概念から応用分野、メリット・デメリット、将来展望までを初心者向けにわかりやすく解説します。MLflowを深く理...

LLMOpsの基本概念から2025年の最新動向、代表的なユースケース、自動化・スケーリングの課題、将来性までを網羅的に解説。LLM...