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2026.7.1

Databricks Data + AI Summit2026参加報告！~ダイジェスト~

Databricks Data + AI Summit 2026 DAIS参加報告 ダイジェスト版 全体のサマリとして、現地の雰囲気や注目トピックをまとめています。 この記事は、Databricks Data + AI Summit 2026 参加報告のダイジェストです。 今後、Day0〜Day4＋番外編として、現地での様子や各日のセッション内容を順次詳しくご紹介していきます。 挨拶 こんにちは！データエンジニアチームの成川と西田です。 6/15よりサンフランシスコにて開催されたDatabricks Data + AI Summit 2026に参加しました。 会場周辺の様子 街を歩いていると、いたるところにイベントの案内や参加者の姿があり、街全体がイベント会場になっているような雰囲気でした。想像していた以上に盛り上がっていて、いよいよイベントが始まるんだなという実感が湧いてきます。 後日撮影したCampus Map Keynote KeynoteはDay2とDay3の2日間に分けて行われました。Keynoteの会場は、とても広かったです！ それでも開始時間が近づくにつれてどんどん席が埋まっていき、最終的にはかなり満席に近い状態になっていたようです。席を探して歩いている人も何人か見かけました。 会場では、日本語の翻訳機の貸し出しもありました。（正直クオリティは微妙） Keynoteの感想 Day2 講演は、「AIエージェントに自社の文脈（コンテキスト）をどう理解させるか」と「どう安全に管理・統制するか」が大きなテーマでした。 現在のAIモデルは非常に優秀ですが、社内の独自ルールやデータを知らないため、実際の業務で使いこなすには課題があります。これを解決する目玉として発表されたのが「Genie Ontology」です。Databricks上のデータにとどまらず、SlackやGoogle Driveなどの情報も自動で読み込み、裏側で巨大な「知識のつながり」を構築することで、AIアシスタントのGenieが社内の事情を正確に汲み取り、精度の高い回答を出せるようになります。 また、こうしたAIアシスタントを全社で安全に運用するためのガバナンス基盤「Unity AI Gateway」も注目を集めました。これは単なる管理画面ではなく、AIの実行時間（ランタイム）を強力に統制する仕組みです。具体的には、予算上限に達した際に利用を自動停止するといったコスト管理や、特定のモデルに障害が起きた際に自動で予備のモデルへ切り替える機能を備えています。さらに、AIのやり取りやツールの利用履歴の記録、外部システムを操作するMCPツールの権限管理の仕組みも提供します。 これからはバラバラのSaaSを使うのではなく、統合された安全なデータ基盤の上で、自社の文脈を理解したAIエージェントたちが自律的に働く時代になると実感できる内容でした。 Keynoteの感想 Day3 印象に残ったのは、「Omnigent」と「Databricks Apps」です。 エージェント開発において各開発者が独自の実行基盤（ハーネス）を構築してしまい、相互運用性が低下する「AIハーネス問題」が指摘されました。この課題を解決するため、異なるエージェントを統合管理するオープンなメタハーネス「Omnigent」が発表されました。特定のベンダーに依存しないオープンソース（OSS）として提供されることで、組織全体でシームレスにエージェントを連携させることが可能になります。 また、AIアプリ開発における「プロトタイプから本番製品へのギャップ」も課題として取り上げられました。本番稼働への最大の障壁は「ガバナンスの効いたデータへのアクセス」です。これを解決するのが「Databricks Apps」であり、エンタープライズ環境で「Vibe Coding（直感的な指示によるコード生成）」が可能になります。安全なデータアクセスやガバナンスを維持したまま、本番運用に耐えうるAIアプリケーションを迅速に構築できるようになり、基調講演ではGenie App Builderを用いたアプリ構築のデモも披露されました。 この2つの技術により、乱立するAIエージェントの統合と、安全かつ迅速なアプリ開発環境が整備され、AIのビジネス導入が大きく加速することが示されました。 EXPO […]

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2026.6.29

AWS Summit 2026 参加レポート

挨拶 こんにちは！データエンジニアチームの成川です。 6/25、26に幕張メッセで開催された AWS Summit 2026 に参加してきました。 せっかくなので、会場の雰囲気や当日の様子をゆるめにレポートしていきます！ Day1 会場入り あいにくの雨。まあ梅雨ですからね。。。しゃあなし。 8時半には海浜幕張駅に到着していたのですが、すでに多くの人が並んでいました。先着5,000名まではお弁当とクッションがもらえるとのこと。 「これはゲットできるのか……？」と思っていましたが、無事にお弁当引換券とKeynoteの指定席券をGETできました！ Keynote 会場入りして、さっそく指定席へ。けっこう後ろの席だったので、わりとギリギリだったのかもしれません。 そして、なんと朝ごはんが配られていました！ 朝早く家を出てきた身としては、これはありがたい。。。ありがとう！AWS！ ちなみに、クッションは席に置いてありました。 Keynoteレポート Keynoteでは、AIエージェント関連の新機能が多く紹介されていました。 全体として感じたのは、AWSが「AIエージェントを作る」段階から、「AIエージェントを本番環境で安全に運用する」段階になってきているということです。単にモデルを呼び出すだけではなく、エージェントの実行基盤、社内データとの連携、Web検索、開発・運用の自動化、セキュリティ管理まで、必要な要素が一気に揃ってきた印象でした。 特に注目したいのは、Amazon Bedrock AgentCore harnessです。AIエージェントの実行環境やツール連携、メモリ、権限管理、可観測性などをAWS側のマネージドな仕組みに寄せられるため、今後AWS上でAIエージェントを本番運用していくなら、かなり重要なサービスになりそうです。 そのほかにも、Web情報を参照する Web Search on AgentCore、社内ナレッジを扱う Amazon Bedrock Managed Knowledge Base、リリース前検証を支援する AWS DevOps Agent / Release Management、技術的負債の継続的な修正を狙う AWS Transform / Continuous modernization、セキュリティ領域の AWS Continuum など、AIエージェントを実務に組み込むための周辺サービスがかなり充実してきています。 便利なAIツールが増えた、というよりも、AIエージェントを「業務システム上で操作権限を持つ存在」として扱う時代に入ってきたのだと感じました。今後は、エージェントに何を任せるかだけでなく、どの権限で、どの範囲まで、どう監査しながら動かすかを考えることが重要になりそうです。 お昼ごはん さてお昼は、引換券を持ってお弁当を交換に行きました。 13時ギリギリに行ったので、魚のお弁当しか残っていませんでした。とはいえ、味は普通に美味しかったです！ 三井住友トラスト・アセットマネジメントがSnowflakeと実現する、AI・エージェントをフル活用した業務改革 今回特に印象に残ったのが、三井住友トラスト・アセットマネジメント様のSnowflake活用事例です。 […]

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