Databricks World Tour Tokyo 2025 現地レポート：データインテリジェンスが企業全体の“働き方”を変える未来

2025年11月28日に開催された Databricks DATA + AI World Tour Tokyo に参加しました。今年は昨年以上に 「データとAIをどう統合し、企業の生産性を底上げするか」 が明確なテーマとなっており、その中心に位置づけられていたのが Data Intelligence（データインテリジェンス） です。

本記事では、特に印象に残った以下のポイントをまとめます。

• 最近の潮流と課題
• Data Intelligence Platform（DIP）の全体像
• Lakebase がもたらすアプリケーション進化
• Agent Bricks による AI エージェント運用
• Data Intelligence（AI/BI）の最新動向
• 国内大企業の最新事例（MUFG / Cosmo Energy など）

企業はすでに“AIを前提に業務を設計し直す段階” に進んでいます。

ただし現場では次の課題が依然として重い状況です。

• データ利用コストの増大
• 独自実装（企業内部で構築された独自の仕組み）によるロックイン
• ガバナンス構造の複雑化

AI導入が進むほど、これらの基盤課題が顕在化している印象でした。

AIが業務へ深く入り込むほど重要になるのが、「誰が・どのデータに・どこまでアクセスできるか？」 の制御です。

この中心に位置付けられていたのが Unity Catalog（UC） でした。

Unity Catalog は、Databricks のデータとAI資産を一元管理するガバナンス基盤です。
テーブル・ファイル・ノートブック・MLモデルを統合管理し、権限やリネージを標準化します。
AIエージェントのアクセス制御も担い、安全なデータ活用の要となる仕組みです。
https://www.databricks.com/jp/product/unity-catalog

これまでの「データウェアハウス刷新」といったレベルではなく、データ基盤 × AI基盤 × アプリ基盤 を一体で再定義する動きが主流になっています。Databricks はこの領域で急拡大し、現在は次のような大規模な組織となっています。

• 従業員：5,800名以上
• 顧客：20,000社以上
• アジアパシフィック社員数：1,000名以上
• 日本での成長率：80％超
• アジアパシフィック地域のパートナー数：1,000社以上

キーノートで最も強調されたのが “Data Intelligence Platform（DIP）”。これは Databricks が提唱する データ・AI・ガバナンス・エージェント運用を一体化した企業基盤 を意味します。

企業現場では、以下のような課題が依然として深刻です。

• 部門ごとにデータが散在し、活用できない
• AIが必要なデータへ安全にアクセスできない
• 部門ごとにガバナンスが異なる
• 高コスト・独自実装ロックインで刷新が困難

DIPはこれらを “まとめて解決する統合アーキテクチャ” として設計されています。

• オープンフォーマットで独自実装ロックインを排除
• すべてのデータ（構造化／非構造化）を統合
• Unity Catalog によるガバナンス統一
• AI活用前提のアーキテクチャ
• 外部基盤との フェデレーション（連携） を標準サポート

これらにより、「データとAIが常に接続され、企業全体で価値を生み続ける状態」を実現するのが DIP の目指す世界です。

今年の発表で最もインパクトがあったと感じたのが Lakebase でした。

Lakebase は Databricks が提供する「レイクハウスのためのフルマネージド PostgreSQL」。
従来分断されていた OLTP（アプリDB）と Lakehouse をシームレスに統合し、
アプリとAIがリアルタイムでつながる次世代アプリ基盤です。
https://www.databricks.com/jp/product/lakebase

会場デモでは、「AIにコーヒーを注文→Lakebase のテーブルが即更新」という未来的なアプリ動作が披露されました。これにより、以下のような従来の制約を一気に解消することができます。

＜Lakebaseで解消できること＞

• レガシーアーキテクチャに起因するロックイン
• ETL／同期コスト
• リアルタイム反映の限界

この分断を解消し、“アプリがデータを通じて継続的に進化する”という新しい世界観を提示していました。

AIエージェントは急速に広がっていますが、本番運用には課題が多くあります。

• 精度の揺らぎ
• コスト管理
• 想定外動作
• 業務特化エージェントの乱立

Agent Bricks は Databricks が提供する「企業向けAIエージェント運用基盤」。
Unity Catalog と連携した権限管理、スーパーバイザーによるエージェント制御、
コスト・品質の最適化など、本番環境で安心して AI を運用するための仕組みが統合されています。
https://www.databricks.com/product/artificial-intelligence/agent-bricks

＜Agent Bricksの特徴＞

• スーパーバイザーによる“マルチエージェント制御”
  複数エージェントを束ね、タスク配分や品質管理を担います。
  　
• ユーザー権限の“代理認証”
  AIエージェントが、SQL実行・ノートブック実行・ジョブ起動を行う際、Unity Catalog のユーザー権限を引き継ぐ ため安全性が高い。
  　
• 自動最適化
  精度・コスト・スキル切替を自動調整し、運用負荷を大きく軽減します。

  　

DIPの概念は「基盤」で終わりではなく、データ活用・BI活用そのものを再定義する取り組み にも展開されていました。

• ダッシュボード利用が +500% に増加
• 自然言語でインサイトを提示
• “質問を想定して前処理する”従来BIの限界を突破
• Genie によるデータ対話が中心に
• 6月発表の Genie Research Agentが「Why/How」を説明できる

Databricks は “データを見る”から“データと会話する”という新しいBI体験へ移行しつつあります。

MUFGは Databricks を 全社AI分析基盤 として採用し、強力な成果を示していました。

• データサイエンティストの生産性：+45%
• ETL処理時間：55%削減
• 環境スペック変更：10日 → 即時
• 基盤コスト：60%削減
• 環境払い出し工数：90%削減
• 業務適用：50件超
• 累計PoC：140件以上

非常に再現性の高い事例で、国内企業の指針となる内容でした。

Cosmo Energyは、組織全体でDX／AI活用を推進していました。

＜組織横断の取り組み＞

• DXアンケートによる全社員コミュニケーション
• 人事と連携したスキル可視化
• DX研修によるリテラシー向上
• DXフォーラムでの事例共有

＜成功のカギ＞

• 現場と経営、PMO、パートナー、DX/IT部門が近くで協力できたこと
• OSS志向の高速展開
• 小さく始めて広げるアプローチ

「AIの価値を阻むのは“慣れたやり方を変える勇気がないこと”」

という言葉が印象に残りました。

今年のキーノートを通じて明確になったのは、“AIとデータが完全につながるフェーズに入った” ということです。

• Lakebase によるアプリケーション進化
• Agent Bricks によるAIエージェント運用基盤
• Data Intelligence Platform による統合アーキテクチャ
• Unity Catalog による全資産ガバナンス
• AI/BI による意思決定の変革
• 国内大企業の実践事例

2025年は、“AIを導入する年”ではなく、“AIを業務に組み込み、組織が変わる年”として記憶されるかもしれません。