はじめに
2026年6月15日~18日に、サンフランシスコ・バーチャルにて開催されるDatabricks主催の、年間最大規模のカンファレンスイベント、「Databricks Data＋AI Summit 2026」（DAIS）が開催中です。
本記事はDAIS2026 Keynote Day 2で発表された、アップデート情報のまとめ記事です。
本記事はDatabricks公式発表を元にした非公式の日本語要約であり、すべての著作権・知的財産権はDatabricksに帰属します。
忙しい方向けまとめ
2日目のキーメッセージをひとことで言うと、
「賢いモデルを導入するだけでは不十分で、それを企業文脈の中で安全かつ経済的に動かせる基盤こそが競争力になる」 ということでした。
発表内容を大きくまとめると、以下の4点です。
-
Omnigent のオープンソース公開
Claude Code や Cursor など乱立するAI開発ツールを束ねる「メタハーネス」が登場 -
Agent Bricks の拡張
サンドボックスやメモリ機能により、エージェント開発の実装負荷を低減 -
Microsoft・Relianceとの提携
「System of Context」を軸に、企業データとAIの接続をより大きなスケールで推進 -
業務特化型エージェントの本格展開
マーケティング向けの Customer Lake、セキュリティ向けの Lake Watch / Panther を発表
0. Keynote 2日目に共通する大テーマ
1日目が「AIに企業データを渡すにはどうするか」だったのに対し、2日目はその先、
「企業の現場でAIを継続的に動かすには何が必要か」 が主題でした。
その整理軸として示されていたのが、以下の4つです。
| 軸 | 意味 | 代表的な発表 |
|---|---|---|
| Choice | 特定モデルに縛られない選択肢 | Omnigent、モデル切り替え |
| Control | エージェントや利用権限の統制 | Unity AI Gateway、ポリシー制御 |
| Cost | トークン消費の最適化 | Intelligent Routing、Value Maxing |
| Context | 自社データ・暗黙知の活用 | System of Context、Genie連携 |
2日目のメッセージは明快でした。
AIモデルの賢さそのものではなく、それを企業の文脈に接続し、制御し、コスト最適化しながら現場で使える形に落とし込めるか が勝負になってきています。
第1章：エージェント開発の救世主、メタハーネス「Omnigent」誕生
共同創業者の Matei Zaharia 氏から、オープンソース化されたばかりの Omnigent（オムニジェント） が発表されました。
乱立する開発ツールを束ねる「メタハーネスツール」
現在、Claude Code や Codex、Cursor など、AIとシステムを接続するための「ハーネス」が各ツールごとに乱立しています。
その結果、エージェント同士の連携や文脈の共有、コスト・セキュリティの統治が極めて難しくなっていました。
Omnigent は、これら個別のハーネスの上に立ち、横断的な制御を可能にするプラットフォーム として登場しました。
Omnigent の3つの特徴
1. Composition（構成）
複数のモデルやツールを組み合わせ、YAML ファイル1枚で挙動を定義できます。
安価な小型モデルで行き詰まった時だけ大型モデルを呼ぶ「Advisor（相談役）パターン」も実装しやすくなります。
2. Collaboration（協働）
エージェントと人間が同じセッションに同時参加し、リアルタイムでチャット、ファイル修正、コメントが可能になります。
3. Control（制御）
「機密文書を読んだエージェントは、外部へのメール送信をブロックする」といった、コンテキスト型ポリシー を適用できます。
これらの機能を持つインターフェイスは、単なる開発支援ではなく、
Agent と共同開発するインターフェイスそのものを再定義する発表 だったと感じました。
第2章：エージェント開発プラットフォーム「Agent Bricks」の機能拡充
Databricks のAI基盤は急速に普及しており、その中で開発者が直面するのが インフラ構築の複雑さ です。
この課題に対する答えとして、Agent Bricks の機能拡張が発表されました。
開発者支援のための新機能
今回の発表で特に重要だったのは、以下の3点です。
-
SpaceXとの提携
最先端モデル「Grok」ファミリーを Databricks 上で提供開始 -
Agent Memory Services
ユーザーごとの会話履歴や設定を保存し、別々のエージェントを作ることなく高度なパーソナライズを実現 -
Databricks Sandbox
エージェントが安全にコードを実行するための VM（仮想マシン）。ミリ秒単位で起動・破棄され、企業のガバナンスを保ったままデータへアクセス可能
Unity AI Gatewayで「token maxing」から「value maxing」へ
乱立するエージェントの 予算管理 を Unity AI Gateway で自動化する様子もデモとして紹介されました。
タスクの内容に応じてモデルを自動で振り分ける Intelligent Routing により、
- 単純な処理は安価なモデルへ
- 難しい処理やエッジケースは高性能モデルへ
という使い分けが可能になります。
Databricks の社内分析では、高価なモデルの多くが オーバースペック だったことも示され、
今後はとにかくトークンを消費する時代（token maxing）から、コストに見合った価値を最大化する時代（value maxing） へのシフトが進むことを印象づける発表でした。
第3章：Microsoft サティア・ナデラ氏が語る「System of Context」
ビデオ登壇した Microsoft CEO のサティア・ナデラ氏は、市場がフロンティアモデルそのものの崇拝から、自社のデータや IP を活かす 「フロンティア・エコシステム」 へ移行していると語りました。
【これまでの企業システム】
System of Record（記録の体系：ERPなど） ➔ System of Engagement（繋がりの体系：CRMなど）
【これからのAI時代】
★ System of Context（文脈の体系：Databricks× Microsoft）
ナデラ氏は、文脈が弱いとエージェントは無駄な検索を繰り返し、トークンを浪費すると指摘しました。
逆に言えば、企業データやトレースで強化された小型モデルは、文脈のない大型モデルを上回る可能性がある、ということです。
今後は Databricks Genie と Microsoft 365 Copilot / Teams の連携が進み、企業の競争力は
- Human Capital
- Token Capital
- Tacit Knowledge
の掛け算で決まっていく、というメッセージで締めくくられました。
第4章：ビジネスの現場を変える「特化型エージェント」
2日目で特にビジネスインパクトが大きいと感じたのが、
データ基盤から直接立ち上がる垂直統合型エージェントの発表でした。
マーケティング：常時稼働の1対1マーケを実現する「Customer Lake」
従来のマーケティング施策は、
- 顧客セグメントを切る
- オーディエンスを作る
- キャンペーンを配信する
というウォーターフォール型で進めるのが一般的でした。
しかし、エージェント主導の購買行動が広がる世界では、このやり方は遅すぎます。
そこで発表されたのが、Lakehouse に埋め込まれたエージェント型 CDP である Customer Lake です。
主な構成要素は次の2つです。
Profile Agents
生の顧客データの取り込みから ID 解決までを自動化。
曖昧なケースでは LLM が補助し、必要に応じて人間の確認へフォールバックします。
Campaign Agents
顧客一人ひとりに対してエージェントが付き、最新シグナルをもとに「次にとるべき最善の行動」を判断し、コンテンツを生成します。
開始日も終了日もない、常時稼働型（evergreen） のループが特徴です。
セキュリティ：SOCを再設計する「Lake Watch」と「Panther買収」
もう一つの大きな柱がセキュリティです。
攻撃側がAIを使って脆弱性探索や大規模情報窃取を自動化する時代では、
週に数万件規模のアラートを人間だけで処理するのは現実的ではありません。
そこで Databricks は、セキュリティデータハウス Lake Watch を強化し、
さらに AI SOC プラットフォーム Panther の買収合意を発表しました。
デモでは、
- ログデータの標準スキーマへの自動正規化
- Genie を使った検知ルールの高速作成
- 過去ログからコードレベルまで遡る調査の自動化
といった流れが示され、
調査能力が「セキュリティチームの人数」に縛られなくなるという世界観が提示されました。
第5章：プロトタイプから本番へ──Databricks Apps の進化
Databricks Apps も、単なる「作れる環境」から、
安全に本番運用へ持っていくための仕組み へと進化していました。
今回発表されたポイントは以下の通りです。
App Spaces
アプリ単位ではなく、複数アプリをまとめた空間単位 でポリシーや共有範囲を管理。
コストや利用量も統合して見やすくなります。
Serverless Microapps
低頻度・軽量なアプリ向けの仕組みで、
スケール・トゥ・ゼロによりコストを抑えつつ、数秒で起動できます。
Genie AI Builder
知識オントロジーやガバナンス境界を活用し、
最初から本番品質を意識したアプリ生成を支援する機能です。
このセクションで伝わってきたのは、
「AIアプリを素早く作ること」よりも、「安全に本番へ持っていくこと」の重要性 でした。
まとめ：AIモデルの賢さを競う時代から、アーキテクチャとデータで差をつける時代へ
Databricks Data + AI Summit 2026 の Keynote 2日目を通して見えてきたのは、
優れたモデルを持っていること自体は、もはや差別化になりにくい という現実です。
これから企業の競争力を左右するのは、
- 自社データをどう文脈化するか
- エージェントをどう統制するか
- コストをどう最適化するか
- 業務に直結する形でどう実装するか
もはや「最先端モデルを入れれば勝てる」時代ではありません。
Token Maxing ではなく Value Maxing へ。
そして、マーケティングやセキュリティのような現場領域にまで、AIが直接入り込むフェーズが始まっています。
企業として今後検討したいポイント
もし自社でAI活用を本格化するなら、次の観点で整理していく必要があります。
- 自社のAI施策は Choice / Control / Cost / Context の4軸で設計できているか
- プロトタイプ止まりのAIを、本番運用に耐える形へ昇格させる基盤があるか
- マーケティングやセキュリティなど、業務に近い領域でエージェントをどう使うか
- コスト暴走やガバナンス崩壊を防ぐ運用設計ができているか
ご興味のある方へ
当社では、今回発表された Databricks の最新エコシステムを踏まえ、
お客様のビジネスに合わせた 次世代AIエージェント基盤の設計・導入支援を行っています。
- 社内データのAI活用を進めたい
- コスト暴走やセキュリティリスクが不安
- 現場のプロトタイプを安全に本番化したい
といった課題をお持ちの場合は、ぜひお気軽にご相談ください。
お知らせ
ナレッジコミュニケーションでは、Databricks Data + AI Summit 2026 開催に伴い、日本語でのウェビナーや現地レポートを公開しております！
DAIS2026 Recap イベント
現地参加が難しかった方や、主要トピックスを短時間で振り返りたい方向けに、Recapイベントを開催します。
セッションの要点整理や、日本企業での実装観点も交えてご紹介予定です。
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