この記事について
この記事は、Data + AI Summit 2025 で発表された "Announcing General Availability of Databricks Apps" について、日本語でまとめた記事となります。Databricks Appsはユーザーが自社のDatabricks環境内で安全かつ統制されたデータ・AI駆動アプリケーションを構築・デプロイ・スケールできるサービスとなっています。
この記事はDatabricksの公式ブログ記事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。
概要
Databricks Appsが正式に一般提供（GA）され、ユーザーが自社のDatabricks環境内でセキュアかつサーバーレスでデータ・AI駆動アプリケーションを構築・デプロイ・スケールできるようになりました。本記事ではこの新機能の概要と活用方法を解説します。
目次
主な発表内容
- 3大(Azure/AWS/GCP)クラウド・28 リージョンでDatabricks Apps を正式提供
- ユーザーはDatabricks環境内でインタラクティブなデータインテリジェンスアプリケーションを構築・デプロイ・スケール可能
- パブリックプレビュー期間に 20,000 以上のアプリケーションが構築され2,500 社以上 が既に利用
Databricks Appsとは
Databricks Appsは、Databricksプラットフォーム上で安全なデータ・AI駆動アプリケーションをセキュアに構築・デプロイ・スケール可能なサービスです。組織内のユーザーとの共有も容易なため、パブリックプレビュー開始以降採用が急速に拡大し、2,500以上の組織が20,000以上のアプリケーションを作成しています。
データとAI民主化の「ラストマイル」問題の解決
一般にアプリケーションのコーディングプロセスは開発の全体工程の半分以下です。
真の難所は、
- 認証とSSOの設定
- コンテナとインフラの管理
- データアクセスの保護
- 監視ツールの統合
- 監査ログの設定
- パッケージと環境の維持
といった “ラストマイル” を、本番レベルのセキュリティとガバナンスを保ちながら乗り越えることです。これまでは DevOps、IT、セキュリティ部門をまたいだ調整に 数か月を要し、その間にセキュリティギャップが生まれるリスクもありました。
Databricks Appsは、ワークスペース内で実行されるフルマネージドのサーバーレスランタイム を提供し、ID管理・ガバナンス・監視を組み込み済みのため、開発者はビジネスロジック実装やユーザー体験の向上施策実行に専念できます。
データがある場所にアプリケーションを構築
従来データを実際のビジネス価値に変えるには、
外部システムへのデータ移送・インフラの設計・保守等少なくない人的・経済的コストが発生するものでした。
Databricks Appsはこのモデルを逆転-データがある場所にアプリケーションを構築することで従来の課題を解決します。
主な特徴
Databricks Appsは以下の機能を提供します：
- 3大(Azure/AWS/GCP)クラウド・28 リージョンでセキュアかつサーバーレスなアプリケーションをデプロイ
- フレームワークの柔軟な選択 - Node.jsとReact、Streamlit、Dash、Plotly、Gradioなど、
- データサイエンティスト・データエンジニアに馴染み深いPythonやJavaScriptフレームワークを使用しアプリケーションを作成可能
- SSOと認証を標準搭載し、Unity Catalogのアクセス権限に基づくユーザーレベルのアクセス制御
- 標準搭載の監査ログでアプリケーション利用状況とアクセスパターンのトラッキング
- Git、CI/CDなど組織のソフトウェア開発プラクティスやツールとのシームレスな統合
これらによりデータアナリストやデータエンジニア中心のチームでもPoCレベルのアプリケーションから本番稼働に耐えうるアプリケーションへ迅速に移行できます。
すぐに始める方法
Databricks Appsは現在すべての顧客に正式提供（GA）されています。
PythonまたはJavaScriptフレームワークを使用して今すぐ開発を始め、本番稼働レベルのアプリケーションを
組織内にデプロイすることが可能です。
始めるには：
まとめ
Databricks Appsの正式リリースにより、データとAIの価値をエンドユーザーに直接届けることが可能となりました。
データプラットフォームへアプリケーションを開発・デプロイすることで、セキュリティとガバナンスを維持しながら、
データインテリジェンスの「ラストマイル」問題を解決できます。
Pythonフレームワーク（StreamlitやDashなど）や、JavaScriptフレームワーク（Node.jsやReactなど）を使って、
すぐに自社のデータインテリジェンスアプリケーション開発をスタートしましょう。
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