Databricks AIアシスタントの進化とGenie Code

Posted at 2026-03-11

DatabricksにはこれまでにもAIアシスタント機能が存在していましたが、2026年に入り Genie Code という形で大きく再編・強化されました。本記事ではGenie Codeの概要と、これまでのGenieおよびDatabricksアシスタントとの関係を整理した上で、公式チュートリアルである顧客セグメンテーション分析の実行例を紹介します。

GenieとDatabricksアシスタントの系譜

Databricksには、これまで大きく分けて2つのAI支援機能が存在していました。

Databricksアシスタント は、ノートブックやSQLエディターに組み込まれたAIコードアシスタントです。インラインでのコード補完、チャットによる質問応答、エラーのクイックフィックスといった機能を提供し、開発者の日常的なコーディング作業を支援してきました。

Genieスペース は、AI/BIの一機能として提供されるデータQ&Aインターフェースです。自然言語でデータに関する質問を投げかけると、SQLを自動生成して回答を返してくれます。データアナリストがダッシュボード上で直接データを探索する用途を想定して設計されています。

Genie Code は主にDatabricksアシスタントの発展形です。単なるコード補完やチャットに留まらず、複数ステップのタスクを自律的に計画・実行する「エージェントモード」を備え、Unity Catalogとの深い統合によりデータエンジニアリングからMLまで一貫して支援します。

Genieスペースは引き続き独立した機能として存在します (Genieスペースとは)。Genie Codeとは別物であり、AI/BIダッシュボード上での自然言語データQ&Aという用途は変わりません。

Genie Code とは

Genie Code は、Databricksでのデータ作業専用に構築された自律AIパートナーです。他のAIアシスタントと最も異なる点は、Unity Catalogと深く統合されていることです。テーブル、列、リネージを含む完全なデータランドスケープを理解し、組織固有のデータやガバナンスモデルに自律的に適応します。

現在提供されているすべての機能は、追加料金なしで利用できます (コンピュートコストのみ)。

Genie Codeの機能

エージェントモード: 自律的なマルチステップ実行

Genie Codeの最大の特徴が「エージェントモード」です。セル出力を読み取り、エラーを自動修正し、結果に基づいてアプローチを調整しながら、複数ステップのタスクを自律的に処理します。製品サーフェスごとに特化した動作をします。

サーフェス	Genie Codeの役割
ノートブック	探索的データ分析・モデルトレーニングの自動化
LakeFlow Pipelines	ETLワークロードの自動化・宣言型パイプラインの構築
ダッシュボード	本番対応ダッシュボードの計画・生成
MLflow	GenAIアプリケーションの理解・デバッグ・改善

インラインアシスト機能

エージェントモードに加え、以下の日常的なアシスト機能も提供されています。

チャット: Databricksドキュメントの引用を含む質問応答
インライン提案・オートコンプリート: コード記述をリアルタイムで支援
クイックフィックス: 基本的なエラーの自動修正提案
診断エラー: 環境エラーなど複雑なエラーの分析と修正
/スラッシュコマンド: 頻出プロンプトのショートカット
自然言語フィルタ: 自然言語でデータをフィルタリング
カタログエクスプローラー連携: サンプルデータの自然言語探索

チュートリアル: 顧客セグメンテーション分析

公式チュートリアルを使って、Genie Codeのエージェントモードを体験してみます。マーケティングキャンペーンデータを使ったK-meansクラスタリングによる顧客セグメンテーションをエンドツーエンドで実行します。

事前要件

Genie Codeが有効なDatabricksワークスペース
パートナー提供のAI機能がアカウント・ワークスペースの両方で有効
Genie Code エージェントモードのプレビュー有効化 (Databricksプレビューの管理)

ステップ1: データセットの準備

KaggleからMarketingキャンペーンデータセットをダウンロードし、Unity Catalogにテーブルとして登録します。

マーケティングキャンペーンデータセットをKaggleからダウンロード
新規 > データを追加またはアップロード をクリック
[テーブルの作成または変更] を選択し、ファイルをアップロード
ターゲットカタログとスキーマを指定して [テーブルを作成] をクリック

ステップ2: ノートブックを開く

サイドバーから [新規] > [ノートブック] を作成し、サーバレスコンピュートまたはクラスターにアタッチします。

ステップ3: エージェントモードの起動

ノートブック右上のGenie Codeペインを開き、モードセレクターで [Agent] を選択します。

ステップ4: セグメンテーションプロンプトの送信

以下のプロンプトを入力して送信します。

マーケティングキャンペーンの顧客をクラスタリングしてプロファイリングしてください。マーケティング目的に役立つ興味深いセグメントを特定したいです。

Genie Codeはプロンプトを受け取ると、以下のステップを自律的に実行します。

コンテキストの理解 — プロンプトとノートブックの現在の状態を読み取る
関連データの検索 — Unity Catalogで関連データアセットを検索・ロード
コードの生成と実行 — ライブラリのインポート → データ前処理 → モデルトレーニング → 結果の可視化
結果の要約 — 発見内容をわかりやすい言葉でまとめる

各ステップの実行前に承認を求められます。[許可] をクリックして進めます。[このスレッドで許可] を選べば現在の会話全体を一括承認できます。

ステップ5: 結果の確認

Genie Codeが完了すると、生成されたノートブックセルと概要がペインに表示されます。概要には各顧客セグメントの特性が記載されます。たとえば以下のようなセグメントが識別されることがあります。

プレミアムロイヤリスト — 高収入・高頻度購入層
バーゲンシーカー — 価格感度が高くプロモーション重視

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■ マーケティングセグメント サマリー
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クラスタ 0: 🔍 ウィンドウショッパー
  説明: 閲覧は多いが購入に至らない層。コンバージョン施策が有効
  人数: 1223人 (55.3%)
  平均収入: ¥37,282 | 平均支出: ¥146
  平均年齢: 55歳 | 子供数: 1.2
  キャンペーン反応: 0.2回 | 購入回数: 9回

クラスタ 1: 🌟 プレミアム顧客
  説明: 高収入・高支出。キャンペーン反応率も高いVIP層
  人数: 989人 (44.7%)
  平均収入: ¥70,108 | 平均支出: ¥1,177
  平均年齢: 59歳 | 子供数: 0.6
  キャンペーン反応: 0.8回 | 購入回数: 22回

ステップ6: フォローアップで深掘り

会話の文脈を保ちながら、追加プロンプトで分析を深掘りできます。

他に検討すべきクラスタリング手法はありますか？

クラスター数を増やすとどうなりますか？

過去90日以内に購入した顧客に絞り込んでください。

まとめ

Genie Codeは、Databricksアシスタントを発展させた自律型AIパートナーです。Unity Catalogとの深い統合とエージェントモードによる自律実行能力が加わり、従来のコード補完・チャットの域を大きく超えました。GenieスペースはAI/BIダッシュボード上のデータQ&A機能として引き続き独立して存在しており、Genie Codeとは用途・位置づけが異なります。

	Databricksアシスタント	Genieスペース	Genie Code
主な用途	コード補完・チャット	自然言語データQ&A	自律型マルチステップ作業
Unity Catalog連携	限定的	あり	深い統合
エージェントモード	なし	なし	あり
対応サーフェス	ノートブック・SQLエディター	AI/BIダッシュボード	ノートブック・LakeFlow・ダッシュボード・MLflow
料金	追加なし	追加なし	追加なし

データエンジニアリングからデータサイエンス、BIまで幅広い作業を自律的にサポートするGenie Code。ぜひエージェントモードを試してみてください。