Databricks Advent Calendar 2024

データブリックス・ジャパン株式会社

Databricksリリースノート(毎日更新)

Databricks

Last updated at 2026-05-02Posted at 2024-12-14

DatabricksのリリースノートRSSに対して生成AIによる翻訳を行い、ユーザーへのインパクトを説明する文を生成しています。すべての処理は自動で行われています。

注意
翻訳やインパクトの説明文は生成AIによるものですので、詳細は原文を確認ください。

コミュニティコネクタ（ベータ版）

2026-05-01

オープソースコネクタを使用すると、Lakeflow Connect をマネージドコネクタがサポートしていない送信元に拡張できます。これらはコミュニティによって構築および保守されます。登録済みコネクタを使用するか、独自のコネクタを作成します。「Lakeflow Connect のコミュニティコネクタ」を参照してください。

ユーザーへのインパクト

Databricksユーザーは、Lakeflow Connectを通じて、コミュニティが構築したオープソースコネクタを利用し、マネージドコネクタがサポートしていないデータソースに接続できるようになります。これにより、データ取り込みの柔軟性が向上します。ユーザーは既存のコネクタを使用するか、自らコネクタを作成することが可能です。

Unity CatalogでのMLflowトレースストレージが一般公開プレビューになりました。

2026-04-30

以前ベータ版として提供されていたUnity CatalogテーブルでのMLflowトレースストレージが、パブリックプレビューとして利用できるようになりました。トレースはOpenTelemetry（OTel）形式で保存され、アクセスはUnity Catalogスキーマとテーブル権限によって制御され、Databricks SQLまたはMLflow Python SDKからトレースをクエリできます。サポートされているリージョンについては、リージョン限定で利用できる機能を参照してください。

詳しくは、Unity CatalogにOpenTelemetryトレースを保存する、Unity Catalogに保存されたOpenTelemetryトレースのクエリを参照してください。

ユーザーへのインパクト

Unity CatalogでのMLflowトレースストレージが一般公開プレビューになりました。これにより、機械学習モデルのトレースがUnity CatalogテーブルにOpenTelemetry形式で保存され、Databricks SQLまたはMLflow Python SDKからクエリできるようになります。トレースへのアクセスはUnity Catalogの権限で制御されます。サポートリージョンについてはドキュメントを参照してください。詳細な利用方法については、関連ドキュメントをご覧ください。

Lakeflow Jobs のタスクの無効化が一般提供開始になりました。

2026-04-30

Databricks Lakeflow ジョブでタスクを無効にできるようになりました。こうすることで、ジョブからタスクを削除しなくても、実行時にそのタスクをスキップできます。無効化されたタスクは、その設定と実行履歴を保持するため、後でタスクを再構築することなく、タスクを再度有効にすることができます。 Lakeflow ジョブの無効化されたタスクを参照してください。

ユーザーへのインパクト

Databricks Lakeflow ジョブでタスクを無効化できるようになりました。これにより、タスクを削除せずに実行時にスキップでき、設定と履歴を保持したまま後で再有効化できます。

Power BI の接続は ADBC に移行します

2026-04-30

Power BIは、2026年7月にすべてのPower BI接続をArrow Database Connectivity（ADBC）に移行する予定です。混乱を避けるため、Databricksでは開発環境とステージング環境のセマンティックモデルをADBCに切り替え、ワークロードを検証することを推奨しています。

Databricks上のPower BI用ADBCドライバーは、2025年10月からパブリックプレビューとして提供されています。2026年2月以降、Power BI DesktopおよびPower BIサービスにおける新規接続はデフォルトでADBCを使用します。手動で更新しない限り、既存の接続ではODBCが引き続き使用されます。

詳しくはPower BI向けADBCまたはODBCドライバーの設定をご覧ください。

ユーザーへのインパクト

2026年7月にPower BIの接続方法がADBCに統一されるため、開発環境やステージング環境でADBCへの切り替えとワークロードの検証を行ってください。ADBCドライバーは2025年10月からパブリックプレビューとして利用可能です。また、2026年2月以降に新規に作成されるPower BI DesktopおよびPower BIサービスへの接続はデフォルトでADBCが使用されますが、既存の接続については手動での更新を行わない限りODBCが引き続き使用されます。ADBCまたはODBCドライバーの設定方法については、Databricksのドキュメントを参照してください。

Genieのスケジュールタスク（ベータ版）

2026-04-30

Genieでスケジュールタスクがサポートされるようになりました。ユーザーは定期的なプロンプトを設定して、毎週のダイジェストや毎日のインサイトを自動化することができます。詳細はスケジュールタスクをご覧ください。

ユーザーへのインパクト

Genieで定期的なタスクが設定できるようになりました。これにより、例えば毎週のレポート自動化などが容易になります。詳細はドキュメント（https://docs.databricks.com/aws/ja/workspace/genie-chat#scheduled-tasks）をご確認ください。

集計SQL関数を、measureの同義語として使用します。

2026-04-30

新しい集計関数aggは、measureのシノニムです。metric viewのメジャーを照会するときに、より短い代替手段としてagg(measure_column)を使用します。

ユーザーへのインパクト

Databricksの新しいリリースにより、agg関数がmeasureの同義語として利用可能になりました。これにより、metric viewのメジャーを照会する際に、agg(measure_column)というより簡潔な構文を使用できるようになります。つまり、既存のSQLクエリでmeasureの代わりにaggを使用することができ、コードの可読性が向上します。具体的には、以下のような変更が期待できます。

-- 以前の構文
SELECT measure(column_name) FROM metric_view;

-- 新しい構文
SELECT agg(column_name) FROM metric_view;

この変更は、下位互換性があり、measureを使用した既存のクエリは引き続き動作しますが、新しいagg関数を使用することで、より簡潔で読みやすいクエリを書くことができるようになります。

Databricks Apps 上の Agent Bricks Supervisor Agent がカスタム MCP サーバーとカスタムエージェントをサポートするようになりました。

2026-04-30

カスタムMCPサーバーやDatabricks Appsでホストされているカスタムエージェントを、Supervisor Agentのサブエージェントとして追加できるようになりました。詳しくはSupervisor Agentを用いた調整済みマルチエージェントシステムの作成をご覧ください。

ユーザーへのインパクト

Databricks Apps上のAgent Bricks Supervisor AgentがカスタムMCPサーバーとカスタムエージェントをサポートするようになったため、ユーザーはSupervisor AgentのサブエージェントとしてカスタムMCPサーバーやカスタムエージェントを追加できるようになりました。これにより、より柔軟なマルチエージェントシステムの構築が可能になります。詳細はドキュメント「Supervisor Agentを用いた調整済みマルチエージェントシステムの作成」に記載されています。

Databricks Runtime のメンテナンス更新情報 (04/29)

2026-04-29

サポートされている Databricks Runtime バージョン向けの新しいメンテナンス更新が利用できるようになりました。これらの更新には、バグの修正、セキュリティパッチ、パフォーマンスの向上が含まれています。詳細については、以下を参照してください。

ユーザーへのインパクト

Databricks Runtimeのメンテナンス更新により、バグ修正、セキュリティパッチ、パフォーマンス向上がサポートされているバージョン（16.4 LTS、15.4 LTS、14.3 LTS、13.3 LTS）に適用されます。これにより、Databricksユーザーはより安定し、セキュリティの高い環境で作業できるようになります。影響を受けるバージョンのユーザーは、最新の更新情報を確認し、必要に応じて更新することをお勧めします。

Genieのチャットがパブリックプレビューになりました。

2026-04-29

Genieのチャット機能がベータ版からパブリックプレビューに移行しました。チャットは、自然言語でデータに関する質問をするための統一されたフルスクリーンインターフェイスを提供します。既存のGenieスペース、ダッシュボード、クエリを使用して、組織のデータに関する質問に回答します。ワークスペースの管理者は、プレビューページからチャットを有効にできます。

詳細はGenieのチャット機能を参照してください。

ユーザーへのインパクト

Genieのチャット機能がパブリックプレビューになったことで、Databricksユーザーは自然言語でデータに関する質問ができるようになりました。管理者はプレビュー設定から簡単に有効にでき、既存のGenieスペースやダッシュボードを使ってデータに関する質問に答えることができます。これにより、データ分析がより直感的になります。詳細については、公式ドキュメントを参照してください。

Databricks アプリのユーザー認証は、コンプライアンスセキュリティプロファイルが有効になっているワークスペースで近日中に利用できるようになります。

2026-04-29
2026年6月初旬に、コンプライアンスセキュリティプロファイルが有効になっているワークスペースでは、Databricks Appsのユーザー認可が自動的に有効になります。ユーザー認可により、アプリはアプリユーザーのIDで動作し、ユーザーの既存の権限を強制しながらユーザーの代わりにリソースにアクセスできます。詳しくは、ユーザー認可をご覧ください。

ユーザーへのインパクト

コンプライアンスセキュリティプロファイルが有効になっているワークスペースでは、2026年6月初旬にDatabricks Appsのユーザー認可が自動的に有効になります。これにより、アプリはユーザーのIDで動作し、ユーザーの権限を強制しながらリソースにアクセスできるようになります。Databricksユーザーには、ユーザー認可に関するガイドラインに従うことが推奨されます。

Zendesk Support コネクタ (GA)

2026-04-28
Lakeflow ConnectのZendesk Supportコネクタが一般提供開始されました。詳細については、Zendesk Supportコネクタの概要を参照してください。

ユーザーへのインパクト

Zendesk Support コネクタが一般提供開始されました。これにより、DatabricksユーザーはZendesk Supportのデータを簡単に取り込み、分析できるようになります。Lakeflow Connectのこの新機能を利用することで、ユーザーはより効率的にデータを統合し、ビジネスインサイトを得ることができます。詳細はドキュメントを参照してください。

Lakeflow Spark宣言パイプラインの更新は60日間保持されます。

2026-04-28
Lakeflow Spark宣言的パイプラインの更新履歴は、従来の30日間から60日間に延長されました。この拡張保持期間は、パイプラインUIに表示され、Pipelines REST APIによって返される更新に適用されます。

ユーザーへのインパクト

Lakeflow Spark宣言的パイプラインの更新履歴保持期間が30日から60日に延長されました。これにより、ユーザーはパイプラインUIやPipelines REST APIでより長い期間にわたってパイプラインの更新履歴にアクセスできるようになります。

属性ベースのアクセスコントロール（ABAC）が一般提供開始されました。

2026-04-28
属性ベースのアクセス制御（Attribute-based access control: ABAC）が一般提供（GA）されました。ABACは、Unity Catalogのアクセス制御モデルの1つであり、データアセットに適用されたガバナンスタグを使用して、テーブル、マテリアライズドビュー、ストリーミングテーブルの行フィルタおよび列マスクポリシーを動的に適用します。ポリシーは、カタログ、スキーマ、またはテーブルのレベルで関連付けられ、一致するタグ属性を持つすべてのセキュリティ保護可能なオブジェクトに自動的に適用されるため、テーブルごとの設定を行わずに大規模な一貫したアクセスルールを実現できます。
このGAリリースの一部として、ユーザーがABACで保護されたテーブルにアクセスするビューまたは関数をクエリする場合、行フィルタと列マスクは、ビューまたは関数の所有者のIDではなく、セッション・ユーザーのID（クエリを実行しているユーザーのID）を使用して評価されるようになりました。これにより、ABACの動作は、テーブルレベルの行レベルのセキュリティおよび列マスキングと整合するものとなりました。ビューや関数を介してクエリを実行するユーザーは、依然として基になるテーブルに対する直接的な権限を必要としません。
これは破壊的変更です。Databricksから影響を受ける可能性のあるお客様として連絡を受けた場合、ポリシーを適応させるための3か月の猶予期間が与えられています。連絡を受けていない場合、または新規のお客様の場合は、新しいセッションIDの動作が既にアカウントのデフォルトとなっています。詳細については、ビューに対するABACポリシーを参照してください。
詳細は、Unity Catalog での属性ベースのアクセス制御を参照してください。

ユーザーへのインパクト

このリリースノートは、Databricksユーザーに対して、属性ベースのアクセスコントロール（ABAC）の一般提供開始と、それに伴う変更について通知するものです。

主な影響と変更点は以下の通りです：

ABACが一般提供開始され、Unity Catalogのアクセス制御モデルの一つとして利用可能になりました。これにより、ガバナンスタグを使用してテーブル、ビュー、マテリアライズドビュー、ストリーミングテーブルの行フィルタおよび列マスクポリシーを動的に適用できます。
ビューまたは関数に対するクエリの実行時に、行フィルタと列マスクの評価に使用されるIDが、ビューまたは関数の所有者のIDからセッション・ユーザーのID（クエリを実行しているユーザーのID）に変更されました。
この変更は破壊的変更です。影響を受ける可能性があるお客様にはDatabricksから連絡があり、ポリシーを適応させるための3か月の猶予期間が与えられています。連絡を受けていないお客様や新規のお客様の場合、新しいセッションIDの動作が既にアカウントのデフォルトとなっています。
ユーザーがビューまたは関数を介してテーブルにアクセスする場合、依然として基になるテーブルに対する直接的な権限は必要ありません。
詳細については、Databricksのドキュメント（「Unity Catalog での属性ベースのアクセス制御」および「ビューに対するABACポリシー」）を参照することが推奨されています。

この変更により、Databricksユーザーは、ABACポリシーの適用方法と、ビューや関数を介したクエリの動作についての理解を深める必要があります。影響を受けるお客様は、与えられた猶予期間内にポリシーの見直しと適応を行うことが求められます。

5X-Large SQLウェアハウスのサイズ (パブリックプレビュー)

2026-04-28

サーバーレスおよびプロSQLウェアハウスのための5X-Largeクラスターサイズが、全リージョンのパブリックプレビューで利用可能です。5X-Largeサイズは512のワーカーを提供します。ワークスペースの管理者は、プレビューページからこの機能へのアクセスを制御することができます。Databricksプレビューの管理を参照してください。SQLウェアハウスのサイズ設定に関する詳細については、SQLウェアハウスのサイズ設定、スケーリング、およびキューイングの挙動を参照してください。

ユーザーへのインパクト

サーバーレスおよびプロSQLウェアハウスにおいて、より大規模な5X-Largeクラスターサイズがパブリックプレビューで利用可能になりました。これにより、最大512ワーカーを使用できます。ワークスペース管理者はプレビューへのアクセスを制御できます。

SSH 逆トンネルを使用して Databricks をオンプレミスリソースに接続する

2026-04-28

Databricksのクラシックおよびサーバレスコンピュートを、AWSのプロキシVMとともにSSHリバース・トンネルを設定することにより、インバウンド・ファイアウォール・アクセスを開くことなくオンプレミス・リソースに接続できるようになりました。 SSH リバーストンネルを使用してオンプレミスリソースに接続するを参照してください。

ユーザーへのインパクト

Databricksのクラシックおよびサーバレスコンピュートが、SSHリバース・トンネルを使用することで、オンプレミスリソースに接続できるようになりました。これにより、インバウンドファイアウォールアクセスを開く必要がなくなります。具体的な手順については、Databricksのドキュメント「SSH リバーストンネルを使用してオンプレミスリソースに接続する」を参照してください。

Unity Catalog の機能にタグ付けします。

2026-04-28

関数が、Unity Catalog でタグ付け可能なオブジェクトタイプとしてサポートされるようになりました。SET TAG および UNSET TAG を使用して、関数からタグを追加または削除します。タグを使用すると、関数を検索したり、関数を認定したり、非推奨にしたりできます。「Unity Catalog でセキュリティ保護可能なオブジェクトにタグを適用する」を参照してください。

ユーザーへのインパクト

このリリースにより、DatabricksユーザーはUnity Catalogの関数にタグを付与できるようになります。これにより、SET TAGやUNSET TAGコマンドを使用して関数にタグを追加または削除し、関数の検索、認定、または非推奨化が容易になります。したがつて、ユーザーはより効率的に関数を管理できるようになります。

データ品質モニタリング（ベータ版）の最近解決されたインシデントセクション

2026-04-27

データ品質モニタリングダッシュボードに、現在ベータ版の最近解決されたインシデントセクションが追加されました。このセクションには、以前は異常と判定されていたが、その後自動的に正常な状態に復帰したテーブルが、復帰時刻とともに表示されます。このビューを使用して、自動修復されたデータ品質の問題を特定し、既知の問題が修正されたことを確認します。詳細については、最近解決されたインシデントの表示を参照してください。

ユーザーへのインパクト

データ品質モニタリング（ベータ版）において、自動で正常に復帰したテーブルの履歴が「最近解決されたインシデント」セクションに表示されるようになりました。これにより、自動修復されたデータ品質の問題を容易に特定し、修正の確認が行えるようになります。

Databricks OneがGenieに名称変更されました。

2026-04-27

Databricks One（簡略化された Databricks インターフェイス）は Genie に名称が変更されました。機能とその能力に変更はありません。Genieを使用すると、ユーザーは以下のことが可能になります。

主要業績評価指標（KPI）をトラッキングし、メトリクスを分析するために、AI/BI ダッシュボードを表示・操作する。
Genieを使用して自然言語でデータに関する質問をする。
分析、AI、およびワークフローを組み合わせたカスタムビルドの Databricks アプリを使用する。

Genie UIを参照してください。

ユーザーへのインパクト

Databricks OneがGenieに名称変更されました。機能や能力に変更はありません。Genieを使うことで、ユーザーは以下のことが可能です。

AI/BIダッシュボードでKPIを追跡し、メトリクスを分析する。
Genieで自然言語を使ってデータを問い合わせる。
カスタムのDatabricksアプリを利用する。

詳細はGenie UIのドキュメントを参照してください。

Confluenceコネクタ（GA）

2026-04-25

Lakeflow ConnectのConfluenceコネクタが一般提供開始されました。詳細はConfluenceコネクタをご覧ください。

ユーザーへのインパクト

Confluenceコネクタが一般提供開始されました。これにより、Databricks Lakeflow Connectを使用してConfluenceのデータを簡単に取り込むことができるようになり、ユーザーはConfluenceのデータをDatabricks内で分析や処理を行うことが可能になります。具体的な設定方法や使用方法については、Databricksのドキュメントを参照してください。

Databricks Excel アドインを使用するには、ワークスペースのプレビュー機能を有効にする必要があります。

2026-04-24

Databricks Excelアドインを使用するには、管理者はPreviewsページからExcel Connectorプレビューを有効にする必要があります。「Databricks Excelアドインの設定」および「Databricksプレビューの管理」を参照してください。

ユーザーへのインパクト

Databricks Excelアドインを使用するには、管理者がワークスペースのPreviewsページでExcel Connectorプレビューを有効にする必要があります。詳細は、Databricks Excelアドインの設定およびDatabricksプレビューの管理に関するドキュメントを参照してください。

Databricks SDK を使用して Supervisor Agent をプログラムで管理する（ベータ版）

2026-04-24

Python 用 Databricks SDK を使用して、Supervisor Agent とそのツールを作成および管理できるようになりました。詳細については、Supervisor Agent を使用して調整されたマルチエージェントシステムを作成するを参照してください。

-> Supervisor Agent とそのツールは、Python 用 Databricks SDK を使用して作成および管理できます。詳細については、「Supervisor Agent を使用して調整されたマルチエージェントシステムを作成する」を参照してください。

ユーザーへのインパクト

Databricks SDK for Pythonを使用することで、Supervisor Agentとそのツールをプログラムで作成・管理できるようになりました。これにより、より柔軟かつ自動化されたマルチエージェントシステムの構築が可能になります。詳細な手順については、ドキュメント「Supervisor Agent を使用して調整されたマルチエージェントシステムを作成する」を参照してください。

DatabricksがホストするモデルとしてOpenAI GPT-5.5およびGPT-5.5 Proが利用可能になりました。

2026-04-24
Mosaic AI Model Servingは、Databricksがホストするモデルとして、OpenAIのGPT-5.5およびGPT-5.5 Proをサポートするようになりました。これらのモデルには、Foundation Model APIsのトークン従量制を使用してアクセスできます。
顧客は、適用される条件への準拠を保証する責任があります。

ユーザーへのインパクト

Databricksユーザーは、Mosaic AI Model Servingを通じてOpenAIのGPT-5.5およびGPT-5.5 Proモデルにアクセスできるようになりました。これにより、トークン従量制でこれらのモデルを利用できます。ただし、ユーザーはこれらのモデルを使用する際に適用される条件への準拠を保証する責任があります。

ワークスペースの基本環境が一般提供開始されました。

2026-04-24

Workspace ベース環境が一般提供されるようになりました。Workspace ベース環境を使用すると、Workspace 管理者はサーバーレスノートブック用に事前に構築されキャッシュされた環境を作成、管理できます。

詳しくはWorkspaceベース環境の管理をご覧ください。

この機能は、2026年5月下旬より、コンプライアンスセキュリティプロファイルが有効になっているワークスペースで展開されます。デフォルトで有効になります。

ユーザーへのインパクト

ワークスペースの基本環境が一般提供開始されました。これにより、ワークスペース管理者はサーバーレスノートブック用の事前に構築されキャッシュされた環境を作成、管理できます。2026年5月下旬より、コンプライアンスセキュリティプロファイルが有効なワークスペースではデフォルトで有効になります。詳細はドキュメント「Workspaceベース環境の管理」を参照してください。

Databricks One アプリの検索

2026-04-23

Databricksアプリの検索: Databricks Oneの検索バーからDatabricks Appsを検索できるようになりました。

ユーザーへのインパクト

Databricks One アプリの検索機能が追加されました。これにより、Databricksアプリを検索バーから直接検索できるようになり、ユーザーはより簡単にDatabricks Appsにアクセスできるようになります。

Genieコードスペースの設定

2026-04-23

Genieコードスペースの設定：Genieコードには、Genieスペースを設定するためのツールが追加されました。指示や、質問例、説明文などを更新することができます。

ユーザーへのインパクト

Genieのコードスペースがカスタマイズ可能になりました。指示や質問例、説明文を更新できるため、ユーザーはGenieを自分のニーズに合わせてより柔軟に使用できます。これにより、Genieの使い勝手が向上し、より効果的に活用できるようになります。

Genieアプリ検索

2026-04-23

Databricks Appsの検索: Genieの検索バーからDatabricks Appsを検索できるようになりました。

ユーザーへのインパクト

Genieの検索バーからDatabricks Appsを検索できるようになりました。これにより、ユーザーはGenieから直接Databricks Appsにアクセスして利用することが容易になります。

ワークスペースオブジェクトの権限は、間もなくすべてのアカウントグループから継承されるようになります。

2026-04-23
近日リリース予定のバージョンにおいて、ワークスペースオブジェクトのパーミッションは、ワークスペースに直接割り当てられたグループだけではなく、すべてのアカウントグループから継承されるようになります。プリンシパルは、ジョブ、ノートブック、フォルダ、クエリ、ダッシュボードなどのワークスペースオブジェクトに対するパーミッションを、それらのプリンシパルがメンバとなっているアカウントグループ全てから継承します。アカウントグループがワークスペースに割り当てられているかどうかは問いません。ユーザーがこれらのパーミッションを使用するには、依然としてワークスペースに割り当てられている必要があります。

この変更により、非アクティブな(「孤立した」)パーミッション付与もアクティブになります。これは、グループがワークスペースから削除された後もそのグループに残っているパーミッション付与です。新しいパーミッションが追加されるわけではありませんが、既存の孤立したパーミッションがアクティブになり、ワークスペースメンバーに予期せぬアクセス権が与えられる可能性があります。例えば、「Contractors」グループがワークスペースから削除されたがフォルダの編集アクセス権を依然として保持している場合、「Contractors」に属するワークスペースメンバーはそのフォルダへのアクセス権を得ます。

Databricksでは、ご利用のワークスペースパーミッションをレビューすることをお勧めします。以下のノートブックを使用して、ご利用のワークスペースにおける非アクティブなパーミッション付与を識別してください。

Orphaned permissions analysis notebook

-> この部分はHTMLタグが含まれており、翻訳の必要がないためそのまま残します。したがって、正しい翻訳結果は以下のようになります。

近日リリース予定のバージョンにおいて、ワークスペースオブジェクトのパーミッションは、ワークスペースに直接割り当てられたグループだけではなく、すべてのアカウントグループから継承されるようになります。プリンシパルは、ジョブ、ノートブック、フォルダ、クエリ、ダッシュボードなどのワークスペースオブジェクトに対するパーミッションを、それらのプリンシパルがメンバとなっているアカウントグループ全てから継承します。アカウントグループがワークスペースに割り当てられているかどうか

ユーザーへのインパクト

近日、Databricksのワークスペースオブジェクト（ジョブ、ノートブック、フォルダ、クエリ、ダッシュボードなど）に対する権限が、ユーザーが所属するすべてのアカウントグループから継承されるようになります。これにより、以下のような影響が生じる可能性があります。

権限の継承: ユーザーは、自分が所属するアカウントグループを通じて、ワークスペースオブジェクトに対する権限を継承します。アカウントグループがワークスペースに直接割り当てられているかどうかは関係ありません。
非アクティブな権限の活性化: グループがワークスペースから削除された後も残っている「孤立した」権限がアクティブになります。これにより、ワークスペースメンバーに予期せぬアクセス権が与えられる可能性があります。

Databricksでは、ワークスペースの権限をレビューし、提供されたノートブックを使用して非アクティブな権限を特定することを推奨しています。これにより、意図しないアクセス権の付与を防ぐことができます。

Lakeflow Designerは現在パブリックプレビュー中です。

2026-04-22

ドラッグアンドドロップによるキャンバスと自然言語を使用して、データ変換ワークフローを視覚的に構築できるようになりました。詳細については、Lakeflow Designerを参照してください。パブリックプレビュー版で提供中です。

ユーザーへのインパクト

Lakeflow Designerのパブリックプレビューにより、ユーザーはドラッグアンドドロップのキャンバスと自然言語を使用してデータ変換ワークフローを視覚的に構築できるようになります。これにより、データパイプラインの作成がより直感的かつアクセスしやすくなります。詳細はDatabricksのドキュメントで確認できます。

カタログエクスプローラーのAI生成コメントの言語セレクタ。

2026-04-22

Catalog ExplorerでAI生成コメントのデフォルト言語を変更できるようになりました。選択内容はブラウザのローカルストレージに保存され、サポートされているすべてのエンティティタイプにわたるその後のすべてのAI生成コメントリクエストに適用されます。AI生成コメントのデフォルト言語を変更するを参照してください。

ユーザーへのインパクト

Databricksユーザーは、カタログエクスプローラーでAI生成コメントのデフォルト言語を変更できるようになり、選択した言語設定はすべてのエンティティタイプにわたるその後のAI生成コメントリクエストに適用されます。変更方法については、ドキュメント「AI生成コメントのデフォルト言語を変更する」を参照してください。

近日中に、コンプライアンスセキュリティプロファイルが有効になっているワークスペースでは、スコープ付きの個人用アクセストークンがデフォルトで利用できるようになる予定です。

2026-04-22

スコープ付きパーソナルアクセストークンは、2026年5月初旬にコンプライアンスセキュリティプロファイルが有効になっているワークスペースでデフォルトで利用できるようになります。

スコープ付きパーソナルアクセストークンは、1つ以上のAPIスコープを割り当てることで、PATの権限を特定のAPI操作に制限します。これにより、作成元のIDが持つワークスペースへのフルアクセス権限を付与する代わりに権限を制限します。

詳細については、 Databricksの個人用アクセストークン（レガシー）で認証するを参照してください。

ユーザーへのインパクト

コンプライアンスセキュリティプロファイルが有効なDatabricksワークスペースでは、2026年5月からデフォルトでスコープ付き個人用アクセストークンが利用可能になります。スコープ付き個人用アクセストークンを使用すると、トークンの権限を特定のAPI操作に制限できるため、ワークスペースへの過剰なアクセス権を防ぐことができます。つまり、Databricksユーザーはより細かく制御された認証方法を利用できるようになり、セキュリティが向上します。詳細については、Databricksのドキュメントを参照してください。

モデル提供（ベータ版）のためのCPU_MEDIUMおよびCPU_LARGEのワークロードタイプ

2026-04-21

モデルサービングのCPU_MEDIUMとCPU_LARGEのワークロードタイプが、ベータ版として利用できるようになりました。これらのワークロードタイプにより、同じCPUハードウェア上でワーカーあたりのメモリを増やす代わりに並行処理の数を減らすことができます。標準のCPUワークロードタイプで提供されるよりも多くのメモリをモデルが必要とする場合に、これらを使用してください。詳細はコンピュートタイプを参照してください。

ユーザーへのインパクト

モデル提供（ベータ版）において、CPU_MEDIUMとCPU_LARGEのワークロードタイプが利用可能になりました。これにより、同じCPUハードウェア上で並行処理を減らし、ワーカーあたりのメモリを増やすことができます。モデルに標準のCPUワークロードタイプよりも多くのメモリが必要な場合に、これらのワークロードタイプを使用できます。つまり、メモリを大量に必要とするモデルの提供に役立ちます。

AI 実行環境 1xH100 アクセラレータ (ベータ版)

2026-04-21

AI Runtimeは、現在Beta版で1xH100アクセラレータをサポートしています。詳細はハードウェアオプションを参照してください。

ユーザーへのインパクト

Databricksユーザーは、AI Runtimeで1xH100アクセラレータをベータ版で利用できるようになりました。これにより、機械学習ワークロードのパフォーマンスが向上する可能性があります。詳細については、Databricksのドキュメントの「ハードウェアオプション」を参照してください。

Databricks Runtime のメンテナンス更新 (04/20)

2026-04-20

サポートされているDatabricks Runtimeバージョン向けの新しいメンテナンス更新が利用できるようになりました。これらの更新には、バグの修正、セキュリティパッチ、およびパフォーマンスの向上が含まれています。詳細については、以下を参照してください。

ユーザーへのインパクト

Databricks Runtimeのメンテナンス更新により、サポートされているバージョン（18.1、18.0、17.3 LTS、16.4 LTS、15.4 LTS、14.3 LTS、13.3 LTS）においてバグ修正、セキュリティパッチ、およびパフォーマンス向上が実施されます。影響を受けるDatabricks Runtimeバージョンを使用しているユーザーは、これらの更新を適用することで、システムの安定性とセキュリティが向上します。詳細は各バージョンのリリースノートを参照してください。

Lakebase OpenTelemetry エクスポート（ベータ版）

2026-04-20
Lakebase Postgres のメトリクスやログを、Grafana Cloud、New Relic、Datadog など、OTLP と互換性のある任意のオブザーバビリティバックエンドにエクスポートできるようになりました。エンドポイント、認証、およびリソース属性を Lakebase アプリから構成します。この機能はベータ版です。
OpenTelemetry エクスポートを参照してください。

ユーザーへのインパクト

このリリースノートは、Databricks Lakebase PostgresのOpenTelemetryエクスポート機能（ベータ版）に関するものです。この機能により、Lakebase Postgresのメトリクスとログを、OTLPと互換性のあるオブザーバビリティバックエンド（例：Grafana Cloud、New Relic、Datadog）にエクスポートできるようになりました。

Databricksユーザーへの影響は以下の通りです：

オブザーバビリティの向上：Lakebase Postgresのメトリクスとログを、さまざまなオブザーバビリティツールにエクスポートできるようになり、システムの監視とトラブルシューティングが容易になります。
柔軟なエクスポート先：OTLPと互換性のある任意のオブザーバビリティバックエンドを選択できます。
簡単な構成：エンドポイント、認証、およびリソース属性をLakebaseアプリから直接構成できます。

ただし、この機能はベータ版であるため、将来的に変更や改善が行われる可能性があることに注意する必要があります。ユーザーは、ドキュメントを参照して、この機能の詳細と使用方法を確認できます。

Databricks Data ClassificationがGAになりました

2026-04-20
Databricks Data Classificationが一般提供開始されました。Data Classificationを利用して、エージェントAIシステムを使用してUnity Catalog内の機密データを自動的に分類し、タグ付けします。詳細はData Classificationをご覧ください。

ユーザーへのインパクト

Databricks Data Classificationが一般提供開始されました。これにより、Unity Catalog内の機密データが自動的に分類され、タグ付けされるようになります。これにより、ユーザーはデータの管理と保護がより容易になります。具体的には、以下のような影響があります：

データの自動分類：機密データが自動的に検出され、分類されます。
Unity Catalogとの統合：Unity Catalog内のデータが自動的にタグ付けされ、管理が容易になります。
改善されたデータガバナンス：機密データの管理と保護が強化され、コンプライアンスへの対応が容易になります。

詳細については、Databricksのドキュメントを参照してください。

エージェント構築のためのスーパーバイザーAPI（ベータ版）

2026-04-20

Supervisor API (Beta) を使用すると、1 回の API 呼び出しでエージェントを構築できます。モデル、ツール、命令を定義すると、Databricks がツールの選択、実行、応答の合成を行います。

ユーザーへのインパクト

Databricksの新しいSupervisor API（ベータ版）により、エージェント構築が簡素化されます。ユーザーはAPIを1回呼び出すだけで、モデル、ツール、命令を定義でき、Databricksがツールの選択や応答の合成を行います。これにより、エージェントの構築プロセスが容易になり、ユーザーはより簡単にAIエージェントを開発できるようになります。

Lakebase OpenTelemetry エクスポートがパブリックプレビューになりました。

2026-04-20

Lakebase Postgres のメトリクスとログを、Grafana Cloud、New Relic、Datadog など、OTLP と互換性のある任意のオブザーバビリティバックエンドにエクスポートできるようになりました。Lakebase アプリからエンドポイント、認証、およびリソース属性を設定します。

OpenTelemetry エクスポートを参照してください。

ユーザーへのインパクト

Databricksユーザーは、Lakebase PostgresのメトリクスとログをOTLPと互換性のあるオブザーバビリティバックエンド（Grafana Cloud、New Relic、Datadogなど）に簡単にエクスポートできるようになりました。これにより、システムの監視とトラブルシューティングが容易になります。エンドポイント、認証、およびリソース属性の設定は、Lakebaseアプリから行います。詳細は、OpenTelemetryエクスポートのドキュメントをご参照ください。

近日実施予定の互換性がない変更：共有ビューのためのABACポリシー評価は、共有所有者のIDに切り替わります。

2026-04-20
2026 年 4 月 23 日以降、Delta Sharing を介して ABAC で保護されたテーブルを参照するビューを共有する場合、ビュー所有者 ではなく、共有所有者 が基となるテーブルの ABAC ポリシーの対象から除外されている必要があります。これにより、ビュー共有の動作が現在のテーブル共有の動作と一致するようになります。

影響を受けるユーザー：ABAC の行フィルターまたは列マスクによって保護されているテーブルを参照するビューを共有している Delta Sharing プロバイダー。現在、ビュー所有者が共有を有効にするために ABAC ポリシーの対象から除外されている場合、EXCEPT 句を更新して代わりに共有所有者を参照する必要があります。

Databricks から影響を受ける可能性のあるお客様として連絡を受けた場合：ポリシーを更新するまで 2026 年 7 月 22 日まであります。
Databricks から連絡がない場合：新しい動作は、 2026 年 4 月 23 日にアカウントのデフォルトになります。

「ABACポリシーで保護されたテーブルとスキーマを共有に追加する」を参照してください。

ユーザーへのインパクト

このリリースノートは、DatabricksのDelta Sharing機能に関する重要な変更を通知しています。要約すると：

変更内容：2026年4月23日以降、Delta SharingでABAC（Attribute-Based Access Control）で保護されたテーブルを参照するビューを共有する場合、ビュー所有者ではなく共有所有者が基となるテーブルのABACポリシーの対象から除外されるようになります。

影響を受けるユーザー：ABACの行フィルターまたは列マスクで保護されたテーブルを参照するビューをDelta Sharingで共有しているプロバイダー。具体的には、現在ビュー所有者がABACポリシーの対象から除外されている場合、共有所有者を対象から除外するようにEXCEPT句を更新する必要があります。

対応期限：

Databricksから通知を受けた場合：2026年7月22日までに対応可能です。
Databricksから通知を受けていない場合：2026年4月23日に自動的に新しい動作に切り替わります。

対処方法：該当するユーザーは、ABACポリシーを更新して共有所有者を対象から除外する必要があります。具体的な手順については、Databricksのドキュメント「ABACポリシーで保護されたテーブルとスキーマを共有に追加する」を参照してください。

バージョン18.1

2026-04-20
このサーバーレスコンピュートリリースは、Databricks Runtime 18.1にほぼ対応しています。

新機能

Microsoft Azure SynapseのDATETIMEOFFSETデータ型サポート: Microsoft Azure Synapse接続において、 DATETIMEOFFSET データ型がサポートされています。
Google BigQueryテーブルコメント: Google BigQueryのテーブル説明が解決され、テーブルコメントとして公開されます。
INSERT文を使用したスキーマの進化: SQLのINSERT文で WITH SCHEMA EVOLUTION 句を使用して、挿入操作中にターゲットテーブルのスキーマを自動的に進化させます。この句は、 INSERT INTO 、 INSERT OVERWRITE 、および INSERT INTO ... REPLACE 形式でサポートされています。スキーマ進化を参照してください。
INSERT操作でのNULL構造体値の保持: スキーマ進化または暗黙的なキャストを使用した INSERT 操作では、ソーステーブルとターゲットテーブルで構造体フィールドの順序が異なる場合に、 NULL 構造体値が保持されます。
Delta Sharingの複数文トランザクションサポート: Delta Sharingテーブルは、事前に署名されたURLまたはクラウドトークン共有モードを使用しており、複数文トランザクションをサポートしています。トランザクション内で最初にアクセスすると、テーブルバージョンがピン留めされ、そのトランザクション内のすべての後続の読み取りで再利用されます。タイムトラベル、変更データフィード、ストリーミングはサポートされていません。
parse_timestamp SQL関数: parse_timestamp SQL関数は、複数のパターンを使用してタイムスタンプ文字列を解析します。この関数はPhotonエンジンで実行され、パフォーマンスが向上します。
max_byとmin_byのオプションの制限: 集計関数max_byとmin_byは

ユーザーへのインパクト

Databricksユーザーは、バージョン18.1のリリースにより、以下の新機能を利用できます。

Microsoft Azure SynapseのDATETIMEOFFSETデータ型サポート: Azure Synapse接続でDATETIMEOFFSETデータ型がサポートされるようになりました。
Google BigQueryテーブルコメント: BigQueryのテーブル説明がDatabricksでテーブルコメントとして表示されるようになりました。
INSERT文を使用したスキーマの進化: SQLのINSERT文でWITH SCHEMA EVOLUTION句を使用することで、挿入操作中にターゲットテーブルのスキーマを自動的に進化させることができます。
INSERT操作でのNULL構造体値の保持: スキーマ進化または暗黙的なキャストを使用したINSERT操作で、ソーステーブルとターゲットテーブルで構造体フィールドの順序が異なる場合に、NULL構造体値が保持されるようになりました。
Delta Sharingの複数文トランザクションサポート: Delta Sharingテーブルは、複数文トランザクションをサポートするようになりました。ただし、タイムトラベル、変更データフィード、ストリーミングはサポートされていません。
parse_timestamp SQL関数: parse_timestamp関数を使用して、タイムスタンプ文字列を複数のパターンで解析できるようになりました。この関数はPhotonエンジンで実行されるため、パフォーマンスが向上しています。
max_byとmin_byのオプションの制限: 集計関数max_byとmin_byにオプションの制限を指定できるようになりました。

これらの新機能により、Databricksユーザーは、より柔軟で高性能なデータ処理と分析を実行できるようになります。

Power BIコネクタからBI互換モードが削除されました

2026-04-17

Microsoft は、Power BI Databricks コネクターから BI 互換モードオプションを削除しました。このコネクタオプションを使用するレポートは機能しなくなりました。Power BI で Databricks メトリックビューに対するサポートを復元するには、Fabric Ideas フォーラムで投票し、フィードバックを提供してください。BI 互換モードは、他の BI ツールで引き続き使用できます。BI ツールからメトリクスビューを照会するを参照してください。

ユーザーへのインパクト

Power BIコネクタのBI互換モードが削除されたため、Databricksユーザーへの影響は以下の通りです：

Power BI DatabricksコネクタでBI互換モードを使用しているレポートは機能しなくなりました。
Databricksメトリックビューに対するサポートを復元するには、Fabric Ideasフォーラムで投票し、フィードバックを提供する必要があります。
BI互換モードは他のBIツールでは引き続き使用できるため、代替のBIツールを利用することができます。

カタログまたはスキーマのマネージドストレージのロケーションの変更がGAになりました。

2026-04-17

カタログまたはスキーマのマネージドストレージのロケーションを変更する機能が一般的に利用可能になりました。マネージドストレージのロケーションは、Unity Catalogカタログまたはスキーマで新しいマネージドテーブルやボリュームを作成するときに使用されるクラウドストレージ内のデフォルトのロケーションです。 Unity Catalogでマネージドストレージのロケーションを指定するを参照してください。

ユーザーへのインパクト

カタログまたはスキーマのマネージドストレージロケーション変更がGAになったことにより、DatabricksユーザーはUnity Catalogカタログまたはスキーマで作成されるマネージドテーブルやボリュームのデフォルトストレージロケーションをより柔軟に管理できるようになります。これにより、データの整理や管理がしやすくなります。

主な影響:

マネージドテーブルやボリュームのストレージロケーションをより柔軟に指定できるようになります。
データの管理や整理が容易になります。

詳細については、Unity Catalogでマネージドストレージのロケーションを指定するを参照してください。

カスタマー管理キーによるモデル提供をサポートしました。

2026-04-16

現在、Databricks が管理するレジストリに保存されているモデル提供コンテナイメージとモデルアーティファクトを暗号化するために、カスタマー管理キーを使用することができます。2026年4月16日以降に作成されたエンドポイントアーティファクトは、カスタマー管理キーで保護されています。詳細は暗号化のためのカスタマー管理キーを参照してください。

ユーザーへのインパクト

2026年4月16日以降に作成されるエンドポイントアーティファクトは、カスタマー管理キーで自動的に保護されます。これにより、モデル提供コンテナイメージとモデルアーティファクトの暗号化が強化され、セキュリティが向上します。ユーザーは特にアクションを起こす必要はありませんが、カスタマー管理キーに関する詳細を理解するために、関連ドキュメントを確認することをお勧めします。

Genie Space（ジニースペース）の機能強化

2026-04-16

APIを使用した推論トレース (パブリックプレビュー): ユーザーはGenieMessageオブジェクトのGenieQueryAttachmentsフィールドを使用してAPI経由でGenieの推論トレースにアクセスできるようになりました。メッセージの取得を参照してください。
APIを使用したメッセージコメント (パブリックプレビュー): ユーザーはメッセージにテキストコメントを追加し、APIを使用してそれらをリストできるようになりました。メッセージコメントの作成を参照してください。
エージェントモードのトークン制限の増加 (パブリックプレビュー): エージェントモードの会話における最大トークン制限が増加し、長い複数回のインタラクションにおけるパフォーマンスとコンテキスト保持が向上しました。

ユーザーへのインパクト

DatabricksのGenie Spaceに関するリリースノートの内容は、以下のようにまとめられます。

Genie Spaceの機能が強化され、以下の新機能が追加されました。

APIを使用した推論トレース (パブリックプレビュー): Genieの推論トレースにAPI経由でアクセスできるようになり、ユーザーはGenieMessageオブジェクトのGenieQueryAttachmentsフィールドを使用してトレース情報を取得できます。
APIを使用したメッセージコメント (パブリックプレビュー): メッセージにテキストコメントを追加し、APIを使用してコメントをリストできるようになりました。
エージェントモードのトークン制限の増加 (パブリックプレビュー): エージェントモードの会話における最大トークン制限が増加し、長い複数回のインタラクションにおけるパフォーマンスとコンテキスト保持が向上しました。

これらの新機能により、DatabricksユーザーはGenie Spaceをより効果的に活用できるようになり、APIを介したより高度な操作が可能になります。特に、推論トレースへのアクセスやメッセージコメントの追加が可能になることで、ユーザーはGenie Space上でのインタラクションをより詳細に制御および理解できるようになります。また、エージェントモードのトークン制限の増加により、より長い会話や複雑なタスクを扱うことが可能になります。

ドキュメントAIの一般提供を開始しました。

2026-04-16

ai_parse_document関数は一般的に利用できるようになりました。この関数は、PDF、画像、Word文書、PowerPointファイルなどの非構造化文書から構造化コンテンツを解析します。文書は最大500ページと100MBに制限されます。ai_parse_document関数をご覧ください。

コンプライアンスセキュリティプロファイルが有効になっているワークスペースでは、近日中にai_parse_documentがデフォルトで利用できるようになる予定です。

ユーザーへのインパクト

Databricksユーザーは、非構造化ドキュメント（PDF、画像、Word、PowerPointなど）を構造化コンテンツに変換するために、ai_parse_document関数を利用できます。この機能は一般提供されており、最大500ページ、100MBまでのドキュメントをサポートします。近日中にコンプライアンスセキュリティプロファイルが有効なワークスペースでは、この機能がデフォルトで有効になる予定です。

ボリュームへのログ配信が一般提供開始になりました。

2026-04-16
汎用クラスターとジョブコンピュートからUnity CatalogボリュームへのSparkドライバー、worker、イベントログの配信が一般提供開始されました。これはログストレージに推奨されるアプローチです。詳細は「コンピュートログの配信」を参照してください。

ユーザーへのインパクト

Unity Catalogボリュームへのログ配信が一般提供されました。これにより、汎用クラスターやジョブコンピュートからのSparkドライバー、worker、イベントログをUnity Catalogボリュームに配信できます。ログストレージの推奨アプローチとなり、ログ管理が容易になります。詳細はDatabricksのドキュメントを参照してください。

メトリックビューの強化

2026-04-16

メジャーとディメンションの作成でデフォルトでBuilderモードを使用する (パブリックプレビュー): UI ベースの変換ツールである Builder モードが、メトリックビューでメジャーとディメンションを編集する際のデフォルトのエクスペリエンスになりました。

ユーザーへのインパクト

Databricksのメトリックビューにおいて、メジャーやディメンションを作成する際に、デフォルトでUIベースの変換ツールであるBuilderモードが使用されるようになりました。これにより、ユーザーはより直感的にメジャーやディメンションを編集できるようになります。

近日中に、コンプライアンスセキュリティプロファイルが有効になっているワークスペースでデフォルトで `ai_parse_document` が利用できるようになる予定です。

2026-04-16
2026年5月中旬に、デフォルトで、コンプライアンスセキュリティプロファイルが有効で、HIPAA、PCI-DSS、FedRAMP Moderate、CCCS Medium（Protected B）、UK Cyber Essentials Plus、HITRUST、IRAP、C5、TISAX コントロールが選択されているワークスペースで ai_parse_document が利用できるようになります。
ai_parse_document を使用して、PDF、画像、Word 文書、PowerPoint ファイルなどの非構造化文書から構造化されたコンテンツを解析します。
ai_parse_document 関数を参照してください。

ユーザーへのインパクト

近日公開予定のリリースノートによると、コンプライアンスセキュリティプロファイルが有効で、特定のコンプライアンスフレームワーク（HIPAA、PCI-DSS、FedRAMP Moderateなど）が選択されているDatabricksワークスペースにおいて、2026年5月中旬にai_parse_document関数がデフォルトで利用可能になる予定です。

この関数を使用すると、PDF、画像、Word文書、PowerPointファイルなどの非構造化文書から構造化されたコンテンツを解析できます。Databricksユーザーは、この関数を利用して、非構造化データの処理と分析をより効率的に行うことができるようになります。

Anthropic Claude Opus 4.7がDatabricksホストモデルとして利用可能になりました

2026-04-16
Mosaic AI Model Servingは、DatabricksがホストするモデルとしてAnthropic Claude Opus 4.7をサポートするようになりました。

このモデルにアクセスするには、以下を使用します。

Foundation Model APIsの従量課金制
- 推論モデルのクエリ
- ビジョンモデルのクエリ

ユーザーへのインパクト

Anthropic Claude Opus 4.7がDatabricksのホストモデルとして利用可能になったことにより、DatabricksユーザーはFoundation Model APIsを通じてこのモデルにアクセスしやすくなります。主な影響と利用方法は以下の通りです：

モデルの利用可能性：Anthropic Claude Opus 4.7がDatabricksでホストされるようになり、ユーザーはこの高度なモデルを簡単に利用できます。
課金モデル：Foundation Model APIsの従量課金制が適用されます。つまり、ユーザーは実際にモデルを使用した分だけ課金されるため、コスト効率よくモデルを利用できます。
利用方法：ユーザーはFoundation Model APIsを通じて、推論モデルやビジョンモデルとしてClaude Opus 4.7をクエリできます。これにより、さまざまな自然言語処理タスクや画像関連のタスクを実行できます。
簡素化されたアクセス：Databricks環境内で直接Claude Opus 4.7を利用できるため、ユーザーは複雑なセットアップやモデルホスティングの管理を行う必要がなくなり、モデルの利用に集中できます。

このアップデートにより、Databricksユーザーはより高度なAIモデルを簡単に統合し、アプリケーションやワークフローに活用できるようになります。

Databricks Connector for Google Sheetsが一般提供開始になりました

2026-04-16
Google Sheets 用 Databricks コネクタが一般提供開始されました。コネクタを使用して、Unity Catalog メトリックビューなどの Unity Catalog データをインポートしてクエリを実行します。「Google Sheets 用 Databricks コネクタ」を参照してください。

ユーザーへのインパクト

Google SheetsからUnity Catalogのデータに直接アクセスできるようになり、データ分析の効率が向上します。ユーザーはGoogle Sheets上で簡単にDatabricksのデータを参照・クエリできるようになります。具体的な設定方法や使用方法については、提供されたドキュメントリンク先を参照してください。

視覚化の強化

2026-04-16

破線と点線のスタイル：構成パネルのパターンセクションで、線を破線または点線としてスタイル設定できるようになりました。

ユーザーへのインパクト

Databricksの視覚化機能が強化され、線グラフの線を破線または点線にスタイル設定できるようになりました。これにより、構成パネルの「パターン」セクションで線のスタイルを変更できます。ユーザーはより多様なグラフを作成し、データをより効果的に表現できます。

Databricks AppsのUIナビゲーションが更新されました。

2026-04-15

Databricks Appsコンソールは、アプリ管理をより直観的に行えるように再設計されたインターフェースを備えています。更新されたコンソールにより、アプリの編集、デプロイ、モニタリングのワークフローが合理化されます。また、ワークスペースの右上隅にあるアプリ切り替えツールから直接Databricks Appsにアクセスできます。 Databricks Appsを参照してください。

ユーザーへのインパクト

Databricks AppsのUIが更新され、アプリ管理がより直観的に行えるようになりました。更新されたコンソールでは、アプリの編集、デプロイ、モニタリングのワークフローが合理化されています。また、ワークスペースの右上隅にあるアプリ切り替えツールから直接Databricks Appsにアクセスできるようになりました。詳細は、Databricks Appsのドキュメントを参照してください。

更新された AWS タグの文字制限

2026-04-15

カスタム使用タグの文字制限が更新されました。タグキーと値は、スペースや/を含めることができなくなりました。タグキーは、. （1つのピリオド）、.. （2つのピリオド）、または_indexのみで構成することはできません。最新のガイドは、タグの制限を参照してください。

ユーザーへのインパクト

Databricksユーザーは、AWSタグの設定において以下の点に注意する必要があります：

タグキーと値にスペースや / を含めることはできません。
タグキーは . 、.. 、または _index のみで構成することはできません。

これらの制限を守らない場合、タグが正しく機能しない可能性があります。詳細については、Databricksのドキュメント「タグの制限」を参照してください。

AI ゲートウェイが MCP サーバーを管理 (ベータ版)

2026-04-15

これで、AI Gateway を使用して、ワークスペース内のすべての MCP インタラクションにわたってアクセス制御を実施し、使用状況を監視し、アクティビティを監査できるようになりました。AI Gateway は、LLM エンドポイント、コーディングエージェント、および MCP サーバーの Databricks セントラルガバナンス層です。 AI Gateway を参照してください。

-> この部分はHTMLタグを含まない日本語訳にすべきなので修正します。

日本語訳: AI Gateway を使用して、ワークスペース内のすべての MCP インタラクションにわたってアクセス制御を実施し、使用状況を監視し、アクティビティを監査できるようになりました。AI Gateway は、LLM エンドポイント、コーディングエージェント、および MCP サーバーの Databricks セントラルガバナンス層です。詳細は、AI Gateway を参照してください。

ユーザーへのインパクト

Databricksユーザーは、AI Gatewayを使用して、ワークスペース内のMCPインタラクションに対するアクセス制御、使用状況の監視、アクティビティの監査を実施できるようになりました。これにより、LLMエンドポイントやコーディングエージェントなどのガバナンスが強化されます。

Lakeflow Connect のクエリベースのコネクタ (パブリックプレビュー)

2026-04-15

Lakeflow Connectのクエリベースコネクタがパブリックプレビューで利用できるようになりました。クエリベースコネクタは、変更データキャプチャ（CDC）の設定やインジェストゲートウェイを必要とせず、カーソル列を使用してソースを直接クエリすることにより、データベースからデータを取り込みます。サポートされているソースには、Oracle、Teradata、SQL Server、MySQL、MariaDB、PostgreSQL、および外部カタログ取り込みを使用するすべてのLakehouse Federationデータソースが含まれます。詳細はクエリベースコネクタ（Query-based connectors）を参照してください。

ユーザーへのインパクト

Lakeflow Connectのクエリベースのコネクタがパブリックプレビューで利用できるようになりました。これにより、変更データキャプチャ（CDC）の設定やインジェストゲートウェイを必要とせずに、データベースからデータを取り込むことができます。影響：Databricksユーザーは、Oracle、Teradata、SQL Serverなどのデータベースから簡単にデータをインポートできます。

サンプルデータエクスプローラが一般提供開始されました。

2026-04-15
Genie Code を使ったサンプルデータエクスプローラーが一般提供開始になりました。サンプルデータエクスプローラーを使用すると、自然言語を使用して Unity Catalog 内のテーブルについて質問することができます。Genie Code は質問に答える SQL クエリを含むレスポンスを返します。詳細は、Genie Code でサンプルデータを探索するを参照してください。

ユーザーへのインパクト

Genie Codeを利用したサンプルデータエクスプローラーが一般提供になりました。これにより、Unity Catalog内のテーブルについて自然言語で質問でき、SQLクエリを含む回答が得られます。これにより、Databricksユーザーはより簡単にデータにアクセスし、探索できるようになります。詳細は、公式ドキュメントを参照してください。

外部の Delta クライアントから Unity Catalog テーブルを作成して書き込む (ベータ版)

2026-04-14

Unity REST APIは、Apache Sparkなどの外部のDeltaクライアントからUnity Catalogの外部テーブルおよびマネージドDeltaテーブルに対する書き込みおよび作成アクセスをサポートするようになりました。外部Deltaテーブルは、完全な読み取り、書き込み、および作成操作をサポートします。 Unity CatalogマネージドDeltaテーブルへの作成と書き込みはベータ版で利用可能で、カタログ管理のコミットが有効になっている必要があります。 DeltaクライアントからDatabricksテーブルにアクセスするを参照してください。

ユーザーへのインパクト

このリリースにより、DatabricksユーザーはApache Sparkなどの外部Deltaクライアントを使用してUnity Catalogのテーブルを作成し、データを書き込むことができるようになります。具体的には、外部Deltaテーブルに対する完全な読み取り、書き込み、および作成操作がサポートされ、Unity CatalogマネージドDeltaテーブルへの作成と書き込みもベータ版で利用可能になります。これにより、外部のデータ処理ツールやアプリケーションからDatabricksのデータをより柔軟に操作できるようになります。ただし、Unity CatalogマネージドDeltaテーブルへの作成と書き込みには、カタログ管理のコミットが有効になっている必要があります。詳細については、ドキュメント「DeltaクライアントからDatabricksテーブルにアクセスする」を参照してください。

Lakebase Autoscaling: 顧客管理キー

2026-04-14

これで、Lakebase Autoscaling プロジェクトデータの暗号化を、クラウド KMS のお客様管理キー (CMK) で管理できるようになりました。これにより、組織は暗号化を完全に制御でき、規制やコンプライアンスの要件を満たすのに役立ちます。Lakebase のカスタマーマネージドキーをご覧ください。

ユーザーへのインパクト

このリリースノートにより、DatabricksユーザーはLakebase Autoscalingプロジェクトのデータ暗号化を自身で管理するキーで行えるようになります。これにより、組織はデータの暗号化をより細かく制御でき、コンプライアンス要件を満たすことが容易になります。つまり、ユーザーはクラウドKMS（Key Management Service）のカスタマーマネージドキー（CMK）を使用して、データの暗号化キーを管理できるようになり、セキュリティとコンプライアンスが向上します。

Unity Catalogに同期される列レベルのSAPガバナンスタグ

2026-04-13

SAP Business Data Cloud (BDC) からの列レベルの個人データガバナンストラッキングがUnity Catalogに同期されるようになりました。これには、fieldSemantics、isPotentiallyPersonal、およびisPotentiallySensitiveが含まれます。属性ベースのアクセス制御 (ABAC) ポリシーでこれらのタグを使用して、機密列へのアクセスを制御します。 SAP BDC セマンティックメタデータを参照してください。

ユーザーへのインパクト

このリリースノートは、DatabricksユーザーがSAP Business Data Cloud（BDC）からの列レベルの個人データガバナンス情報をUnity Catalogで利用できるようになったことを示しています。具体的には、fieldSemantics、isPotentiallyPersonal、およびisPotentiallySensitiveといったメタデータがUnity Catalogに同期されるようになりました。これにより、ユーザーは属性ベースのアクセス制御（ABAC）ポリシーでこれらのタグを利用して、機密性の高いデータ列へのアクセスをより精密に制御できるようになります。

つまり、Databricksユーザーは、これらの新しいメタデータを利用して、データガバナンスとセキュリティを強化できます。たとえば、個人情報や機密データを含む列へのアクセスを制限するためのポリシーをより簡単に実装できます。この機能は、データのプライバシーとコンプライアンスが重視される環境において特に有用です。

ガバナンスタグを管理するためのSQLリファレンスドキュメント

2026-04-13
Databricks SQLリファレンスには、ガバンドタグを管理するための5つの新しいSQLステートメントに関するドキュメントが追加されました。: CREATE GOVERNED TAG, ALTER GOVERNED TAG, DROP GOVERNED TAG, DESCRIBE GOVERNED TAG, SHOW GOVERNED TAGS。

詳細については、「ガバンドタグの作成と管理」をご参照ください。

ユーザーへのインパクト

Databricksの新しいリリースにより、ガバナンスタグを管理するためのSQLステートメントが5つ追加されました（CREATE、ALTER、DROP、DESCRIBE、SHOW GOVERNED TAG）。これにより、ユーザーはSQLを使用してタグの作成、変更、削除、詳細の表示、およびタグの一覧表示が可能になります。ガバナンスタグの管理がより柔軟かつ効率的になります。詳細については、「ガバンドタグの作成と管理」ガイドを参照してください。

DatabricksにLovableアプリを接続する

2026-04-13

Databricks ワークスペースにLovableホストアプリを接続し、REST APIとOAuthマシン間認証を使用してlakehouseデータをクエリできるようになりました。LovableをDatabricksに接続するを参照してください。

ユーザーへのインパクト

Databricksユーザーは、LovableアプリをDatabricksワークスペースに接続し、REST APIとOAuth認証を利用してLakehouseのデータをクエリできるようになりました。これにより、LovableアプリからDatabricks上のデータに直接アクセスし、操作することが可能になります。詳細な接続手順については、Databricksのドキュメントを参照してください。

近日実施予定の互換性のない変更: ビューおよび関数に対するABAC行フィルタおよび列マスクの評価がセッションIDに切り替わります。

2026-04-13

4月下旬より、Unity Catalogは、ビューや関数を通じてアクセスされるテーブルに対して、ビューまたは関数の所有者のIDではなく、セッション利用者のID（クエリを実行している利用者のID）を使用して、ABACの行フィルタと列マスクを評価します。この変更により、ポリシーの動作がわかりやすくなり、Databricksがテーブルレベルの行レベルのセキュリティと列マスキングを処理する方法と整合性がとれます。

この変更は、基になるテーブルへのアクセスのチェック方法には影響を与えません。ビューや関数を通じてクエリを実行する利用者は、依然としてこれらのテーブルに対する直接的な権限を必要としません。

影響を受けるユーザー：この変更は、ビューや関数を通じてABACで保護されたテーブル（行フィルタまたは列マスクを持つテーブル）にクエリを実行するお客様に影響します。Databricksは、このパターンを使用している可能性のあるお客様を特定するために積極的に連絡を取ります。

Databricksから影響を受ける可能性のあるお客様として連絡を受けた場合：ポリシーを適応させるための3か月の猶予期間が付与されます。この猶予期間中に、アカウントレベルの設定または作成/更新APIのポリシーフィールドを使用して、新しい動作に段階的にオプトインすることができます。Databricksは、診断用ノートブックを提供し、お客様のアカウント内のABACで保護されたテーブルを参照するビューと関数を特定し、新しい動作の下でポリシーが意図したアクセス結果を生成することを確認します。
Databricksから連絡がなかった場合、または4月下旬のリリース後に新規のお客様である場合：新しいセッションIDの動作が4月下旬にデフォルトでアカウントに適用されます。必要なアクションはありません。

詳しくは、Unity Catalog属性ベースのアクセス制御（ABAC）をご覧ください。

ユーザーへのインパクト

このリリースノートは、DatabricksのUnity CatalogにおけるABAC（属性ベースのアクセス制御）の行フィルタと列マスクの評価に関する変更について説明しています。主な影響と必要なアクションは以下の通りです：

変更の概要：4月下旬より、ビューや関数を通じてアクセスされるテーブルに対するABACの行フィルタと列マスクの評価が、ビューまたは関数の所有者のIDからセッション利用者（クエリを実行しているユーザー）のIDに切り替わります。
影響を受けるユーザー：ビューや関数を通じて行フィルタまたは列マスクが適用されたテーブルにクエリを実行するユーザー。
必要なアクション：
- Databricksから影響を受ける可能性のあるお客様として連絡を受けた場合：3か月の猶予期間中に、アカウントレベルの設定または作成/更新APIのポリシーフィールドを使用して新しい動作に段階的にオプトインする必要があります。Databricksは診断用ノートブックを提供し、影響を受けるビューや関数の特定、およびポリシーの意図したアクセス結果の確認を支援します。
- Databricksから連絡がなかった場合、または4月下旬のリリース後に新規のお客様である場合：新しいセッションIDの動作が4月下旬にデフォルトで適用されます。必要なアクションはありません。

この変更により、ポリシーの動作がより直感的になり、Databricksがテーブルレベルの行レベルのセキュリティと列マスキングを処理する方法と整合性がとれます。詳細については、Unity Catalog属性ベースのアクセス制御（ABAC）のドキュメントを参照してください。

ベクトル検索の検索品質（ベータ版）

2026-04-13
Mosaic AI ベクトル検索には、さまざまな検索手法のデータに対する関連性を測定して比較する、組み込みの検索品質評価機能が備わっています。詳細については、ベクトル検索の検索品質を評価するを参照してください。

ユーザーへのインパクト

Mosaic AI ベクトル検索において、検索品質を評価するための機能がベータ版として利用可能になりました。これにより、ユーザーは検索手法の有効性を測定し、比較することができます。具体的には、組み込みの評価機能を使用して、データに対するさまざまな検索手法の関連性を評価できます。詳細はDatabricksのドキュメントを参照してください。

近日実施予定の動作変更: VOID 列が Delta テーブルの読み取りに含まれるようになります

2026-04-13
2026年6月中旬に、Delta LakeはVOID列を完全にサポートする予定です。これまで、VOID列は、パスベースのDataFrame読み取り（たとえば、spark.read.format("delta").load(path)）やタイムトラベルクエリによってサイレントにスキップされていました。この変更後、これらのクエリには出力にVOID列が含まれるようになります。
INSERT INTO ... SELECT * などの、列の数または位置に依存するクエリは、この変更後に失敗したり、誤った結果を生成する可能性があります。VOID列を含むDelta Lakeテーブルからデータを読み取るクエリを確認し、追加の列を正しく処理していることを確認してください。
VOID型に関する詳細は、ドキュメントを参照してください。

ユーザーへのインパクト

2026年6月中旬に予定されているDelta Lakeの変更により、Deltaテーブルからのデータ読み取り時に、これまで無視されていたVOID型の列が含まれるようになります。これにより、以下の影響が生じる可能性があります。

spark.read.format("delta").load(path)のようなパスベースの読み取りや、タイムトラベルクエリで、VOID列が結果に含まれるようになります。
INSERT INTO ... SELECT *のような、列数や位置に依存するクエリが失敗したり、誤った結果を返す可能性があります。

影響を最小限に抑えるため、VOID列を含むDelta Lakeテーブルからのデータ読み取りクエリを確認し、追加されるVOID列を正しく処理できるようにする必要があります。具体的には、以下の点に注意してください。

SELECT *を使用しているクエリで、VOID列が追加されても問題ないか確認する。
列の数や位置に依存するクエリを明示的な列指定に変更するなど、クエリの修正が必要かどうか検討する。

VOID型の詳細については、Databricksのドキュメント（https://docs.databricks.com/aws/ja/sql/language-manual/data-types/null-type）を参照してください。

ダッシュボードの強化

2026-04-09

ダッシュボードのローカルメトリクスビュー (パブリックプレビュー): 新しいデータセットタイプを使用すると、Unity Catalog に最初に公開することなく、ローコードのビジュアルインターフェイスを使用して AI/BI ダッシュボードにメトリクスビューを作成できます。ダッシュボードのローカルメトリクスビューを参照してください。
16進数のカラー値をインラインで編集: 作成者は、16進数のカラー値を直接クリックしてその場で編集できるようになりました。
ビジュアライゼーションレコードのSQLを表示: 作成者は、ドラフトモードで特定のビジュアライゼーションレコードの背後にあるSQLを表示できるようになりました。ビジュアライゼーションクエリを表示を参照してください。
外部埋め込みが一般提供開始: 外部ユーザーのためのダッシュボード埋め込みが一般提供開始されました。外部ユーザーのための埋め込みとは？を参照してください。
Genie Code データセット参照: 作成中にデータセットを参照する際のダッシュボードのGenie Codeの品質を向上させました。
ウォーターフォールチャートの合計: カテゴリカルX軸のウォーターフォールチャートが合計バーをサポートするようになりました。
散布図の形状エンコーディング: 散布図がカテゴリ別のデータポイントを区別するための形状エンコーディングをサポートするようになりました。
二重軸を使用した垂直アノテーション: 二重軸が有効なチャートで垂直アノテーションが表示されないバグを修正しました。
テキストウィジェットの文字数制限: テキストウィジェットがサポートされているよりも多くの文字を受け入れるが、保存に静かに失敗
ユーザーへのインパクト

Databricksのダッシュボード機能に複数の強化が加えられました。主な変更点は以下のとおりです：
1. ダッシュボードのローカルメトリクスビュー：Unity Catalogへの公開なしに、ローコードでメトリクスビューを作成できるようになりました（パブリックプレビュー）。
2. 16進数のカラー値のインライン編集：ダッシュボード作成者が16進数のカラー値を直接編集できるようになりました。
3. ビジュアライゼーションレコードのSQL表示：ドラフトモードでビジュアライゼーションレコードの背後にあるSQLを表示できるようになりました。
4. 外部埋め込みの一般提供開始：外部ユーザーのためのダッシュボード埋め込み機能が一般提供開始されました。
5. Genie Codeデータセット参照の改善：データセット参照時のGenie Codeの品質が向上しました。
6. ウォーターフォールチャートの合計：カテゴリカルX軸のウォーターフォールチャートで合計バーがサポートされるようになりました。
7. 散布図の形状エンコーディング：散布図でカテゴリ別のデータポイントを区別するための形状エンコーディングがサポートされるようになりました。
8. 二重軸を使用した垂直アノテーションの修正：二重軸が有効なチャートで垂直アノテーションが正しく表示されるようになりました。
9. テキストウィジェットの文字数制限：テキストウィジェットがサポートされているよりも多くの文字を受け付けないようになりました。
これらの変更により、Databricksユーザーはより簡単にダッシュボードを作成・編集できるようになり、ダッシュボードの機能と表示が改善されました。

Genie Space（ジニースペース）の機能強化

2026-04-09
- Genie Spaceの埋め込み (ベータ版): Genie SpaceをWebサイトやアプリケーションのiframeとして埋め込むことができるようになりました。 Genie Spaceの埋め込みを参照してください。
- スペースのサムネイル: Genie Spaceの作成者は、スペースにサムネイルを添付できるようになりました。サムネイルは、Genie Spaceの最初のチャットページとGenieに表示されます。設定を構成するを参照してください。
- エージェントモードのレビュー申請 (パブリックプレビュー): ユーザーは、エージェントモードのメッセージのレビューを申請できるようになりました。
- 条件付き書式設定を使用したテーブル可視化: Genieは、読みやすさを向上させるために条件付き書式設定の色を使用したテーブル可視化を生成できるようになりました。
- デフォルトとしてのエージェントモード (パブリックプレビュー): パブリックプレビューの機能が有効になっている場合、Genie Spaceでのデフォルトの会話設定がエージェントモードになりました。
- SQL添付ファイルの不具合修正: 中間の思考ステップから生成されたSQL添付ファイルが、リスト会話メッセージのAPIレスポンスに表示される不具合を修正しました。
ユーザーへのインパクト

このリリースノートは、DatabricksのGenie Space機能の強化に関するものです。以下の変更点がユーザーに影響します。
- Genie SpaceをWebサイトやアプリケーションにiframeとして埋め込むことができるようになり、外部での利用が容易になりました。
- Genie Spaceにサムネイルを設定できるようになり、可視性が向上しました。
- エージェントモードのメッセージのレビューを申請できるようになり、ユーザー体験が改善されました。
- テーブル可視化に条件付き書式設定が適用されるようになり、データの理解が容易になりました。
- デフォルトの会話モードがエージェントモードに変更され、より高度な対話がデフォルトで可能になりました。
- SQL添付ファイルに関する不具合が修正され、APIレスポンスの正確性が向上しました。
これらの変更により、Genie Spaceの利用性、ユーザー体験、データの可視性が向上します。

近日実施予定の重大な変更: Unity Catalog パイプラインを削除する場合のデフォルトの動作

2026-04-09
今後のリリースでは、Unity Catalogパイプラインを削除する際のデフォルトの動作が変更されます。現在、パイプラインを削除すると、関連するマテリアライズドビュー、ストリーミングテーブル、およびビューもすべて削除されます。この変更後、関連するテーブルは保持されますが、パイプラインが削除されると非アクティブになります。APIも変更され、デフォルトでテーブルを保持しますが、cascadeフィールドをtrueに設定すると、この動作をオーバーライドして現在の動作を維持します。

cascadeフィールドは現在利用可能です。パイプラインを削除する際にすべてのテーブルを削除する現在の動作を保持するには、コードを更新してcascade=trueを設定してください。

詳細については、「パイプラインの削除」および「パイプラインの削除」を参照してください。

ユーザーへのインパクト

Unity Catalogパイプラインを削除する際のデフォルト動作が変更されます。これまでは関連するテーブルも削除されていましたが、今後はテーブルは保持され、非アクティブ化されるようになります。既存の動作を維持するには、パイプライン削除時に cascade=true を設定する必要があります。APIの変更に合わせてコードを更新してください。

Unity Catalogパイプラインを削除するための新しいカスケードフィールド（ベータ版）

2026-04-09
Unity CatalogパイプラインのPipelines DELETE APIで、新しいcascadeフィールドを利用できるようになりました。デフォルトではcascade=trueとなっており、パイプラインが削除されたときに、関連するすべてのマテリアライズドビュー、ストリーミングテーブル、およびビューを削除する既存の動作が保持されます。関連するテーブルを非アクティブとして保持するには、cascade=falseを設定します。
詳細については、パイプラインの削除を参照してください。

ユーザーへのインパクト

Databricksユーザーへの影響：

Unity Catalogパイプラインを削除する際に、cascadeフィールドを使用して関連テーブルの扱いを指定できるようになりました。デフォルトではcascade=trueで、関連するマテリアライズドビュー、ストリーミングテーブル、ビューも削除されます。cascade=falseに設定すると、これらの関連テーブルは非アクティブとして保持されます。パイプライン削除時の動作をより柔軟に制御できます。

Delta Sharing（パブリックプレビュー）を使用して外部のIcebergテーブルを共有する

2026-04-09

Delta Sharing を使用して、外部の Iceberg カタログからフェデレーションされた外部 Iceberg テーブルを共有できるようになりました。プロバイダーは共有に外部 Iceberg テーブルを追加でき、受信者は読み取り専用形式で共有データにアクセスできます。外部 Iceberg テーブルを共有に追加するを参照してください。

ユーザーへのインパクト

Delta Sharingを使用して外部のIcebergテーブルを共有できるようになりました。これにより、外部Icebergカタログのデータを他のユーザーと共有できます。共有されたデータは読み取り専用でアクセス可能です。詳細は、外部 Iceberg テーブルを共有に追加するを参照してください。

スコープ付きの個人用アクセストークンが一般提供されるようになりました

2026-04-08

これで、特定の API 操作に対してパーソナルアクセストークン (PAT) のスコープを設定できるようになり、指定した権限のみにトークンを制限できるようになりました。使用可能なスコープの完全なリストについては、API スコープを参照してください。詳細については、「Databricks パーソナルアクセストークン (レガシー) を使用した認証」を参照してください。

ユーザーへのインパクト

Databricksのパーソナルアクセストークン（PAT）にスコープを設定できるようになりました。これにより、トークンに特定の権限のみを付与でき、より細かいアクセス制御が可能になります。これにより、Databricksユーザーはトークンのセキュリティを向上させることができます。具体的には、API操作に対するトークンの権限を制限できるため、不要なアクセスを防ぐことができます。利用可能なスコープについては、APIスコープのドキュメントを参照してください。

AI事前検索（ベータ版）

2026-04-08
ai_prep_searchがベータ版で利用できるようになりました。このSQL関数は、ai_parse_documentの構造化された出力を、ベクトル検索およびRAGパイプラインに最適化された検索準備済みのチャンクに変換します。ai_prep_search関数を参照してください。

ユーザーへのインパクト

AI事前検索（ベータ版）のリリースにより、Databricksユーザーはai_prep_search関数を利用できるようになりました。このSQL関数は、ai_parse_documentの構造化された出力を、ベクトル検索およびRAGパイプラインに最適化された検索準備済みのチャンクに変換します。ユーザーはこの関数を使用して、より効率的な検索パイプラインを構築できます。詳細については、ai_prep_search関数のドキュメントを参照してください。

Databricks Runtime 18.2 および Databricks Runtime 18.2 ML はベータ版です

2026-04-08

Databricks Runtime 18.2 および Databricks Runtime 18.2 ML は、Apache Spark 4.1.0 を搭載した Beta 版として利用できるようになりました。

「Databricks Runtime 18.2 (Beta)」および「Databricks Runtime 18.2 for Machine Learning (Beta)」を参照してください。

ユーザーへのインパクト

Databricks Runtime 18.2 および Databricks Runtime 18.2 ML のベータ版が利用可能になりました。Apache Spark 4.1.0 が搭載されています。詳細については、Databricks Runtime 18.2 および Databricks Runtime 18.2 for Machine Learning のドキュメントを参照してください。

Gitを利用したアプリのデプロイが一般提供開始されました。

2026-04-07

Gitリポジトリから直接Databricksアプリをデプロイできるようになりました。Gitリファレンスを設定し、リポジトリ内のソースコードパスを指定し、オプションでワークスペース全体でGitのみのデプロイメントを強制します。 Gitリポジトリからのデプロイを参照してください。

ユーザーへのインパクト

DatabricksアプリをGitリポジトリから直接デプロイできるようになりました。Gitリファレンスの設定、ソースコードパスの指定が可能で、ワークスペース全体でGitからのデプロイを強制することもできます。これにより、バージョン管理とCI/CDパイプラインの統合が容易になります。詳細については、Gitリポジトリからのデプロイを参照してください。

Databricks Marketplaceへの出品作成ウィザード

2026-04-06

Marketplaceプロバイダーコンソールは、一般情報、データアセット、属性、および詳細の設定を、個別のページを使ってガイドするステップバイステップの出品作成ウィザードを新たに備えました。 Marketplaceへの出品を作成するをご覧ください。

ユーザーへのインパクト

Databricks Marketplaceへの出品作成がより簡単になりました。ステップバイステップのウィザードが導入され、一般情報、データアセット、属性、詳細設定を個別のページで設定できるようになったため、プロバイダーは出品をより簡単に作成できます。詳細については、ドキュメント「Marketplaceへの出品を作成する」を参照してください。

SAPのセマンティックメタデータがUnity Catalogに自動的に同期されます。

2026-04-06
カタログに SAP Business Data Cloud (BDC) 共有をマウントすると、セマンティックメタデータ (テーブルやカラムのコメント、主キー、外部キー、ガバナンスタグなど) が Unity Catalog に自動的に同期されます。ABAC ポリシーで SAP ガバナンスタグを使用し、機密データへのアクセスを制御できます。SAP BDC セマンティックメタデータを参照してください。

ユーザーへのインパクト

Databricksユーザーは、SAP Business Data Cloud (BDC) 共有をカタログにマウントする際に、セマンティックメタデータ（テーブルやカラムのコメント、主キー、外部キー、ガバナンスタグなど）が自動的にUnity Catalogと同期されるようになります。これにより、ABACポリシーでSAPのガバナンスタグを使用して機密データへのアクセス制御が可能になります。

列レベルのSAPガバナンスタグ（SAP BDC共有用）

2026-04-06
2026年4月下旬に、Unity CatalogカタログにマウントされたSAP Business Data Cloud（BDC）共有に対して、列のSAPガバナンスタグが利用可能になる予定です。これらのタグは、個人を特定できる情報などの機密データを含む可能性のある列にマークを付け、属性ベースのアクセス制御（ABAC）ポリシーで使用され、列レベルのアクセス制御を強制します。
SAP BDCセマンティック・メタデータを参照してください。

ユーザーへのインパクト

2026年4月下旬に、Unity CatalogカタログにマウントされたSAP Business Data Cloud（BDC）共有で、列のSAPガバナンスタグが利用可能になります。これにより、機密データを含む列にマークが付けられ、属性ベースのアクセス制御（ABAC）ポリシーで使用されて、列レベルのアクセス制御が強化されます。Databricksユーザーは、これらのタグを使用してより細かいアクセス制御を実施できるようになります。詳細については、SAP BDCセマンティック・メタデータを参照してください。

Genie Code 用の Workspace スキルが利用できるようになりました。

2026-04-06

Genie Code エージェントモードのワークスペーススキルが利用可能になりました。ワークスペースの管理者は、ワークスペース内のすべてのユーザーが利用できる共有スキルを作成できます。ワークスペーススキルを使用して、機械学習パイプラインやドメイン固有のプロセスなど、チーム全体で広く役立つワークフローを作成します。詳細はGenie Code をエージェントスキルで拡張するを参照してください。

ユーザーへのインパクト

Genie Codeのワークスペーススキルが利用できるようになりました。管理者は共有スキルを作成でき、チーム全体で有用なワークフローを構築できます。詳細はドキュメントを参照してください。

リストダッシュボードAPIのソート順の変更

2026-04-06
2026年4月6日にリリースされる予定のList Dashboards APIの新バージョンでは、結果のソート順が変更されます。ダッシュボードは、タイトル順ではなく、最後に変更された日付の逆時間順、つまり、最も最近変更されたダッシュボードが最初に返されます。

next_page_tokenを使用して結果をページ分割するユーザーの場合、これは破壊的変更となります。以前のバージョンのAPIによって生成されたトークンは、新しいバージョンでは有効ではありません。以前のバージョンのトークンを使用すると、APIはエラーを返します。
```
Invalid page_token: this token was generated by a previous/different API version. Please retry without page_token.
```
この変更後もページ分割を続けるには、next_page_tokenなしで新しいリクエストを開始します。

ユーザーへのインパクト

2026年4月6日に予定されているList Dashboards APIの新バージョンリリースにより、Databricksユーザーは以下の影響を受けることになります。
1. ダッシュボードのソート順が変更され、最終更新日時順（新しい順）で返されるようになります。
2. next_page_tokenを使用して結果をページ分割している場合、これまでのトークンは無効となり、APIはエラーを返します。
3. ページ分割を継続するには、next_page_tokenなしで新規リクエストを開始する必要があります。
つまり、List Dashboards APIを利用しており、かつページ分割を行っているユーザーは、新バージョンリリース後にnext_page_tokenを再取得するために、新たにリクエストを送る必要があります。

Databricks One（データブリックス・ワン）の強化。

2026-04-02
- アカウントDatabricks Oneがパブリックプレビューになりました: アカウントレベルのDatabricks Oneがパブリックプレビューになりました。Databricks Oneを使用すると、すべてのワークスペースでダッシュボード、アプリ、Genieを一元的に表示できます。アカウントレベルのDatabricks Oneを参照してください。
- Databricks Oneサーフェス間のナビゲーション: ユーザーは、アカウントDatabricks OneとワークスペースDatabricks Oneの間を移動できるようになりました。
ユーザーへのインパクト

Databricks Oneの強化により、アカウントレベルのDatabricks Oneがパブリックプレビューになりました。これにより、すべてのワークスペースでダッシュボード、アプリ、Genieを一元的に表示できます。さらに、アカウントDatabricks OneとワークスペースDatabricks One間のナビゲーションが可能になりました。これにより、ユーザーは複数のワークスペースにまたがるリソースをより簡単に管理できるようになります。

管理されたタグは一般的に利用可能です

2026-04-02

ガバンドタグは一般的に利用可能です。ガバンドタグを使用すると、管理者はUnity Catalogオブジェクトとワークスペースオブジェクトに適用できる制御されたタグのセットを定義し、組織が一貫したメタデータタグ付けを強制して、アクセス制御、データ分類、コストトラッキングを支援します。詳細はガバンドタグを参照してください。

ユーザーへのインパクト

管理されたタグが一般的に利用可能になりました。これにより、管理者はUnity Catalogオブジェクトとワークスペースオブジェクトに適用できるタグを定義し、一貫したメタデータタグ付けを強制して、アクセス制御、データ分類、コストトラッキングを支援します。詳細はドキュメントをご覧ください。

Databricks One の強化機能

2026-04-02
- アカウントDatabricks Oneがパブリックプレビューになりました: アカウントレベルのDatabricks Oneがパブリックプレビューになりました。Databricks Oneを使用すると、すべてのワークスペースでダッシュボード、アプリ、Genieを一元的に表示できます。アカウントレベルのDatabricks One を参照してください。
- Databricks Oneサーフェス間のナビゲーション: ユーザーは、アカウントDatabricks OneとワークスペースDatabricks Oneをナビゲートできるようになりました。
ユーザーへのインパクト

Databricksユーザーは、アカウントレベルでDatabricks Oneを利用できるようになり、すべてのワークスペースにわたってダッシュボード、アプリ、Genieを一元管理できるようになりました。また、アカウントDatabricks OneとワークスペースDatabricks One間のナビゲーションも可能になり、使い勝手が向上しました。詳細は、アカウントレベルのDatabricks Oneのドキュメントを参照してください。

ジーニーの強化。

2026-04-02
- 列の表示名: Spaceの作者は、テーブルやビューの列にユーザーフレンドリーな表示名を設定できるようになりました。表示名は、クエリ結果やダウンロードしたCSVに表示されます。
- Genie Conversation APIが一般提供開始: Genie Conversation APIが一般提供を開始しました。このAPIを使用して、プログラムで対話を開始したり、質問を送信したり、Genie Spaceから結果を取得したりできます。詳細については、Genie APIを使用してGenieをアプリケーションに統合するを参照してください。
- Agentモード（パブリックプレビュー）のワークスペーステーマ: GenieのAgentモードのビジュアライゼーションで、ワークスペースレベルのテーマが使用されるようになりました。
- Agentモード（パブリックプレビュー）のプロンプトキャッシング: GenieのAgentモードで、繰り返されるプロンプトがキャッシュされるようになり、レスポンスのレイテンシが短縮されました。
ユーザーへのインパクト

DatabricksのGenieに関する以下の強化が行われました。これらの変更はDatabricksユーザーに以下の影響を与えます。
1. 列の表示名: テーブルやビューの列にわかりやすい表示名を設定できるようになりました。これにより、クエリ結果やダウンロードしたCSVファイルでの列名がよりユーザーフレンドリーになります。
2. Genie Conversation APIの一般提供開始: Genie Conversation APIが一般提供を開始しました。これにより、プログラムでGenie Spaceとの対話を開始したり、質問を送信したり、結果を取得したりできるようになります。ユーザーはGenieを独自のアプリケーションに統合できます。
3. Agentモードでのワークスペーステーマの適用: GenieのAgentモードのビジュアライゼーションで、ワークスペースレベルのテーマが使用されるようになりました。これにより、Genieの外観がDatabricksワークスペースのテーマと一致するようになります。
4. Agentモードでのプロンプトキャッシング: GenieのAgentモードで、繰り返されるプロンプトがキャッシュされるようになりました。これにより、レスポンスの待ち時間が短縮され、ユーザーエクスペリエンスが向上します。
これらの変更により、DatabricksユーザーはGenieをより使いやすく、カスタマイズしやすくなります。また、Genieをアプリケーションに統合する新しい機会も提供されます。

ジーニーの改良点

2026-04-02
- Account Genieがパブリックプレビューになりました：アカウントレベルのGenieがパブリックプレビューになりました。Genieは、すべてのワークスペースにわたってダッシュボード、アプリ、およびGenieを表示するための単一の場所を提供します。アカウントレベルのGenieを参照してください。
- Genieサーフェス間のナビゲーション：ユーザーは、Account GenieとワークスペースGenieを切り替えて利用できるようになりました。
ユーザーへのインパクト

Account Genieがパブリックプレビューになりました。Account Genieを使用すると、すべてのワークスペースにわたってダッシュボード、アプリ、およびGenieを一元的に表示できます。また、Account GenieとワークスペースGenieを簡単に切り替えることができるようになり、使い勝手が向上しました。詳細については、アカウントレベルのGenieに関するドキュメントを参照してください。

ジーニーの強化

2026-04-02
- 列の表示名: Spaceの作者は、テーブルやビューの列にユーザーフレンドリーな表示名を設定できるようになりました。表示名は、クエリ結果やダウンロードされたCSVに表示されます。
- Genie Conversation APIが一般提供開始: Genie Conversation APIが一般提供を開始しました。このAPIを使用して、プログラムで対話を開始したり、質問を送信したり、Genie Spaceから結果を取得したりできます。詳細はGenie APIを使用してGenieをアプリケーションに統合するを参照してください。
- エージェントモード（パブリックプレビュー）のワークスペーステーマ: Genieエージェントモードのビジュアライゼーションは、ワークスペースレベルのテーマを使用するようになりました。
- エージェントモード（パブリックプレビュー）のプロンプトキャッシング: Genieエージェントモードは、繰り返されるプロンプトをキャッシュするようになり、応答のレイテンシが減少しました。
ユーザーへのインパクト

Databricksの最新アップデートにより、Genie機能が強化されました。主要な変更点は以下の通りです：
1. 列の表示名: テーブルやビューの列にわかりやすい名前を設定できるようになり、クエリ結果やダウンロードされたCSVファイルに反映されます。
2. Genie Conversation APIの一般提供開始: Genie Conversation APIが正式に利用可能になりました。これにより、プログラムでGenie Spaceとの対話を開始し、質問を送信し、結果を取得できます。
3. エージェントモードのワークスペーステーマ: Genieエージェントモードのビジュアライゼーションが、ワークスペースレベルのテーマを使用するようになりました。
4. エージェントモードのプロンプトキャッシング: 繰り返されるプロンプトがキャッシュされるようになり、応答の遅延が減少しました。
これらの変更により、Databricksユーザーはより使いやすく、効率的なGenie機能を利用できるようになります。

ダッシュボードの機能強化とバグの修正

2026-04-02
- 個々の適用済みフィルターのクリア: ダッシュボードの閲覧者は、アクティブな選択バーから個々の適用済みフィルターをクリアできるようになりました。
- テキストボックスの垂直方向の配置: テキストボックスウィジェットが垂直方向の配置（上、中央、下）をサポートするようになりました。
- コロプレス地図の境界: コロプレス地図で、郵便番号やNUTS地域を含む追加の境界タイプがサポートされるようになりました。
- ウォーターフォールチャートの合計バーの表示/非表示: ウォーターフォールチャートエディターで、x軸の設定がサポートしていない場合にトグルが非表示になり、作成時の混乱が軽減されるようになりました。
- Genie Code ファセットチャート: Genie Codeでファセットチャート（トレリスチャートまたはスモールマルチプルチャートとも呼ばれる）を作成できるようになりました。
- Genie Code スターターの質問: Genie Code スターターの質問は、現在表示されているダッシュボードページにスコープされるようになりました。
- 「この変更を説明する」チャートタイプ: 「この変更を説明する」機能が、時系列チャートに加えて、ピボットテーブルセル、水平棒グラフ、円グラフ、ヒートマップで利用できるようになりました。詳細はGenieにチャートの変更を説明させるを参照してください。
- 埋め込み無効時のエラーメッセージ: 埋め込みが無効なときに、アカウント管理者ではなくワークスペース管理者がワークスペース設定を更新する必要があることを明確にするエラーメッセージに修正しました。
- Y軸ラベルの配置: 水平Y軸ラベルの誤った幅の測定が原因で軸テキストがずれる問題を修正しました。
- フィルターピッカーのラベル切り捨て: フィルターピッカーのドロップダウンで長いフィールド名やパラメ
  ユーザーへのインパクト
  
  Databricksのダッシュボード機能が強化され、ユーザーはより柔軟にダッシュボードをカスタマイズできるようになりました。主な変更点は以下の通りです。
  1. 個々のフィルターのクリア: ユーザーはアクティブな選択バーから個々のフィルターをクリアできるようになりました。
  2. テキストボックスの垂直方向の配置: テキストボックスウィジェットが垂直方向の配置をサポートするようになりました。
  3. コロプレス地図の境界: コロプレス地図で追加の境界タイプ（郵便番号やNUTS地域）がサポートされるようになりました。
  4. ウォーターフォールチャートの合計バーの表示/非表示: ウォーターフォールチャートエディターで、x軸の設定がサポートしていない場合にトグルが非表示になります。
  5. Genie Code ファセットチャート: Genie Codeでファセットチャート（トレリスチャートまたはスモールマルチプルチャート）を作成できるようになりました。
  6. Genie Code スターターの質問: Genie Code スターターの質問は、現在表示されているダッシュボードページにスコープされるようになりました。
  7. 「この変更を説明する」チャートタイプ: 「この変更を説明する」機能が、時系列チャート以外にも対応しました。
  8. バグ修正: Y軸ラベルの配置やフィルターピッカーのラベル切り捨てに関する問題が修正されました。
  これらの変更により、ユーザーはダッシュボードをより柔軟にカスタマイズし、データの分析や可視化をより効果的に行えるようになりました。
  
  ダッシュボードの強化とバグの修正
  
  2026-04-02
  - 個々の適用済みフィルターのクリア: ダッシュボードの閲覧者は、アクティブな選択バーから個々の適用済みフィルターをクリアできるようになりました。
  - テキストボックスの垂直方向の配置: テキストボックスウィジェットが垂直方向の配置（上、中央、下）をサポートするようになりました。
  - コロプレス地図の境界: コロプレス地図で、ZIPコードやNUTS地域など、追加の境界タイプがサポートされるようになりました。
  - ウォーターフォールチャートの合計バーの表示/非表示: ウォーターフォールチャートエディターで、x軸の設定が合計バーをサポートしていない場合にトグルを非表示にし、作成時の混乱を軽減しました。
  - Genie Code ファセットチャート: Genie Codeでファセットチャート（トレリスチャートまたはスモールマルチプルチャートとも呼ばれる）を作成できるようになりました。
  - Genie Code スターター質問: Genie Codeのスターター質問は、現在表示しているダッシュボードページにスコープされるようになりました。
  - 「この変更を説明する」チャートタイプ: 「この変更を説明する」機能が、時系列チャートに加えて、ピボットテーブルセル、水平棒グラフ、円グラフ、ヒートマップで利用できるようになりました。詳細はGenieにチャートの変更を説明させるを参照してください。
  - 埋め込み無効エラーメッセージ: 埋め込みが無効な場合に、ワークスペース管理者（アカウント管理者ではない）がワークスペース設定を更新する必要があることを明確にするためにエラーメッセージを修正しました。
  - Y軸ラベルの配置: 水平Y軸ラベルの誤った幅の測定が原因で軸テキストがずれる問題を修正しました。
  - フィルターピッカーのラベル切り捨て: フィルターピッカーのドロップダウンで長いフィールドや
    ユーザーへのインパクト
    
    Databricksのダッシュボードに関する強化とバグ修正が行われました。主な変更点は以下の通りです。
    - ダッシュボード閲覧者が個々の適用済みフィルターをクリアできるようになりました。
    - テキストボックスウィジェットが垂直方向の配置をサポートするようになりました。
    - コロプレス地図で追加の境界タイプがサポートされるようになりました。
    - Genie Codeでファセットチャートを作成できるようになりました。
    - 「この変更を説明する」機能が複数のチャートタイプで利用できるようになりました。
    これらの変更により、ダッシュボードの使い勝手と視覚化機能が向上しました。また、いくつかのバグが修正され、エラーメッセージも改善されました。
    
    Genie Space（ジニースペース）の機能強化。翻訳に必要な文脈や内容が与えられていないため、これ以上の具体的な翻訳や説明はできませんが、与えられた指示に従って英語の部分を日本語に翻訳します。
    
    2026-04-02
    - 列の表示名：Spaceの制作者は、テーブルやビューの列にユーザーフレンドリーな表示名を設定できるようになりました。表示名は、クエリ結果やダウンロードしたCSVに表示されます。
    - Genie Conversation APIが一般提供開始：Genie Conversation APIが一般提供を開始しました。このAPIを使用して、プログラムで対話を開始したり、質問を送信したり、Genie Spaceから結果を取得したりできます。詳細はGenie APIを使用してGenieをアプリケーションに統合するを参照してください。
    - Agentモード（パブリックプレビュー）のワークスペーステーマ：GenieのAgentモードのビジュアライゼーションで、ワークスペースレベルのテーマが使用されるようになりました。
    - Agentモード（パブリックプレビュー）のプロンプトキャッシュ：GenieのAgentモードで、繰り返しプロンプトがキャッシュされるようになり、レスポンスのレイテンシーが短縮されました。
    ユーザーへのインパクト
    
    DatabricksのGenie Spaceに関する最新情報です。Genie Spaceは、データ分析をよりインタラクティブに行うための機能です。今回のアップデートでは以下のような変更点があります：
    1. 列の表示名：テーブルの列にわかりやすい名前をつけられるようになりました。この名前は、検索結果やダウンロードしたCSVファイルに表示されます。
    2. Genie Conversation APIの一般提供開始：プログラムでGenie Spaceと対話できるAPIが一般に利用できるようになりました。これを使うと、自動化されたアプリケーションにGenieの機能を取り入れることができます。
    3. Agentモードでのワークスペーステーマの適用：GenieのAgentモードで、ワークスペースのデザイン設定が反映されるようになりました。
    4. Agentモードでのプロンプトキャッシュ：同じ質問を繰り返した際に、回答が早くなるようキャッシュ機能が追加されました。
    これらの変更により、Genie Spaceの使い勝手が向上し、より効率的にデータ分析が行えるようになります。特に、APIの一般提供開始により、開発者はGenieの機能を自社のアプリケーションに組み込むことが容易になります。
    
    ジーニーの強化機能
    
    2026-04-02
    - 列の表示名: Spaceの作者は、テーブルやビューの列に対してユーザーフレンドリーな表示名を設定できるようになりました。表示名は、クエリ結果やダウンロードされたCSVに表示されます。
    - Genie Conversation APIが一般提供開始: Genie Conversation APIが一般提供を開始しました。このAPIを使用して、プログラムで対話を開始したり、質問を送信したり、Genie Spaceから結果を取得したりできます。詳細はGenie APIを使用してGenieをアプリケーションに統合するを参照してください。
    - Agentモード（パブリックプレビュー）のワークスペーステーマ: GenieのAgentモードのビジュアライゼーションで、ワークスペースレベルのテーマが使用されるようになりました。
    - Agentモード（パブリックプレビュー）のプロンプトキャッシュ: GenieのAgentモードで、繰り返されるプロンプトがキャッシュされるようになり、応答の待ち時間が短縮されました。
    ユーザーへのインパクト
    
    Databricksユーザーへの影響：
    1. テーブルやビューの列にユーザーフレンドリーな表示名を設定できるようになり、クエリ結果やダウンロードされたCSVの可読性が向上します。
    2. Genie Conversation APIが一般提供開始され、プログラムでGenie Spaceとの対話が可能になりました。これにより、Genieをアプリケーションに統合できます。
    3. AgentモードのGenieビジュアライゼーションでワークスペースレベルのテーマが使用されるようになり、一貫した見た目が実現しました。
    4. Agentモードで繰り返されるプロンプトがキャッシュされるようになり、応答の待ち時間が短縮されました。
    Genie Spaceの強化点
    
    2026-04-02
    - 列の表示名：Spaceの作者は、テーブルやビューの列にユーザーフレンドリーな表示名を設定できるようになりました。表示名は、クエリ結果やダウンロードしたCSVに表示されます。
    - Genie Conversation APIが一般提供開始：Genie Conversation APIが一般提供を開始しました。このAPIを使用して、プログラムで対話を開始したり、質問を送信したり、Genie Spaceから結果を取得したりできます。詳細については、Genie APIを使用してGenieをアプリケーションに統合するを参照してください。
    - Agentモード（パブリックプレビュー）ワークスペーステーマ：Genie Agentモードのビジュアライゼーションで、ワークスペースレベルのテーマが使用されるようになりました。
    - Agentモード（パブリックプレビュー）プロンプトキャッシング：Genie Agentモードで、繰り返されるプロンプトがキャッシュされるようになり、応答のレイテンシが低減されました。
    ユーザーへのインパクト
    
    Databricksユーザーは、Genie Spaceにおいて以下の改善点を活用できます：
    1. テーブルやビューの列にユーザーフレンドリーな表示名を設定でき、クエリ結果やダウンロードしたCSVに反映されます。
    2. Genie Conversation APIが一般提供となり、プログラムでGenie Spaceとの対話が可能になりました。
    3. Genie Agentモード（パブリックプレビュー）で、ワークスペースレベルのテーマが適用されるようになりました。
    4. Genie Agentモード（パブリックプレビュー）で、繰り返されるプロンプトのキャッシュにより、応答のレイテンシが改善されました。
    ダッシュボードの改善とバグ修正
    
    2026-04-02
    - 個々の適用済みフィルターのクリア: ダッシュボード閲覧者は、アクティブな選択バーから個々の適用済みフィルターをクリアできるようになりました。
    - テキストボックスの垂直方向の配置: テキストボックスウィジェットは、垂直方向の配置（上、中央、下）をサポートするようになりました。
    - コロプレス地図の境界: コロプレス地図は、ZIPコードやNUTS地域を含む追加の境界タイプをサポートするようになりました。
    - ウォーターフォールチャートの合計バーの表示/非表示: ウォーターフォールチャートエディターは、x軸の設定が合計バーをサポートしていない場合にトグルを非表示にし、作成時の混乱を減らします。
    - Genie Code ファセットチャート: Genie Codeは、ファセットチャート（トレリスチャートまたはスモールマルチプルチャートとも呼ばれる）を作成できるようになりました。
    - Genie Code スターターの質問: Genie Code スターターの質問は、現在表示されているダッシュボードページにスコープされるようになりました。
    - 「この変更を説明する」チャートタイプ: 「この変更を説明する」機能は、時系列チャートに加えて、ピボットテーブルセル、水平棒グラフ、円グラフ、ヒートマップで利用できるようになりました。詳細はGenieにチャートの変更を説明させるを参照してください。
    - 埋め込み無効エラーメッセージ: 埋め込みが無効な場合にワークスペース管理者（アカウント管理者ではない）がワークスペース設定を更新する必要があることを明確にするためにエラーメッセージを修正しました。
    - Y軸ラベルの配置: 水平Y軸ラベルの誤った幅測定を修正し、軸テキストの配置を修正しました。
    - フィルターピッカーのラベル切り捨て: フィルターピッカープロップダウンの長いフィールド名とパラ
      ユーザーへのインパクト
      
      Databricksのダッシュボードに関する新機能と改善点、バグ修正が実施されました。主な影響は以下の通りです：
      1. ダッシュボードの使いやすさの向上：個々の適用済みフィルターのクリアが可能になり、閲覧者がダッシュボードをより柔軟に操作できるようになりました。
      2. テキストボックスのレイアウト改善：テキストボックスの垂直方向の配置が可能になり、ダッシュボードのレイアウトがより柔軟になりました。
      3. コロプレス地図の拡張：ZIPコードやNUTS地域を含む追加の境界タイプがサポートされ、地図の表現力が向上しました。
      4. ウォーターフォールチャートの改善：x軸の設定が合計バーをサポートしていない場合、トグルが非表示になり、作成時の混乱が減りました。
      5. Genie Codeの強化：ファセットチャートの作成が可能になり、スターターの質問が現在表示されているダッシュボードページにスコープされるようになりました。
      6. 「この変更を説明する」機能の拡張：時系列チャートに加えて、ピボットテーブルセル、水平棒グラフ、円グラフ、ヒートマップで利用できるようになりました。
      7. エラーメッセージの改善：埋め込みが無効な場合のエラーメッセージが明確になり、ワークスペース管理者が必要なアクションを理解しやすくなりました。
      8. バグ修正：Y軸ラベルの配置とフィルターピッカーのラベル切り捨てに関する問題が修正されました。
      これらの変更により、Databricksユーザーはより使いやすく、柔軟性のあるダッシュボードを作成および操作できるようになります。
      
      ジーニーの拡張機能
      
      2026-04-02
      - 列の表示名：スペースの作者は、テーブルやビューの列にユーザーフレンドリーな表示名を設定できるようになりました。表示名は、クエリ結果やダウンロードされたCSVに表示されます。
      - Genie Conversation APIが一般提供開始：Genie Conversation APIが一般提供を開始しました。このAPIを使用して、Genieとの会話をプログラムで開始したり、質問を送信したり、Genieスペースから結果を取得したりできます。詳細は、Genie APIを使用してGenieをアプリケーションに統合するを参照してください。
      - エージェントモード（パブリックプレビュー）のワークスペーステーマ：Genieエージェントモードのビジュアライゼーションで、ワークスペースレベルのテーマが使用されるようになりました。
      - エージェントモード（パブリックプレビュー）のプロンプトキャッシング：Genieエージェントモードで、繰り返されるプロンプトがキャッシュされるようになり、応答のレイテンシが削減されました。
      ユーザーへのインパクト
      
      Databricksの最新リリースノートによると、Genieに関するいくつかの重要な更新が行われました。以下はユーザへの影響です：
      - テーブルやビューの列にユーザーフレンドリーな表示名を設定できるようになり、クエリ結果やダウンロードされたCSVでその表示名が使用されます。
      - Genie Conversation APIが一般提供開始され、プログラムでGenieとのやり取りを自動化できるようになりました。これにより、Genieをアプリケーションに統合することが容易になります。
      - Genieエージェントモードで、ワークスペースレベルのテーマが適用されるようになり、ビジュアライゼーションの一貫性が向上しました。
      - エージェントモードで繰り返されるプロンプトがキャッシュされるようになり、応答時間が短縮されました。
      これらの変更により、DatabricksユーザーはGenieをより使いやすく、カスタマイズしやすくなり、アプリケーションへの統合も容易になりました。
      
      ダッシュボードの強化とバグの修正
      
      2026-04-02
      - 個々の適用済みフィルターのクリア：ダッシュボードの閲覧者は、アクティブな選択バーから個々の適用済みフィルターをクリアできるようになりました。
      - テキストボックスの垂直方向の配置：テキストボックスウィジェットで垂直方向の配置（上、中央、下）がサポートされるようになりました。
      - コロプレス図の境界：コロプレス図で、ZIPコードやNUTS地域など、追加の境界タイプがサポートされるようになりました。
      - ウォーターフォールチャートの合計バーの表示/非表示：ウォーターフォールチャートエディタで、x軸の設定が合計バーをサポートしていない場合にトグルボタンを非表示にすることで、作成時の混乱を軽減しました。
      - Genie Code ファセットチャート：Genie Codeでファセットチャート（トレリスチャートまたはスモールマルチプルチャートとも呼ばれる）を作成できるようになりました。
      - Genie Code スターターの質問：Genie Code スターターの質問が、現在表示しているダッシュボードページにスコープされるようになりました。
      - 「この変更を説明する」チャートタイプ：「この変更を説明する」機能が、時系列チャートに加えて、ピボットテーブルセル、水平棒グラフ、円グラフ、ヒートマップで利用できるようになりました。詳細はGenieにチャートの変更を説明させるを参照してください。
      - 埋め込みが無効なときのエラーメッセージ：埋め込みが無効なときに表示されるエラーメッセージを修正し、アカウント管理者ではなくワークスペース管理者がワークスペース設定を更新する必要があることを明確にしました。
      - Y軸ラベルの配置：水平Y軸ラベルの幅測定が正しくなく、軸テキストがずれる問題を修正しました。
      - フィルター選択のラベル切り捨て：フィルター選択の
        ユーザーへのインパクト
        
        Databricksの最新リリースノートによると、ダッシュボード機能の強化とバグ修正が行われました。主な変更点とユーザーへの影響は以下の通りです：
        
        個々の適用済みフィルターのクリア：ダッシュボード閲覧者がアクティブな選択バーから個々のフィルターをクリアできるようになり、使い勝手が向上しました。
        
        テキストボックスの垂直方向の配置：テキストボックスで垂直方向の配置がサポートされ、レイアウトの自由度が増しました。
        
        コロプレス図の境界：コロプレス図でZIPコードやNUTS地域などの追加境界タイプがサポートされ、地理データの視覚化が強化されました。
        
        ウォーターフォールチャートの合計バーの表示/非表示：ウォーターフォールチャートで、x軸の設定に合わない場合は合計バーのトグルボタンが非表示になり、混乱が軽減されました。
        
        Genie Codeによるファセットチャート作成：Genie Codeでファセットチャート（トレリスチャートまたはスモールマルチプルチャート）が作成できるようになり、データ分析の幅が広がりました。
        
        Genie Code スターターの質問のスコープ：Genie Codeのスターター質問が現在表示しているダッシュボードページにスコープされるようになり、より関連性の高い質問が可能になりました。
        
        「この変更を説明する」チャートタイプの拡張：「この変更を説明する」機能が複数のチャートタイプ（時系列チャート、ピボットテーブルセル、水平棒グラフ、円グラフ、ヒートマップ）で利用できるようになり、データの理解が深まりました。
        
        埋め込みが無効なときのエラーメッセージの改善：埋め込みが無効なときのエラーメッセージが改善され、アカウント管理者ではなくワークスペース管理者が設定を更新する必要があることが明確になりました。
        
        Y軸ラベルの配置の修正：Y軸ラベルの配置に関するバグが修正され、ラベルのずれが解消されました。
        
        フィルター選択のラベル切り捨ての修正：フィルター選択のラベルに関する問題が修正されました。
        
        これらの変更により、Databricksユーザーはより柔軟
        
         Databricks Runtime のメンテナンス更新情報 (04/02)
        
        2026-04-02
        
        サポートされている Databricks Runtime バージョンでは、新しいメンテナンス更新が利用可能です。これらの更新には、バグの修正、セキュリティパッチ、パフォーマンスの向上が含まれます。詳細については、以下を参照してください。
        
        Databricks Runtime 18.1
        
        Databricks Runtime 18.0
        
        Databricks Runtime 17.3 LTS
        
        Databricks Runtime 16.4 LTS
        
        Databricks Runtime 15.4 LTS
        
        Databricks Runtime 14.3 LTS
        
        Databricks Runtime 13.3 LTS
        
        ユーザーへのインパクト
        
        Databricks Runtimeのメンテナンス更新（04/02）により、サポートされているバージョン（18.1、18.0、17.3 LTS、16.4 LTS、15.4 LTS、14.3 LTS、13.3 LTS）において、バグ修正、セキュリティパッチ、およびパフォーマンス向上が行われました。影響を受けるDatabricks Runtimeバージョンのユーザーは、リンク先のドキュメントで詳細な更新内容を確認できます。特に問題がなければ自動的に更新が適用される可能性がありますが、重要なワークロードを持つユーザーはリリースノートを確認し、必要に応じてクラスターを更新することをお勧めします。
        
        ワークスペースのセキュリティコンプライアンスプロファイルでは、Lakebaseがデフォルトで有効になります。
        
        2026-03-31
        
        2026 年 4 月 30 日以降、コンプライアンス標準が HIPAA、C5、TISAX、またはなしに設定されている場合、コンプライアンスセキュリティプロファイルを持つワークスペースでは、Lakebase がデフォルトで有効になります。
        
        「Lakebase コンプライアンス」を参照してください。
        
        ユーザーへのインパクト
        
        Databricksユーザーの皆様へ：
        
        2026年4月30日以降、ワークスペースのセキュリティコンプライアンスプロファイルでHIPAA、C5、TISAX、またはなしのコンプライアンス標準が設定されている場合、Lakebaseがデフォルトで有効になります。この変更は、コンプライアンスセキュリティプロファイルを持つワークスペースに適用されます。Lakebaseコンプライアンスに関する詳細は、ドキュメントを参照してください。
        
        Databricks Apps の Git ベースのデプロイメントは、コンプライアンスセキュリティプロファイルが有効になっているワークスペースで近日提供開始予定です。
        
        2026-03-31
        2026年5月初旬に、コンプライアンスセキュリティプロファイルが有効になっているワークスペースに対して、Databricks AppsのGitベースのデプロイメントが自動的に有効になります。Gitリポジトリから直接アプリをデプロイして、CI/CDワークフローを合理化します。
        Databricksアプリをデプロイするを参照してください。
        
        ユーザーへのインパクト
        
        Databricks AppsのGitベースのデプロイメントが、コンプライアンスセキュリティプロファイルが有効なワークスペースで2026年5月初旬に自動的に有効になります。これにより、CI/CDワークフローが改善され、Gitリポジトリから直接アプリをデプロイできるようになります。Databricksユーザーには、アプリのデプロイプロセスが簡素化されるため、開発と運用の効率が向上します。詳細については、Databricksアプリのデプロイに関するドキュメントを参照してください。
        
        Databricksドキュメントサイトの目次タブ
        
        2026-03-31
        
        Databricksドキュメントサイトでタブによるナビゲーションが導入され、ドキュメントページのナビゲーションとディスカバリが容易になりました。ドキュメントサイトのヘッダーのリンクをクリックすることで、使用ガイド、はじめに手順、開発者ツールとパートナー、リファレンス、リソース、リリースノートなど、表示する情報を切り替えることができます。
        
        ユーザーへのインパクト
        
        Databricksのユーザーは、Databricksドキュメントサイトの新しいタブによるナビゲーション機能を利用して、ドキュメントページの閲覧や目的の情報の発見が容易になります。ヘッダーのリンクから、使用ガイド、はじめに手順、開発者ツールとパートナー、リファレンス、リソース、リリースノートなどの情報を簡単に切り替えることができます。
        
        Agent Bricksのナレッジアシスタントとスーパーバイザーエージェントが、追加のリージョンで利用可能になりました。
        
        2026-03-31
        
        ナレッジアシスタントおよび Supervisor Agent がap-south-1 (Mumbai) AWS リージョンで利用できるようになりました。このリージョンでは、クロスジオ処理を有効にする必要があります。
        
        サポートされているリージョンの全一覧については、リージョンごとに利用可能な機能が限られていることを参照してください。
        
        ユーザーへのインパクト
        
        Agent BricksのナレッジアシスタントとSupervisor Agentが、AWSのap-south-1 (Mumbai) リージョンで利用可能になりました。これらの機能を使用するにはクロスジオ処理を有効にする必要があります。
        
        Google Sheets 用 Databricks コネクタのアップデート内容は以下のとおりです。
        
        2026-03-30
        
        Databricks Connector for Google Sheets が更新され、クエリ実行のタイムアウトが長くなり、UI が改善され、スケジュールされた更新の制限が追加されました。 Databricks Connector for Google Sheets をご覧ください。
        
        ユーザーへのインパクト
        
        Google Sheets 用 Databricks コネクタが更新されました。これにより、以下のような変更点がDatabricksユーザーに影響します：
        
        クエリ実行のタイムアウトが長くなりました。これにより、より長いクエリを実行できるようになります。
        
        ユーザーインターフェイス（UI）が改善され、より使いやすくなりました。
        
        スケジュールされた更新に制限が追加されました。これにより、自動更新の管理がより適切に行えるようになります。
        
        詳細については、Databricks Connector for Google Sheetsのドキュメントを参照してください。
        
        新しいSQLエディタのデフォルト有効化と従来のSQLエディタの廃止
        
        2026-03-30
        
        新しいSQLエディタは、2025年10月から一般提供されています。新しいエディタへの移行の一環として、以下の変更が予定されています。
        
        2026年5月下旬より：新しいSQLエディタがすべてのワークスペースでデフォルトで有効になります。ワークスペースレベルでこの機能をオフにする機能は利用できなくなります。この期間が開始された後も、個々のユーザーは引き続き、クエリを従来のSQLエディターに切り替えることができます。
        
        2026年7月下旬より：従来のSQLエディタは廃止されます。すべてのユーザーが新しいSQLエディタを使用することになり、個々のオプトアウトは利用できなくなります。
        
        新しいSQLエディタの詳細については、新しいSQLエディタでクエリを実行しデータを探索するを参照してください。この移行に関するご質問がある場合は、アカウントチームまでお問い合わせください。
        
        ユーザーへのインパクト
        
        2026年5月下旬以降、DatabricksのSQLエディタがデフォルトで新しいバージョンに切り替わります。従来のSQLエディタを使用しているユーザーは、2026年7月下旬までに新しいSQLエディタへの移行が必要です。アカウントチームへの事前問い合わせも推奨されています。
        
        分類と情報抽出はパブリックプレビューで利用できます
        
        2026-03-27
        ドキュメント分析のための2つの新しいUIエクスペリエンスが、パブリックプレビューで利用できるようになりました。
        
        分類: ドキュメントを事前定義されたカテゴリに分類するためのビジュアルUI。分類ラベルを設定および調整し、サンプル文書で結果をプレビューして、大規模に分類を実行します。
        
        情報抽出: 文書、テーブル、PDF、画像から構造化データを抽出するためのビジュアルUI。抽出スキーマを定義および調整し、サンプル文書で結果をプレビューして、大規模に抽出を実行します。
        
        どちらのエクスペリエンスも、ai_classify と ai_extract の v2 シグネチャに基づいて構築されています。
        
        ユーザーへのインパクト
        
        Databricksの新しいリリースにより、ドキュメント分析のための2つの新しいUIエクスペリエンス、分類と情報抽出がパブリックプレビューで利用可能になりました。
        
        分類: ドキュメントを事前定義されたカテゴリに分類するためのビジュアルUIを提供します。ユーザーは分類ラベルを設定・調整し、サンプル文書で結果をプレビューして大規模に分類を実行できます。
        
        情報抽出: 文書、テーブル、PDF、画像から構造化データを抽出するためのビジュアルUIを提供します。ユーザーは抽出スキーマを定義・調整し、サンプル文書で結果をプレビューして大規模に抽出を実行できます。
        
        どちらの機能も、ai_classify 関数と ai_extract 関数の v2 シグネチャに基づいて構築されており、Databricksユーザーはより簡単にドキュメント分析タスクを実行できるようになります。
        
        DatabricksのすべてのAI機能をAgent Bricksがカバーするようになりました。
        
        2026-03-27
        
        Agent Bricksのページは、宣言型エージェントを超えて拡張され、DatabricksのすべてのAI機能の包括的なものとなっています。
        
        ユーザーへのインパクト
        
        DatabricksのすべてのAI機能がAgent Bricksで利用できるようになり、ユーザーは1つの場所でさまざまなAI機能にアクセスできるようになります。これにより、DatabricksユーザーはAI機能をより簡単に活用できるようになり、作業効率の向上が期待できます。

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