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Databricks機能一覧(2026年5月版)

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Last updated at Posted at 2026-05-11

https://docs.databricks.com/llms.txt をベースにClaudeで生成したものとなります。

前版: Databricks機能一覧(2025年12月版)

2025年12月版からの主な変更: Databricksアセットバンドルが「宣言型自動化バンドル(Declarative Automation Bundles)」にリネーム、Databricks Free Edition、AIコーディングアシスタント向けエージェントスキル、MLflow for Models / for GenAIの明確な区別、マネージド/外部テーブルの独立項目化など。詳細は末尾「2025年12月版からの主な変更点」をご参照ください。

クイックリファレンスカード

Databricks の主要機能を1分で把握

カテゴリ 代表的な機能 一言説明
データ基盤 Delta Lake ACIDトランザクション対応ストレージ
ガバナンス Unity Catalog 統合データカタログ・アクセス制御
ETL Lakeflow Spark宣言型パイプライン 宣言的データパイプライン
ストリーミング 構造化ストリーミング リアルタイムデータ処理
生成AI エージェントフレームワーク AIエージェント構築基盤
AI関数 AI関数 SQLからLLMを呼び出すSQL組み込み関数
AIガバナンス Unity AI Gateway LLM・エージェント・MCPの中央制御層
ML MLflow 実験管理・モデルレジストリ
BI AI/BIダッシュボード AIパワードの可視化
開発 Databricksノートブック 多言語対応開発環境
共有 Delta Sharing セキュアなデータ共有
外部DB連携 レイクハウスフェデレーション 外部DBをUC経由でクエリ
OLTP Lakebase マネージドPostgreSQL

逆引きインデックス(ユースケース別)

データを取り込みたい

やりたいこと 推奨機能 参照セクション
SaaSアプリからデータを取り込む マネージドコネクタ 2.2 データ取り込み
ファイルを増分で取り込む Auto Loader 2.2 データ取り込み
ストリーミングデータを処理する 構造化ストリーミング 2.1 データパイプライン
CSVやJSONを読み込む DataFrame API 2.3 サポートデータ形式
既存のParquetをDeltaに変換する CONVERT TO DELTA 1.1 データレイクハウス基盤
外部DBをデータコピーせずクエリする レイクハウスフェデレーション 9.1 外部共有

データを加工・変換したい

やりたいこと 推奨機能 参照セクション
ETLパイプラインを構築する Lakeflow Spark宣言型パイプライン 2.1 データパイプライン
データ品質チェックを入れる エクスペクテーション 2.1 データパイプライン
定期実行ジョブを作る Lakeflowジョブ 2.1 データパイプライン
SQLで変換処理を書く Databricks SQL 4.1 データウェアハウス
変更データを追跡する チェンジデータキャプチャ 2.1 データパイプライン

AIモデルを開発したい

やりたいこと 推奨機能 参照セクション
LLMアプリを作る エージェントフレームワーク 3.1 生成AI / LLM
SQLからLLMを呼び出す AI関数 (ai_query, ai_classify等) 3.1 生成AI / LLM
バッチでLLM推論する AI関数 + バッチLLM推論 3.1 生成AI / LLM
GenAIアプリのライフサイクル管理 MLflow for GenAI 3.1 生成AI / LLM
RAGを構築する ベクトル検索 3.1 生成AI / LLM
従来型MLの実験を管理する MLflow for Models 3.2 従来型機械学習
モデルをデプロイする モデルサービング 3.2 従来型機械学習
AutoMLで素早く試す AutoML 3.2 従来型機械学習
特徴量を管理する 特徴量ストア 3.2 従来型機械学習
Unity Catalogでモデルを管理する Unity Catalogモデル管理 3.2 従来型機械学習
LLMやエージェントを一元管理する Unity AI Gateway 3.1 生成AI / LLM

データを分析・可視化したい

やりたいこと 推奨機能 参照セクション
SQLでアドホック分析する SQLエディタ 4.1 データウェアハウス
ダッシュボードを作る AI/BIダッシュボード 4.2 BI・可視化
自然言語で質問する Genieデータルーム 4.2 BI・可視化
閾値超えを通知する アラート 4.2 BI・可視化
KPIを定義する メトリクスビュー 4.2 BI・可視化

データを共有したい

やりたいこと 推奨機能 参照セクション
外部組織とデータを共有する Delta Sharing 9.1 外部共有
プライバシーを保ちつつ共同分析する クリーンルーム 9.1 外部共有
データセットを公開・購入する マーケットプレイス 9.1 外部共有

ガバナンス・セキュリティを強化したい

やりたいこと 推奨機能 参照セクション
統合的にアクセス制御する Unity Catalog 1.2 Unity Catalog
LLM・エージェントをガバナンスする Unity AI Gateway 3.1 生成AI / LLM
行・列レベルで制御する 行フィルター・列マスク 1.2 Unity Catalog
権限を細かく管理する Unity Catalog権限 1.2 Unity Catalog
データの来歴を追跡する データリネージ 1.2 Unity Catalog
監査ログを取得する 監査ログ 7.3 監査・コンプライアンス
シークレットを安全に管理する シークレット管理 7.2 データ保護

開発・運用を効率化したい

やりたいこと 推奨機能 参照セクション
ローカルIDEから開発する VS Code拡張機能 / Databricks Connect 5.1 ノートブック・IDE
AIコーディングアシスタントを活用する エージェントスキル 5.1 ノートブック・IDE
コードをGit管理する Git連携 5.3 DevOps・CI/CD
CI/CDパイプラインを組む 宣言型自動化バンドル 5.3 DevOps・CI/CD
コストを監視する システムテーブル 8.2 モニタリング・コスト管理
Terraformで管理する Terraformプロバイダー 5.3 DevOps・CI/CD

ロール別機能ガイド

👨‍💻 データエンジニア向け

優先度 機能 用途
★★★ Lakeflow Spark宣言型パイプライン ETLパイプライン構築
★★★ Delta Lake データストレージ基盤
★★★ 構造化ストリーミング リアルタイム処理
★★★ Lakeflowジョブ ワークフロー管理
★★☆ Lakeflow Connect データ取り込み
★★☆ Unity Catalog データガバナンス
★★☆ 宣言型自動化バンドル CI/CD
★☆☆ システムテーブル 運用監視

👩‍🔬 データサイエンティスト向け

優先度 機能 用途
★★★ Databricksノートブック 対話的分析・開発
★★★ MLflow for Models 実験追跡
★★★ 特徴量ストア 特徴量管理
★★★ AutoML 素早いモデル構築
★★☆ モデルサービング モデルデプロイ
★★☆ エージェントフレームワーク LLMアプリ開発
★★☆ ベクトル検索 RAG構築
★★☆ MLflow for GenAI GenAIライフサイクル管理
★★☆ Unity AI Gateway LLM・エージェントの一元管理
★☆☆ 分散学習 大規模学習

📊 データアナリスト向け

優先度 機能 用途
★★★ SQLエディタ SQLクエリ実行
★★★ AI/BIダッシュボード 可視化・共有
★★★ Genieデータルーム 自然言語分析
★★☆ AI関数 SQLからLLMを呼び出すデータインテリジェンス
★★☆ サーバーレスSQLウェアハウス 高速クエリ
★★☆ アラート 通知設定
★☆☆ メトリクスビュー KPI定義

🔧 プラットフォーム管理者向け

優先度 機能 用途
★★★ Unity Catalog ガバナンス基盤
★★★ ユーザー・グループ管理 ID管理
★★★ コンピュートポリシー リソース制御
★★★ 監査ログ セキュリティ監視
★★☆ SCIMプロビジョニング IdP連携
★★☆ Unity AI Gateway LLM・エージェントのガバナンス
★★☆ ネットワークセキュリティ ネットワーク設定
★★☆ コスト管理 予算管理
★☆☆ Terraformプロバイダー IaC

機能ステータス一覧

ステータスは2026年5月時点の情報です。最新情報は公式ドキュメントをご確認ください。

機能名 ステータス 備考
Delta Lake GA コア機能
Unity Catalog GA 推奨
Lakeflow Spark宣言型パイプライン GA 旧DLT
構造化ストリーミング GA
Lakeflowジョブ GA
MLflow for Models GA 従来型ML向け
MLflow for GenAI GA MLflow 3 / GenAI向け
モデルサービング GA
AutoML GA
特徴量ストア GA Unity Catalog統合
ベクトル検索 GA
エージェントフレームワーク GA
AI関数 (ai_query / タスク固有関数) GA SQL組み込み関数
エージェントブリックス パブリックプレビュー
AI/BIダッシュボード GA
Genieデータルーム GA
Delta Sharing GA
レイクハウスフェデレーション GA 外部DB連携
クリーンルーム GA
Databricksアプリ GA
宣言型自動化バンドル GA 旧アセットバンドル
サーバーレスコンピュート GA
サーバーレスSQLウェアハウス GA
サーバーレスGPU パブリックプレビュー
Lakebase (OLTP) パブリックプレビュー
Photonエンジン GA
Databricksアシスタント GA
Databricks Free Edition GA 無料エディション
エージェントスキル パブリックプレビュー AIコーディングアシスタント向け
Unity AI Gateway (旧) GA モデルサービングエンドポイント向け
Unity AI Gateway (新) Beta LLM・エージェント・MCP・コーディングエージェントの中央ガバナンス

凡例

  • GA (General Availability): 本番利用可能
  • パブリックプレビュー: 本番利用は自己責任、変更の可能性あり
  • プライベートプレビュー: 申請制、限定公開

関連機能クロスリファレンス

データパイプライン構築時

Lakeflow Spark宣言型パイプライン
  ├── エクスペクテーション(データ品質)
  ├── 構造化ストリーミング(リアルタイム)
  ├── Delta Lake(ストレージ)
  ├── Lakeflowジョブ(オーケストレーション)
  └── Unity Catalog(ガバナンス)

機械学習ワークフロー

MLflow for Models
  ├── 特徴量ストア(特徴量管理)
  ├── AutoML(自動モデル構築)
  ├── ハイパーパラメータチューニング(最適化)
  ├── Unity Catalogモデル管理(バージョン管理)
  └── モデルサービング(デプロイ)

生成AIアプリ開発

エージェントフレームワーク
  ├── ベクトル検索(RAG)
  ├── 基盤モデルAPI(LLM呼び出し)
  ├── AI関数(SQL/Pythonからの呼び出し)
  ├── AIプレイグラウンド(プロトタイプ)
  ├── MLflow for GenAI(トレーシング・評価)
  ├── Unity AI Gateway(LLM/エージェント/MCPの統制)
  └── モデルサービング(デプロイ)

ガバナンス体制構築

Unity Catalog
  ├── カタログ管理(名前空間)
  ├── スキーマ管理(データベース)
  ├── アクセス制御(権限)
  ├── Unity Catalog権限(細粒度管理)
  ├── 行フィルター・列マスク(データ保護)
  ├── データリネージ(追跡)
  └── 監査ログ(監視)

セルフサービスBI

AI/BIダッシュボード
  ├── サーバーレスSQLウェアハウス(コンピュート)
  ├── Genieデータルーム(自然言語)
  ├── メトリクスビュー(KPI定義)
  ├── アラート(通知)
  └── Unity Catalog(データアクセス)

機能一覧(本編)

0. はじめに・入門

機能名 説明 ドキュメントURL
メインドキュメント Databricksドキュメントのトップ https://docs.databricks.com/aws/ja/
Databricks紹介 Databricks Data Intelligence Platformの概要 https://docs.databricks.com/aws/ja/introduction/
クイックスタート データのクエリと可視化の基礎 https://docs.databricks.com/aws/ja/getting-started/quick-start
CSVデータの取り込み ノートブックからCSVを取り込み可視化 https://docs.databricks.com/aws/ja/getting-started/import-visualize-data
テーブル作成 テーブル作成の基礎 https://docs.databricks.com/aws/ja/getting-started/create-table
ETLパイプライン構築(LDP) Lakeflow Spark宣言型パイプラインでETL構築 https://docs.databricks.com/aws/ja/getting-started/data-pipeline-get-started
ETLパイプライン構築(Spark) Apache SparkでETL構築 https://docs.databricks.com/aws/ja/getting-started/etl-quick-start
MLモデルの学習とデプロイ scikit-learnでMLモデルを構築 https://docs.databricks.com/aws/ja/getting-started/ml-get-started
LLMクエリとGenAIエージェント LLMクエリとGenAIエージェントのプロトタイプ https://docs.databricks.com/aws/ja/getting-started/gen-ai-llm-agent
無料トライアル Databricks無料トライアルのセットアップ https://docs.databricks.com/aws/ja/getting-started/free-trial
Databricks Free Edition Databricks Free Editionのサインアップ https://docs.databricks.com/aws/ja/getting-started/free-edition

1. コアプラットフォーム

1.1 データレイクハウス基盤

機能名 説明 ドキュメントURL
データレイクハウス 生成AI、ACIDトランザクション、データガバナンス、ETL、BI、機械学習を統合したパラダイム https://docs.databricks.com/aws/ja/lakehouse/
Delta Lake ACID準拠のストレージプロトコル https://docs.databricks.com/aws/ja/delta/
Deltaテーブル トランザクション対応のテーブル形式 https://docs.databricks.com/aws/ja/tables/delta-table
テーブル概要 テーブルタイプ、ストレージ形式、管理機能 https://docs.databricks.com/aws/ja/tables/
マネージドテーブル Delta Lake / Apache Icebergのマネージドテーブル https://docs.databricks.com/aws/ja/tables/managed
外部テーブル 外部テーブルの作成・管理 https://docs.databricks.com/aws/ja/tables/external
Apache Iceberg オープンテーブルフォーマットのサポート https://docs.databricks.com/aws/ja/iceberg/
Spark概要 Apache Sparkを使うためのリソース https://docs.databricks.com/aws/ja/spark/

1.2 Unity Catalog(統合データガバナンス)

機能名 説明 ドキュメントURL
Unity Catalog 統合データガバナンスソリューション https://docs.databricks.com/aws/ja/data-governance/unity-catalog/
カタログ管理 カタログの作成・管理 https://docs.databricks.com/aws/ja/catalogs/
スキーマ管理 データベース(スキーマ)の管理 https://docs.databricks.com/aws/ja/schemas/
ボリューム 非表形式データのガバナンス https://docs.databricks.com/aws/ja/volumes/
アクセス制御 権限、ABACポリシー、オブジェクト所有権 https://docs.databricks.com/aws/ja/data-governance/unity-catalog/access-control
Unity Catalog権限 メタストア管理者、オブジェクト所有権、データへのアクセス管理 https://docs.databricks.com/aws/ja/data-governance/unity-catalog/manage-privileges/
行フィルター・列マスク 行・列レベルのデータ制御 https://docs.databricks.com/aws/ja/data-governance/unity-catalog/filters-and-masks
データリネージ データの系譜追跡・分析 https://docs.databricks.com/aws/ja/data-governance/unity-catalog/data-lineage
動的ビュー 動的なデータアクセス制御 https://docs.databricks.com/aws/ja/data-governance/unity-catalog/create-views

1.3 コンピュートリソース

機能名 説明 ドキュメントURL
コンピュート概要 Databricksで利用可能なコンピュートタイプ https://docs.databricks.com/aws/ja/compute/
汎用コンピュート 汎用クラスター https://docs.databricks.com/aws/ja/compute/
コンピュート設定リファレンス コンピュート設定パラメータ一覧 https://docs.databricks.com/aws/ja/compute/configure
サーバーレスコンピュート インフラ管理不要のオンデマンドコンピュート https://docs.databricks.com/aws/ja/compute/serverless/
GPUコンピュート GPU対応クラスター https://docs.databricks.com/aws/ja/compute/gpu
サーバーレスGPU 大規模GPUトレーニング用サーバーレス https://docs.databricks.com/aws/ja/compute/serverless/gpu
インスタンスプール クラスター起動高速化のためのプール https://docs.databricks.com/aws/ja/compute/pool-index
Photonエンジン ネイティブ・ベクトル化クエリエンジン https://docs.databricks.com/aws/ja/runtime/photon
Databricksランタイム マネージドSparkランタイム https://docs.databricks.com/aws/ja/release-notes/runtime/

1.4 ファイル・ライブラリ

機能名 説明 ドキュメントURL
ファイル Databricks上のファイル操作 https://docs.databricks.com/aws/ja/files/
ライブラリ サードパーティ・カスタムコードのインストール https://docs.databricks.com/aws/ja/libraries/

2. データエンジニアリング

2.1 データパイプライン

機能名 説明 ドキュメントURL
データエンジニアリング概要 データパイプラインのエンジニアリング https://docs.databricks.com/aws/ja/data-engineering/
Lakeflow Spark宣言型パイプライン 宣言的ETLパイプライン(旧DLT) https://docs.databricks.com/aws/ja/ldp/
LDPコンセプト 宣言型パイプラインのデータ処理コンセプト https://docs.databricks.com/aws/ja/ldp/concepts
エクスペクテーション データ品質管理の期待値定義 https://docs.databricks.com/aws/ja/ldp/expectations
構造化ストリーミング インクリメンタル・リアルタイム処理 https://docs.databricks.com/aws/ja/structured-streaming/concepts
チェンジデータキャプチャ (CDC) Delta Change Data Feedによる行レベル変更追跡 https://docs.databricks.com/aws/ja/delta/delta-change-data-feed
Lakeflowジョブ ワークフローオーケストレーション https://docs.databricks.com/aws/ja/jobs/
ジョブタスク タスクの作成・構成 https://docs.databricks.com/aws/ja/jobs/configure-task
ジョブスケジューリング スケジュール実行 https://docs.databricks.com/aws/ja/jobs/scheduled

2.2 データ取り込み(Lakeflow Connect)

機能名 説明 ドキュメントURL
Lakeflow Connect データインジェストコネクタ群 https://docs.databricks.com/aws/ja/ingestion/overview
標準コネクタ カスタマイズ可能な標準コネクタ https://docs.databricks.com/aws/ja/ingestion/
マネージドコネクタ SaaSアプリ・DB向けマネージドコネクタ https://docs.databricks.com/aws/ja/ingestion/lakeflow-connect/

2.3 サポートデータ形式

形式 説明 ドキュメントURL
データガイド データの検索・アクセス・操作のガイド https://docs.databricks.com/aws/ja/guides/
データソース概要 レイクハウスと外部システムのデータクエリ https://docs.databricks.com/aws/ja/query/formats/
Delta ネイティブ形式 https://docs.databricks.com/aws/ja/delta/
Delta Sharing(データソース) DataFrameで共有テーブルを読む https://docs.databricks.com/aws/ja/query/formats/deltasharing
Parquet Apache Parquet https://docs.databricks.com/aws/ja/query/formats/parquet
CSV カンマ区切り https://docs.databricks.com/aws/ja/query/formats/csv
JSON JSON形式 https://docs.databricks.com/aws/ja/query/formats/json
Avro Apache Avro https://docs.databricks.com/aws/ja/query/formats/avro
ORC Apache ORC https://docs.databricks.com/aws/ja/query/formats/orc
XML XML形式 https://docs.databricks.com/aws/ja/query/formats/xml
バイナリ バイナリファイル https://docs.databricks.com/aws/ja/query/formats/binary

3. AI・機械学習

3.1 生成AI / LLM

機能名 説明 ドキュメントURL
生成AI概要 DatabricksでのGenAIアプリ構築 https://docs.databricks.com/aws/ja/generative-ai/agent-framework/build-genai-apps
エージェントフレームワーク コードファーストのAIエージェント構築 https://docs.databricks.com/aws/ja/generative-ai/agent-framework/author-agent
エージェントブリックス ドメイン特化AIエージェントの構築・オーケストレーション https://docs.databricks.com/aws/ja/generative-ai/agent-bricks/
基盤モデルAPI 基盤モデルへのクエリAPI https://docs.databricks.com/aws/ja/machine-learning/foundation-model-apis
AIプレイグラウンド LLMとのインタラクティブチャット https://docs.databricks.com/aws/ja/large-language-models/ai-playground
AI関数 SQL・PythonからLLM/MLモデルを呼び出す組み込み関数群 (ai_classify, ai_extract, ai_summarize, ai_translate, ai_gen, ai_forecast 等) https://docs.databricks.com/aws/ja/large-language-models/ai-functions
ai_query 任意のモデルサービングエンドポイントを呼び出す汎用AI関数 https://docs.databricks.com/aws/ja/large-language-models/ai-query
バッチLLM推論 AI関数を使った大規模バッチ推論 https://docs.databricks.com/aws/ja/large-language-models/ai-query-batch-inference
ベクトル検索 ベクトル検索ソリューション https://docs.databricks.com/aws/ja/generative-ai/vector-search
Unity AI Gateway (新版/Beta) LLM・エージェント・MCPサーバー・コーディングエージェントの中央ガバナンス層 https://docs.databricks.com/aws/ja/ai-gateway/overview-beta
Unity AI Gateway (旧版) モデルサービングエンドポイント向けガバナンス機能 https://docs.databricks.com/aws/ja/ai-gateway/
MLflow for GenAI GenAIアプリのライフサイクル管理(MLflow 3) https://docs.databricks.com/aws/ja/mlflow3/genai

3.2 従来型機械学習

機能名 説明 ドキュメントURL
AI・MLの概要 統合データ・MLプラットフォーム https://docs.databricks.com/aws/ja/machine-learning/
MLflow for Models 従来型MLモデルのライフサイクル管理 https://docs.databricks.com/aws/ja/mlflow/experiments
モデルレジストリ モデルバージョン・ライフサイクル管理 https://docs.databricks.com/aws/ja/mlflow/model-registry
Unity Catalogモデル管理 UCでMLflowモデルのライフサイクル管理 https://docs.databricks.com/aws/ja/machine-learning/manage-model-lifecycle/
モデルサービング ML/GenAIモデルのデプロイ・サービング https://docs.databricks.com/aws/ja/machine-learning/model-serving/
AutoML 自動機械学習 https://docs.databricks.com/aws/ja/machine-learning/automl/
特徴量ストア 特徴量エンジニアリング・管理 https://docs.databricks.com/aws/ja/machine-learning/feature-store/
分散学習 分散学習 https://docs.databricks.com/aws/ja/machine-learning/train-model/distributed-training/
ハイパーパラメータチューニング ハイパーパラメータ最適化 https://docs.databricks.com/aws/ja/machine-learning/automl-hyperparam-tuning/
ディープラーニング PyTorch, TensorFlow, DeepSpeed対応 https://docs.databricks.com/aws/ja/machine-learning/train-model/deep-learning

4. SQL・アナリティクス

4.1 データウェアハウス

機能名 説明 ドキュメントURL
Databricks SQL SQLベースのデータウェアハウス https://docs.databricks.com/aws/ja/sql/
SQLウェアハウス SQLワークロード用コンピュート https://docs.databricks.com/aws/ja/compute/sql-warehouse/
サーバーレスSQLウェアハウス サーバーレスSQLウェアハウス https://docs.databricks.com/aws/ja/sql/admin/serverless
クエリ クエリデータオブジェクトの操作 https://docs.databricks.com/aws/ja/sql/user/queries/
SQLエディタ SQLエディタ https://docs.databricks.com/aws/ja/sql/user/sql-editor/
クエリ履歴 クエリ履歴・パフォーマンス分析 https://docs.databricks.com/aws/ja/sql/user/queries/query-history
データクエリ レイクハウスと外部システムのクエリ https://docs.databricks.com/aws/ja/query/

4.2 BI・可視化

機能名 説明 ドキュメントURL
AI/BIダッシュボード AIパワードダッシュボード https://docs.databricks.com/aws/ja/dashboards/
AI/BI セルフサービスデータ分析 https://docs.databricks.com/aws/ja/ai-bi/
Genieデータルーム 自然言語チャットによるデータ探索 https://docs.databricks.com/aws/ja/genie/
アラート 条件ベースの通知 https://docs.databricks.com/aws/ja/sql/user/alerts/
メトリクスビュー メトリクスビューの定義・ガバナンス https://docs.databricks.com/aws/ja/metric-views/

5. 開発ツール

5.1 ノートブック・IDE

機能名 説明 ドキュメントURL
Databricksノートブック 多言語対応インタラクティブノートブック https://docs.databricks.com/aws/ja/notebooks/
ノートブックウィジェット パラメータ入力ウィジェット https://docs.databricks.com/aws/ja/notebooks/widgets
Databricksアシスタント AIコーディングアシスタント https://docs.databricks.com/aws/ja/notebooks/databricks-assistant-faq
エージェントスキル AIコーディングアシスタント(Claude / GitHub Copilot等)向けスキルパッケージ https://docs.databricks.com/aws/ja/agent-skills/
VS Code拡張機能 Visual Studio Code / Cursor拡張 https://docs.databricks.com/aws/ja/dev-tools/vscode-ext
Databricks Connect IDEからのリモート接続 https://docs.databricks.com/aws/ja/dev-tools/databricks-connect

5.2 CLI・SDK・API

機能名 説明 ドキュメントURL
開発者リソース Databricks APIと開発ツール https://docs.databricks.com/aws/ja/developers/
REST API 完全なREST API https://docs.databricks.com/api/workspace/introduction
REST API機械可読版 LLM向けマークダウン形式 https://docs.databricks.com/api/llms.txt
Databricks CLI コマンドラインインターフェース https://docs.databricks.com/aws/ja/dev-tools/cli/
CLIリファレンス CLIコマンド一覧 https://docs.databricks.com/aws/ja/dev-tools/cli/commands
Python SDK Python SDK https://docs.databricks.com/aws/ja/dev-tools/sdk-python
Java SDK Java SDK https://docs.databricks.com/aws/ja/dev-tools/sdk-java
Go SDK Go SDK https://docs.databricks.com/aws/ja/dev-tools/go-sdk
Databricksユーティリティ (dbutils) ノートブック用ユーティリティ https://docs.databricks.com/aws/ja/dev-tools/databricks-utils
ツール認証 CLI / APIによるアクセス認可 https://docs.databricks.com/aws/ja/dev-tools/auth/

5.3 DevOps・CI/CD

機能名 説明 ドキュメントURL
宣言型自動化バンドル ジョブ・パイプライン・MLOpsスタックのプログラム管理(旧アセットバンドル) https://docs.databricks.com/aws/ja/dev-tools/bundles/
Git連携 Git連携・バージョン管理 https://docs.databricks.com/aws/ja/repos/
GitHub Actions連携 CI/CDワークフロー用GitHub Actions https://docs.databricks.com/aws/ja/dev-tools/ci-cd/github
Terraformプロバイダー Terraformによるインフラ管理 https://docs.databricks.com/aws/ja/dev-tools/terraform/

5.4 ドライバー・接続

機能名 説明 ドキュメントURL
JDBCドライバー JDBC接続(OSS) https://docs.databricks.com/aws/ja/integrations/jdbc-oss/
ODBCドライバー ODBC接続 https://docs.databricks.com/aws/ja/integrations/odbc/

6. アプリケーション開発

6.1 Databricksアプリ

機能名 説明 ドキュメントURL
Databricksアプリ Databricks上でのアプリ開発・デプロイ https://docs.databricks.com/aws/ja/dev-tools/databricks-apps/

6.2 ユーザー定義関数

機能名 説明 ドキュメントURL
UDF概要 サポートされるUDFの種類と特徴 https://docs.databricks.com/aws/ja/udf/
Python UDF Pythonユーザー定義関数 https://docs.databricks.com/aws/ja/udf/python
Scala UDF Scalaユーザー定義関数 https://docs.databricks.com/aws/ja/udf/scala

7. セキュリティ・コンプライアンス

7.1 認証・アクセス制御

機能名 説明 ドキュメントURL
セキュリティ概要 Databricksのデータ保護とプライバシー https://docs.databricks.com/aws/ja/security/
データガバナンス概要 Databricksにおけるデータガバナンス https://docs.databricks.com/aws/ja/data-governance/
アクセス制御 認証・アクセス制御 https://docs.databricks.com/aws/ja/security/auth/
SCIMプロビジョニング SCIMによるユーザープロビジョニング https://docs.databricks.com/aws/ja/admin/users-groups/scim/
サービスプリンシパル サービスプリンシパル https://docs.databricks.com/aws/ja/admin/users-groups/service-principals
個人アクセストークン 個人アクセストークン https://docs.databricks.com/aws/ja/dev-tools/auth/pat

7.2 データ保護

機能名 説明 ドキュメントURL
暗号化 暗号化(保存時・転送時) https://docs.databricks.com/aws/ja/security/keys/
顧客管理キー 顧客管理暗号化キー https://docs.databricks.com/aws/ja/security/keys/customer-managed-keys
シークレット管理 シークレット管理 https://docs.databricks.com/aws/ja/security/secrets/
ネットワークセキュリティ ネットワークセキュリティ https://docs.databricks.com/aws/ja/security/network/

7.3 監査・コンプライアンス

機能名 説明 ドキュメントURL
監査ログ 監査ログ https://docs.databricks.com/aws/ja/admin/account-settings/audit-logs
コンプライアンス HIPAA, PCI-DSS, FedRAMP等への対応 https://docs.databricks.com/aws/ja/security/privacy/

8. 管理・運用

8.1 ワークスペース管理

機能名 説明 ドキュメントURL
管理概要 アカウント・ワークスペース・ユーザー・コンピュートの管理 https://docs.databricks.com/aws/ja/admin/
ワークスペースナビゲーション ワークスペースナビゲーション https://docs.databricks.com/aws/ja/workspace/
ワークスペース作成 ワークスペースの作成と管理 https://docs.databricks.com/aws/ja/admin/workspace/
ユーザー・グループ管理 ユーザー・グループ管理 https://docs.databricks.com/aws/ja/admin/users-groups/
ワークスペース設定 ワークスペース設定 https://docs.databricks.com/aws/ja/admin/workspace-settings/
アカウント設定 アカウント設定 https://docs.databricks.com/aws/ja/admin/account-settings/
コンピュートポリシー コンピュートポリシー https://docs.databricks.com/aws/ja/admin/clusters/policies

8.2 モニタリング・コスト管理

機能名 説明 ドキュメントURL
システムテーブル システムテーブル https://docs.databricks.com/aws/ja/admin/system-tables/
コスト管理 コスト管理・監視 https://docs.databricks.com/aws/ja/admin/usage

9. データ共有・コラボレーション

9.1 外部共有

機能名 説明 ドキュメントURL
Delta Sharing セキュアなデータ共有 https://docs.databricks.com/aws/ja/delta-sharing/
Delta Sharing受信者 共有データの受信 https://docs.databricks.com/aws/ja/delta-sharing/recipient
レイクハウスフェデレーション 外部DB (PostgreSQL/MySQL/SQL Server/Oracle/Snowflake/Redshift/BigQuery等) をUnity Catalog経由でクエリ。Query FederationとCatalog Federationの2種類 https://docs.databricks.com/aws/ja/query-federation/
クリーンルーム プライバシー保護共同分析環境 https://docs.databricks.com/aws/ja/clean-rooms/
マーケットプレイス データ・AIアセットのマーケットプレイス https://docs.databricks.com/aws/ja/marketplace/
外部ソース接続 ストレージ・外部データシステムへの接続 https://docs.databricks.com/aws/ja/connect/

9.2 パートナー連携

機能名 説明 ドキュメントURL
パートナーコネクト サードパーティ統合 https://docs.databricks.com/aws/ja/partner-connect/
BIツール統合 パートナーBIツールとの連携 https://docs.databricks.com/aws/ja/integrations/
Tableau連携 Tableau連携 https://docs.databricks.com/aws/ja/partners/bi/tableau
Power BI連携 Power BI連携 https://docs.databricks.com/aws/ja/partners/bi/power-bi
Fivetran連携 Fivetran連携 https://docs.databricks.com/aws/ja/partners/ingestion/fivetran
Apache Kafka連携 Kafka連携 https://docs.databricks.com/aws/ja/structured-streaming/kafka
Apache Airflow連携 Airflow連携 https://docs.databricks.com/aws/ja/jobs/how-to/use-airflow-with-jobs
dbt連携 dbt連携 https://docs.databricks.com/aws/ja/partners/prep/dbt

10. 対応言語

言語 説明 ドキュメントURL
Python Python開発 https://docs.databricks.com/aws/ja/languages/python
SQL SQL言語 https://docs.databricks.com/aws/ja/sql/language-manual/
Scala Scala開発 https://docs.databricks.com/aws/ja/languages/scala
R R / SparkR / sparklyr https://docs.databricks.com/aws/ja/sparkr/

11. その他の機能

11.1 OLTP

機能名 説明 ドキュメントURL
Lakebase マネージドPostgreSQL OLTP https://docs.databricks.com/aws/ja/oltp/

11.2 サンプルデータ

機能名 説明 ドキュメントURL
サンプルデータセット 組み込みサンプルデータセット https://docs.databricks.com/aws/ja/discover/databricks-datasets

12. SQLリファレンス

機能名 説明 ドキュメントURL
SQL言語リファレンス SQLステートメント一覧 https://docs.databricks.com/aws/ja/sql/language-manual/
SQL関数 組み込みSQL関数 https://docs.databricks.com/aws/ja/sql/language-manual/sql-ref-functions
SQLデータ型 サポートされるデータ型 https://docs.databricks.com/aws/ja/sql/language-manual/sql-ref-datatypes
リファレンス概要 リファレンスドキュメント全体 https://docs.databricks.com/api

13. 移行・ベストプラクティス

機能名 説明 ドキュメントURL
移行ガイド 各種プラットフォームからの移行 https://docs.databricks.com/aws/ja/migration/
Apache Sparkからの移行 Sparkワークロードの移行 https://docs.databricks.com/aws/ja/migration/spark
Unity Catalogへの移行 Hiveメタストアからの移行 https://docs.databricks.com/aws/ja/data-governance/unity-catalog/migrate
ベストプラクティス 全般的なベストプラクティス https://docs.databricks.com/aws/ja/getting-started/best-practices
データエンジニアリングベストプラクティス DE向けベストプラクティス https://docs.databricks.com/aws/ja/data-engineering/best-practices
CI/CDベストプラクティス CI/CD向けベストプラクティス https://docs.databricks.com/aws/ja/dev-tools/ci-cd/best-practices
最適化 パフォーマンス最適化 https://docs.databricks.com/aws/ja/optimizations/

14. トラブルシューティング・サポート

機能名 説明 ドキュメントURL
エラークラス Databricksのエラークラス一覧 https://docs.databricks.com/aws/ja/error-messages/error-classes
リリースノート Databricksプラットフォーム・ランタイム・SQL・LDP等のリリースノート https://docs.databricks.com/aws/ja/release-notes/
リソース サポートチケット、契約管理、フィードバック https://docs.databricks.com/aws/ja/resources/
サポート サポートオプションとケース管理 https://docs.databricks.com/aws/ja/resources/support
ステータスページ コアサービスの稼働状況 https://docs.databricks.com/aws/ja/resources/status
サポート対象リージョン サポートされるクラウドリージョン https://docs.databricks.com/aws/ja/resources/supported-regions
リソース上限 Databricksリソースの数値制限 https://docs.databricks.com/aws/ja/resources/limits
用語集 Databricks技術用語の用語集 https://docs.databricks.com/aws/ja/resources/glossary
価格 Databricks価格情報 https://www.databricks.com/jp/product/pricing
トレーニングと認定 公式トレーニングコース https://www.databricks.com/jp/learn/training
コミュニティフォーラム 質問・知識共有 https://community.databricks.com/
ナレッジベース テクニカル記事とソリューション https://kb.databricks.com/

英語名・日本語名対照表

A

英語名 日本語名 セクション
Access Control アクセス制御 1.2, 7.1
Agent Bricks エージェントブリックス 3.1
Agent Framework エージェントフレームワーク 3.1
Agent Skills エージェントスキル 5.1
AI Playground AIプレイグラウンド 3.1
AI Functions AI関数 3.1
ai_query ai_query 3.1
AI/BI Dashboards AI/BIダッシュボード 4.2
Alerts アラート 4.2
All-Purpose Compute 汎用コンピュート 1.3
Apache Iceberg Apache Iceberg 1.1
Audit Logging 監査ログ 7.3
AutoML AutoML 3.2

C

英語名 日本語名 セクション
Catalog カタログ 1.2
Change Data Capture (CDC) チェンジデータキャプチャ 2.1
Clean Rooms クリーンルーム 9.1
Cluster クラスター 1.3
Compute Policy コンピュートポリシー 8.1
Customer-Managed Keys 顧客管理キー 7.2

D

英語名 日本語名 セクション
Dashboard ダッシュボード 4.2
Data Lakehouse データレイクハウス 1.1
Data Lineage データリネージ 1.2
Databricks Apps Databricksアプリ 6.1
Databricks Assistant Databricksアシスタント 5.1
Databricks CLI Databricks CLI 5.2
Databricks Connect Databricks Connect 5.1
Databricks Free Edition Databricks Free Edition 0
Databricks Notebooks Databricksノートブック 5.1
Databricks Runtime Databricksランタイム 1.3
Databricks SQL Databricks SQL 4.1
Databricks Utilities (dbutils) Databricksユーティリティ 5.2
Declarative Automation Bundles 宣言型自動化バンドル 5.3
Deep Learning ディープラーニング 3.2
Delta Lake Delta Lake 1.1
Delta Sharing Delta Sharing 9.1
Delta Table Deltaテーブル 1.1
Distributed Training 分散学習 3.2
Dynamic Views 動的ビュー 1.2

E

英語名 日本語名 セクション
Encryption 暗号化 7.2
Error Classes エラークラス 14
Expectations エクスペクテーション 2.1
External Tables 外部テーブル 1.1

F

英語名 日本語名 セクション
Feature Store 特徴量ストア 3.2
Foundation Model APIs 基盤モデルAPI 3.1

G

英語名 日本語名 セクション
Genie Data Rooms Genieデータルーム 4.2
Git Integration Git連携 5.3
Glossary 用語集 14
GPU Compute GPUコンピュート 1.3

H

英語名 日本語名 セクション
Hyperparameter Tuning ハイパーパラメータチューニング 3.2

I

英語名 日本語名 セクション
Instance Pools インスタンスプール 1.3

J

英語名 日本語名 セクション
JDBC Driver JDBCドライバー 5.4
Job Scheduling ジョブスケジューリング 2.1
Job Tasks ジョブタスク 2.1

L

英語名 日本語名 セクション
Lakebase Lakebase 11.1
Lakeflow Connect Lakeflow Connect 2.2
Lakeflow Jobs Lakeflowジョブ 2.1
Lakeflow Spark Declarative Pipelines Lakeflow Spark宣言型パイプライン 2.1
Lakehouse Federation レイクハウスフェデレーション 9.1
Libraries ライブラリ 1.4

M

英語名 日本語名 セクション
Managed Connectors マネージドコネクタ 2.2
Managed Tables マネージドテーブル 1.1
Marketplace マーケットプレイス 9.1
Metric Views メトリクスビュー 4.2
MLflow for GenAI MLflow for GenAI 3.1
MLflow for Models MLflow for Models 3.2
Model Registry モデルレジストリ 3.2
Model Serving モデルサービング 3.2

N

英語名 日本語名 セクション
Network Security ネットワークセキュリティ 7.2
Notebook Widgets ノートブックウィジェット 5.1

O

英語名 日本語名 セクション
ODBC Driver ODBCドライバー 5.4

P

英語名 日本語名 セクション
Partner Connect パートナーコネクト 9.2
Personal Access Tokens 個人アクセストークン 7.1
Photon Engine Photonエンジン 1.3
Python SDK Python SDK 5.2
Python UDF Python UDF 6.2

Q

英語名 日本語名 セクション
Query History クエリ履歴 4.1
Queries クエリ 4.1

R

英語名 日本語名 セクション
REST API REST API 5.2
Row Filters / Column Masks 行フィルター・列マスク 1.2

S

英語名 日本語名 セクション
Sample Datasets サンプルデータセット 11.2
Scala UDF Scala UDF 6.2
Schema スキーマ 1.2
SCIM Provisioning SCIMプロビジョニング 7.1
Secret Management シークレット管理 7.2
Serverless Compute サーバーレスコンピュート 1.3
Serverless GPU サーバーレスGPU 1.3
Serverless SQL Warehouse サーバーレスSQLウェアハウス 4.1
Service Principals サービスプリンシパル 7.1
SQL Editor SQLエディタ 4.1
SQL Warehouse SQLウェアハウス 4.1
Standard Connectors 標準コネクタ 2.2
Structured Streaming 構造化ストリーミング 2.1
System Tables システムテーブル 8.2

T

英語名 日本語名 セクション
Terraform Provider Terraformプロバイダー 5.3

U

英語名 日本語名 セクション
Unity Catalog Unity Catalog 1.2
Unity Catalog Privileges Unity Catalog権限 1.2
Unity AI Gateway Unity AI Gateway 3.1
User & Group Management ユーザー・グループ管理 8.1

V

英語名 日本語名 セクション
Vector Search ベクトル検索 3.1
Volumes ボリューム 1.2
VS Code Extension VS Code拡張機能 5.1

W

英語名 日本語名 セクション
Workspace ワークスペース 8.1

用語集・略語集

アルファベット略語

略語 正式名称 説明
ACID Atomicity, Consistency, Isolation, Durability トランザクションの4特性
API Application Programming Interface プログラム間のインターフェース
BI Business Intelligence ビジネスインテリジェンス
CDC Change Data Capture 変更データキャプチャ
CI/CD Continuous Integration / Continuous Delivery 継続的インテグレーション/デリバリー
CLI Command Line Interface コマンドラインインターフェース
DAB Declarative Automation Bundles 宣言型自動化バンドル(旧Databricks Asset Bundles)
DBFS Databricks File System Databricksファイルシステム
DBU Databricks Unit Databricksの課金単位
DLT Delta Live Tables 旧名称(現: Lakeflow Spark宣言型パイプライン)
ETL Extract, Transform, Load 抽出・変換・ロード
GA General Availability 一般提供(本番利用可能)
GPU Graphics Processing Unit グラフィックス処理ユニット
IaC Infrastructure as Code コードによるインフラ管理
IdP Identity Provider IDプロバイダー
JDBC Java Database Connectivity Java DB接続規格
KPI Key Performance Indicator 重要業績評価指標
LDP Lakeflow Declarative Pipelines Lakeflow宣言型パイプライン
LLM Large Language Model 大規模言語モデル
ML Machine Learning 機械学習
MLOps Machine Learning Operations 機械学習運用
ODBC Open Database Connectivity オープンDB接続規格
OLTP Online Transaction Processing オンライントランザクション処理
PAT Personal Access Token 個人アクセストークン
RAG Retrieval-Augmented Generation 検索拡張生成
RBAC Role-Based Access Control ロールベースアクセス制御
REST Representational State Transfer REST API設計原則
SCIM System for Cross-domain Identity Management ID管理の標準規格
SDK Software Development Kit ソフトウェア開発キット
SQL Structured Query Language 構造化クエリ言語
UDF User Defined Function ユーザー定義関数
UI User Interface ユーザーインターフェース

Databricks固有用語

用語 説明
カタログ Unity Catalogの最上位の名前空間。複数のスキーマを含む
スキーマ テーブルやビューを含む名前空間(≒データベース)
ボリューム 非表形式データ(ファイル)を管理するUnity Catalogオブジェクト
ワークスペース Databricksの作業環境単位
クラスター コンピュートリソースの集合
ノートブック 対話型コード実行環境
ジョブ スケジュール実行されるワークフロー
ランタイム クラスターで使用されるソフトウェア環境
メタストア Unity Catalogのメタデータを格納する最上位コンテナ
エクスペクテーション データ品質を検証するための宣言的ルール
リネージ データの来歴・系譜情報
サービングエンドポイント モデルをホストするRESTエンドポイント
エージェントスキル AIコーディングアシスタント向けに、ドメイン知識・ベストプラクティス・ワークフローをパッケージ化したもの
AI関数 (AI Functions) SQL・PythonからLLMやMLモデルを呼び出せる組み込み関数群。タスク固有関数 (ai_classify, ai_extract, ai_summarize, ai_translate, ai_gen, ai_forecast 等) と汎用関数 ai_query がある
ai_query 任意のモデルサービングエンドポイントを呼び出せる汎用AI関数
Unity AI Gateway LLMエンドポイント、エージェント、MCPサーバー、コーディングエージェントを統制するDatabricksの中央AIガバナンス層
レイクハウスフェデレーション 外部DB (PostgreSQL/MySQL/Snowflake等) のデータをコピーせず、Unity Catalog経由でクエリできる機能。クエリフェデレーションとカタログフェデレーションがある
外部カタログ (Foreign Catalog) レイクハウスフェデレーションで作成する、外部データシステムのデータベースをミラーリングするUnity Catalogオブジェクト
宣言型自動化バンドル ジョブ・パイプライン・MLOpsスタックをコードで管理する仕組み(旧Databricksアセットバンドル)

Delta Lake用語

用語 説明
トランザクションログ Delta Lakeの変更履歴を記録するJSON/Parquetファイル
タイムトラベル 過去のテーブル状態を参照する機能
OPTIMIZE 小さなファイルを統合するコマンド
VACUUM 古いファイルを削除するコマンド
Z-ORDER データの物理配置を最適化する手法
リキッドクラスタリング 動的なデータクラスタリング機能
チェックポイント トランザクションログを集約したファイル
予測的最適化 OPTIMIZEとVACUUMを自動実行する機能

2025年12月版からの主な変更点

カテゴリ 変更内容
リネーム Databricksアセットバンドル → 宣言型自動化バンドル(Declarative Automation Bundles)
新規追加 Databricks Free Edition(無料エディション)
新規追加 エージェントスキル(AIコーディングアシスタント向けスキルパッケージ)
機能拡張 Unity AI Gateway に新版(Beta)が登場。LLM・エージェント・MCPサーバー・コーディングエージェントの中央ガバナンス層として機能拡張
構造変更 MLflow for ModelsMLflow for GenAI の明確な分離
新規追加 Unity Catalogモデル管理(UCでMLflowモデルのライフサイクル管理)
構造変更 マネージドテーブル / 外部テーブル が独立項目に
新規追加 Lakeflow Spark宣言型パイプラインのコンセプトページ
新規追加 Unity Catalog権限(細粒度の権限管理)
新規追加 ファイル / ライブラリ がコアプラットフォームに
新規追加 エラークラスサポートリソースステータスページ用語集リソース上限リリースノートなどの補助ドキュメント
新規追加 REST API機械可読版(LLM向けマークダウン)
新規追加 BIツール統合外部ソース接続
網羅性向上 データガイド、データガバナンス概要、メインドキュメントを追加
網羅性向上 AI関数 (ai_query / ai_classify / ai_extract / ai_summarize / ai_translate / ai_gen / ai_forecast 等) を追加
網羅性向上 Unity AI Gateway (新版Beta / 旧版) を追加
網羅性向上 レイクハウスフェデレーション (外部DB連携) を追加

最終更新: 2026年5月
出典: Databricks公式ドキュメント日本語版

  • ステータス情報は変更される可能性があります。最新情報は公式ドキュメントをご確認ください。
  • 一部のページは日本語翻訳が完了していない場合があります。その場合は英語版にリダイレクトされます。

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