Databricks Data + AI Summit 2026 最速レポートDay3 Keynote part2の紹介

みなさんこんにちは！DATUM STUDIOの亀井です。
サンフランシスコで開催中のDatabricks Data + AI Summit 2026（DAIS 2026）、3日目のレポートをお届けします。

サンフランシスコ滞在も4日目を迎え、そろそろ和食が恋しくなってきました。帰国したら卵焼きを食べたいです。

さて、この日のKeynoteでも、昨日に引き続き数多くの新機能が発表されました。本記事では、Keynote全体の概要を紹介します。

Omnigent

Databricks社がOSS化した機能として、Omnigentが紹介されました。様々な種類のコーディングエージェント/カスタムエージェントの上に被せることができる、メタハーネスを構成するサービスとして登場していました。

前提として、エージェントハーネスとはLLMモデルをユースケースにあわせて制御するためのメタデータのレイヤーであり、メタハーネスはそのさらに上位に位置するレイヤーです。各種エージェントハーネスへの統一的なインターフェースと、その相互運用機能が提供されます。

発表内では、複数のモデル・ハーネスを組み合わせて使う`Composition`機能、エージェントの操作を追跡し予算・権限などのガードレールを適用する`Control`機能、他のユーザーとセッションを共有する`Collaboration`機能がデモとともに、紹介されました。

Agent Bricks

DatabricksのAIエージェント構築プラットフォームとして、Agent Bricksが紹介されました。昨年2025年のDAISでは「ローコードでのエージェント開発機能」単体を指してAgent Bricksという機能が発表されましたが、今年のDAISではリブランディングされ「モデル選択・コンテキスト・コントロールまで含めた包括的なAIプラットフォームの総称」という位置付けで登場しました。

また、SpaceXとの提携により、新規モデルとしてKimi 2.7とGrok 4が使えることが発表されました。

さらに、Agent Bricksの新機能として、前述のOmnigentを使用したエージェントハーネスを構成する「Managed Omnigent」、Lakebase上に構築されるエージェント用メモリ機能である「Agent Memory Services」、安全にエージェントを実行できるVM 環境を構成する「Databricks Sandbox」が紹介されました。

セクションの後半では、AIエージェントのガバナンス機能であるUnity AI Gatewayが大幅に強化されたことが発表されました。新規機能として、内外のエージェントをカタログで一覧化できる「Agent Registry」、エージェントの各種操作（例:GitHub Push）に許可/拒否/承認必須のポリシーを制定する「Contextual Policies」、トークン消費の可視化と支出上限を設定する「Budgets」、タスクの複雑さ/品質要件/コストに基づいて、リクエストを最適なモデルにルーティングする「Smart Routing」、エージェントの行動をトレーシングし、Lakewatchと組み合わせてアラートやモニタリングを実行できる「Agent Tracing」が発表されました。

Databricks Apps

Databricks内でデータアプリケーションを構築・ホスト・管理まで包括的に行う機能であるDatabricks Appsが紹介されました。本機能は直近アップデートが盛んで、活発に機能開発が進められています。

今回の発表では、Databricks Appsの新機能として、多数のアプリに対するガバナンス・セキュリティポリシーを一元管理できる「App Spaces」、Genie Ontologyを活用して業務文脈を踏まえたvibe codingを行い、AppKit SDKとカスタムスキルで品質を担保しながらアプリを生成する「Genie App Builder」、少量の CPU・メモリとscale-to-zeroで軽量アプリを低コストに動かし、マイクロ VMによるカーネルレベルの分離を備えた「Serverless Micro Apps」が紹介されました。

Automate ML

MLはモデル開発以外に、インフラ整備や運用業務が多く、導入のハードルが高い状況が続いていました。加えて、自動化を試みてもステップ間で人手が必要となり、MLサイクルの中で人間がボトルネックになっていました。

上記の背景を受け、本発表ではAgenticにモデルの開発/運用を実施するアプローチが提唱されました。具体的なソリューションとなる新機能として、AgenticにMLパイプラインの開発を行うGenie Code for ML、同様にAgenticにMLパイプラインの運用を行うGenie ZeroOps for MLが紹介されました。
これらは昨日発表されたGenie Ontologyをベースとしており、ワークスペース内に存在するコンテキストを取得しながら、自走して開発・デバッグ・新規モデルのデプロイ提案まで実施してくれます。
※非常によく似ていますが、違う画像です。

CustomerLake

Databricksにネイティブに組み込まれた、新しいエージェント型の顧客データプラットフォーム（CDP）として、CustomerLakeが紹介されました。

昨日の記事にて、CustomerLakeの概説とデモの様子を紹介しているので、合わせてご覧ください。

Databricks Data + AI Summit 2026 最速レポート Day2
Keynoteで注目の新機能「Genie Ontology」「CustomerLake」を紹介
https://datumstudio.jp/blog/databricks-dataaisummit-2026-dailyreport-day2-2/

Lakewatch

高度化するエージェント型攻撃者から組織を守るために設計された、新しいエージェント型のセキュリティLakehouse（”The agentic security lakehouse”）として、Lakewatchが発表されました。先日からリリース予定は公表されていましたが、本日から一部企業向けにprivate previewとしてリリースされます。

企業にまつわるあらゆるデータをLakehouseに取り込み、検知から深掘り分析までのほとんどをエージェントが自律的に実施します。
デモでは、SQLで定義される検知ルールをGenieへの自然言語で定義し、検知ルールに引っかかったイベントに対して、ユーザーの指示なしでエージェントが裏側で深掘り分析を行う様子が映されました。

感想

私はAIエンジニアとして働いていることもあり、Agent Bricksのアップデートが興味深かったです。

特にUnity AI Gatewayは、エージェントのガバナンスを強化する内容で、システム操作ポリシーや予算上限の設定、トレーシング、検知などにより、予期せぬインシデントやコスト爆発といったリスクを抑える機能群が一段と整った印象を受けました。

また、Genieファミリーの新メンバー追加も印象的でした。昨日の記事でも言及した Genie Ontologyを土台として、コンテキストを自動的に収集・選択しながら、開発だけでなく運用業務までエージェントで加速していく方向性が示されていました。

Genie ZeroOps for MLの発表を聴きながら、過去に仕事でMLパイプラインを運用していたことを思い出しました。エラーを出したパイプラインに対し、人手でSQLを叩いて仮説検証、原因特定までを数時間かけて実施していたあの頃を考えると、Genie ZeroOps for MLがあれば運用工数をかなり短縮できただろうなと思いました。

一方で、Genie Ontologyを活用できるかどうかが、Databricksでの開発・運用体験の鍵を握ることになりそうだと感じており、帰国したら早速検証したいと考えています。

おわりに

気づけば明日でDAIS最終日となりました。残り少ない時間を噛み締めながら、最後まで楽しもうと思います。お読みいただきありがとうございました！