Databricks の学習はどこから始めればよいですか？

Databricks Contents Hub の Academic Series（データアナリスト編・データエンジニアリング編・機械学習編・大規模言語モデル編）が体系的な学習の出発点として最適です。ロール別のラーニングパスから自分の役割に合った順序でワークショップを進めることができます。

Databricks のワークショップは無料で受講できますか？

はい、Databricks Contents Hub に掲載されているハンズオンワークショップはすべて無料で受講できます。Databricks のアカウントがあれば、Academic Series から RAG・MLOps・Lakeflow まで日本語で実践的に学べます。

Databricks の学習に必要な前提知識は何ですか？

ワークショップによって異なります。AI/BI やラーニングパスの初級コンテンツは SQL の基礎があれば始められます。生成AI（RAG）や MLOps の中級コンテンツは Python の基本操作と機械学習の概念理解が望ましいです。各ワークショップ詳細ページに前提条件が明記されています。

日本語の Databricks 学習コンテンツはありますか？

Databricks Contents Hub は日本語ファーストで設計された学習コンテンツハブです。ワークショップ・デモ動画・ラーニングパス・リリースノートをすべて日本語で提供しています。Databricks Japan 公式の Qiita Organization や YouTube チャンネルも併用できます。

Databricks の学習で生成AI（RAG・LLM）を実践したいです。何から学べますか？

Academic Series 大規模言語モデル/エージェント編で LLM・AIエージェント・LLMOps の基礎を学び、続いて生成AI ワークショップ（RAGチャットボット構築）で Vector Search と Foundation Model APIs を使った実装をハンズオンで体験できます。さらに Claude Code × Databricks Apps ワークショップで AI 支援アプリ開発まで進められます。

Databricks のイベントや勉強会に参加するには？

Databricks Contents Hub の Events ページに、Databricks Japan が主催・参加する日本語ウェビナーやミートアップ、Data + AI Summit などのカンファレンス情報が掲載されています。日本のユーザーコミュニティ JEDAI（Japan Databricks User Group）のミートアップにも connpass から無料で参加できます。

Databricks ハンズオン・デモ・ラーニングパス｜日本語の実践学習コンテンツ

Databricks を学ぶ・試す・つながるためのコンテンツを目的別に整理。ワークショップ、デモ動画、ロール別ラーニングパス、イベント、コミュニティをまとめて確認できます。すべて無料・日本語。

ハンズオンワークショップ

MLOps実践ワークショップ：特徴量・モデル管理から推論・再学習まで (Intermediate / 150 min) — 機械学習モデルの開発から運用までを、一つの流れで実践。Unity Catalog、MLflow、Feature Store、Lakeflow Jobsを使い、特徴量の管理から推論・再学習のパイプライン化までをハンズオンで学びます。
データエンジニアリングワークショップ：データ取り込みから加工・可視化・ジョブ化まで (Beginner / 150 min) — クラウドストレージからのデータ取り込み、PySparkによる加工、AI/BIでの可視化、Lakeflow Jobsでの自動化を実践
Genie Code応用ワークショップ：Skillsを活用したカスタマイズとデータエンジニアリング実践 (Beginner / 120 min) — Genie CodeとSkillsを活用し、チームのコーディング規約に沿ったデータエンジニアリングを実践する2時間の応用ハンズオン
Genie Code基礎ワークショップ：コーディングエージェントの基本と業務活用をハンズオンで学ぶ (Beginner / 120 min) — Databricksのコーディングアシスタント「Genie Code」の基本操作と、開発・分析業務への活用方法を2時間で学ぶ実践型ワークショップ
Genie Agents品質向上ワークショップ：正確で一貫した回答を実現する設定・評価方法を学ぶ (Beginner / 120 min) — メタデータやナレッジストア、クエリ例などを活用し、Genieエージェントの回答品質を継続的に改善する方法を学ぶ実践型ワークショップ
Databricks入門ワークショップ：ノートブック作成からデータ探索までの基本操作を学ぶ (Beginner / 120 min) — Databricksを初めて利用する方向けに、ノートブック作成、コンピュート起動、テーブル操作、データ探索をハンズオンで学ぶ入門講座
Lakebaseワークショップ：データとAIを活用した社内アプリの構築・デプロイをハンズオンで学ぶ (Beginner / 60 min) — Databricks AppsとLakebaseを活用し、データとAIを組み込んだ社内アプリの構築からデプロイまでを1時間で体験するハンズオン
生成AIガバナンス実践ワークショップ：評価・監視・統制で学ぶ安全なAIアプリケーション運用 (Intermediate / 120 min) — Databricksを活用し、生成AIアプリケーションを安全かつ継続的に管理するためのガバナンス手法を、ハンズオンで学ぶ実践ワークショップです。
Lakeflow Designer ワークショップ：ノーコードで学ぶデータ加工 (Beginner / 120 min) — Lakeflow Designerを使い、ノーコードとAIでデータ加工から可視化・分析までを体験する、ビジネスユーザー向けの実践ワークショップです。
生成AIワークショップ：カスタム AI エージェントの構築とデプロイまでをハンズオンで学ぶ (Advanced / 60 min) — カスタム AI エージェントをローカルの統合開発環境 (IDE) でデータブリックス上の各種機能と連携しながら開発・評価し、Databricks Appsへデプロイするまでを網羅したハンズオン
プラットフォームエンジニアワークショップ：Databricks管理の全体像を学ぶ (Intermediate / 120 min) — Databricks の管理者向けに、アカウント・権限・Unity Catalog・コンピュート・コスト管理の基礎を、座学とハンズオンで学べる実践ワークショップです。
データアナリストワークショップ：ダッシュボードと自然言語で学ぶデータ分析 (Beginner / 120 min) — ビジネスユーザー向けに、Databricks のダッシュボードと自然言語分析機能 (AI/BI Genie) を活用したデータ分析をハンズオン形式で体験できる実践ワークショップです。
Databricks Academic Series 〜大規模言語モデル / エージェント編〜 (Beginner / 120 min) — 大規模言語モデル（LLM）の基礎から、AIエージェントの考え方、LLMOpsを含む実践的な運用・改善サイクルまでを学ぶハンズオンワークショップです。
Databricks Academic Series 〜機械学習編〜 (Beginner / 120 min) — ノートブックによる機械学習モデル開発から、SparkMLを活用した実装、MLOpsによるモデル開発サイクルまでを学ぶハンズオンワークショップです。
Databricks Academic Series 〜データエンジニアリング編〜 (Beginner / 120 min) — Sparkを用いた大規模データ加工から、データパイプライン構築までを学ぶハンズオンワークショップです。
Databricks Academic Series 〜データアナリスト編〜 (Beginner / 120 min) — Data+AI業界の最新動向から、Sparkによるデータ加工・EDA、ダッシュボードや自然言語分析によるインサイト導出までを学ぶハンズオンワークショップです。
生成AIワークショップ：RAGチャットボット構築をハンズオンで学ぶ (Intermediate / 120 min) — Databricks を活用し、PDFなどの業務文書をもとに回答する RAG チャットボット構築をハンズオンで体験する実践ワークショップです。
Lakeflow SDP ワークショップ：宣言型パイプラインで学ぶデータエンジニアリング (Beginner / 240 min) — Lakeflow Spark Declarative Pipelinesを使い、宣言型パイプラインによるデータ処理開発をハンズオンで学ぶ実践ワークショップです。
Lakebridge ワークショップ：DWH/ETL移行を支える分析・変換・検証 (Advanced / 90 min) — 既存DWH・ETLからDatabricksへの移行を支援するLakebridgeを、分析・変換・整合性確認のハンズオンで学ぶ実践ワークショップです。

デモ動画

Unity Gatewayで大量のAIコーディングエージェントを集中ガバナンス (9:22) — Unity GatewayでAIコーディングエージェントを一元管理する方法を紹介します。
Excel/GoogleスプレッドシートからGenie Oneを利用 (2:34) — ExcelとGoogleスプレッドシートからGenie Oneに質問する方法を紹介します。
DatabricksのPagesに業務用語を定義する (3:13) — 業務用語やKPIの定義をPagesに整備し、Genie Oneに参照させる方法を紹介します。
【データサイエンス実践編-01】DatabricksにおけるMany Model Forecasting (8:57) — 数百〜数百万の時系列を、系列ごとに最適なモデルで予測するMMFを解説します。
【データアナリティクス編-03】Databricks Assistant Data Science Agentで爆速コーディング (1:18) — Databricks Assistant の Data Science Agent を活用して、分析コードを高速に作成するデモです。
【データアナリティクス編-09】ダッシュボードへのファイルアップロード (2:16) — ダッシュボードにファイルをアップロードし、手元のデータを素早く可視化する方法を紹介します。
【基本操作編-03】Databricksでテーブルを作成 (2:59) — Databricks 上でテーブルを作成する基本手順を解説します。
【生成AI編-03】Databricks上でベクトル検索を作成(Codeベース) (2:58) — コードベースで Databricks Vector Search を作成し、アプリケーションに組み込む方法を紹介します。
【生成AI編-04】DatabricksでAI Agent用のツールを作成 (2:59) — AI エージェントが呼び出すツール（関数）を Databricks 上で作成する方法を紹介します。
【データアナリティクス編-07】Databricks AI/BI グローバルフィルター (1:59) — ダッシュボード全体に適用されるグローバルフィルターの設定方法を紹介します。
【基本操作編-01】Databricks Free Editionのサインアップ (1:32) — Databricks Free Edition のアカウントを作成し、すぐに使い始めるためのサインアップ手順を解説します。
【データサイエンス編-01】Databricks ノートブックを使用した EDA 手法 (2:59) — Databricks ノートブックを使った探索的データ分析（EDA）の基本手法を紹介します。
【データアナリティクス編-02】AI/BI Dashboardで自然言語を用いて、グラフを作成 (1:14) — AI/BI Dashboard で自然言語を使い、コードを書かずにグラフを作成する方法を紹介します。
【基本操作編-06】AI Assistant機能を利用して、Unity Catalogのメタデータを一括生成 (2:17) — Databricks Assistant でテーブル・カラムのコメントを一括生成する方法を紹介します。
【基本操作編-05】DatabricksのビジネスセマンティックスのMetric Viewsを作成 (3:00) — ビジネス指標を一元管理する Metric Views の作成方法を解説します。
【データアナリティクス編-08】ダッシュボードのドリルスルー (1:37) — ダッシュボードのドリルスルー機能を使い、詳細データへ掘り下げて分析する方法を解説します。
【データエンジニアリング編-01】ノートブックからCSVデータをインポートして可視化 (2:20) — ノートブックから CSV データをインポートし、可視化するまでの一連の流れを解説します。
【データエンジニアリング編-02】Lakeflow Spark宣言型パイプラインを使用してETLパイプラインを構築 (2:56) — Lakeflow の Spark 宣言型パイプラインで ETL を構築する方法を解説します。
【データアナリティクス編-01】Databricksノートブックからのデータのクエリと可視化 (2:11) — Databricks ノートブックからデータをクエリし、結果を可視化する基本的な分析の流れを紹介します。
【基本操作編-07】コーディングの効率を爆上げ！Notebookの使い方 (14:02) — Databricks ノートブックの便利な機能とコーディング効率を高めるコツを紹介します。
【データアナリティクス編-06】Databricks AI/BI Dashboardのフィルターを作成 (0:56) — AI/BI Dashboard にフィルターを追加し、データを絞り込んで分析する方法を解説します。
【生成AI編-02】Databricks上でベクトル検索を作成(GUIベース) (2:40) — GUI ベースで Databricks Vector Search を作成し、類似検索を実現する方法を紹介します。
【データアナリティクス編-10】Databricks AI/BI ダッシュボードのテーマ (1:19) — ダッシュボードのテーマをカスタマイズし、見やすく印象的なレポートに仕上げる方法を紹介します。
【基本操作編-04】Databricksにデータをアップロード (2:59) — ローカルファイルなどのデータを Databricks にアップロードする方法を紹介します。
【アプリケーション開発編-01】AIを使った簡単なアプリケーション開発 (2:04) — Databricks Apps を使って、AI を組み込んだシンプルなアプリケーションを開発する方法を紹介します。
【データアナリティクス編-04】Databricks AI/BI Dashboardをpdfとしてダウンロード (0:22) — AI/BI Dashboard を PDF としてダウンロードし、共有・配布する方法を紹介します。
【データアナリティクス編-11】定期的な配信 (0:59) — ダッシュボードを定期的にメール配信し、最新のレポートを自動で共有する方法を解説します。
【基本操作編-02】DatabricksでCatalogを作成し、権限を付与 (1:55) — Unity Catalog でカタログを作成し、ユーザーやグループに権限を付与する基本操作を紹介します。
【データサイエンス編-03】時系列予測ライブラリ Prophet と Spark との連携 (2:40) — 時系列予測ライブラリ Prophet を Spark と連携させ、大規模データで予測を行う方法を紹介します。
【生成AI編-01】ノーコードでLLMにクエリを実行し、AIエージェントをプロトタイプ化 (2:22) — ノーコードで LLM にクエリを実行し、AI エージェントを手早くプロトタイプ化する方法を紹介します。
【データアナリティクス編-12】自然言語分析 on Databricks (2:21) — AI/BI Genie を使い、自然言語でデータに質問して分析する方法を紹介します。
Databricks Academic Series 〜大規模言語モデル/エージェント編〜 (216 min) — Mosaic AI を中心に、LLM 活用とエージェント構築の基礎を解説します。
Databricks Academic Series 〜機械学習編〜 (163 min) — Databricks 上でのモデル開発・学習・運用を MLflow / Mosaic AI で解説します。
Databricks Academic Series 〜データエンジニアリング編〜 (172 min) — Lakeflow / Delta Lake / Unity Catalog を中心に、実践的なデータ基盤構築を解説します。
【データサイエンス編-02】Databricksで初めての機械学習モデルを構築する (4:35) — チュートリアル: Databricks で初めての機械学習モデルを構築する

ラーニングパス

データアナリスト向けラーニングパス — Academic Series で SQL・Dashboard・Genie の基礎を体系的に理解し、AI/BI ハンズオンで実データからインサイトを引き出す。仕上げに Genie エージェントの回答品質を評価・改善し、現場で信頼して使える状態にする。
データエンジニア向けラーニングパス — 入門ワークショップで Databricks の基本操作に慣れ、Academic Series で取り込み・加工・オーケストレーションの全体像を掴む。ハンズオンで取り込みからジョブ化までのパイプラインを実装し、Genie Code で開発を加速、Lakebridge で既存資産の移行まで踏み込む。
データサイエンティスト / ML エンジニア向けラーニングパス — 入門ワークショップで基本操作を押さえ、Academic Series で ML ライフサイクルを理解する。MLOps ハンズオンで特徴量管理から推論・再学習までを実装し、RAG とカスタム AI エージェントで生成AI 領域へ拡張する。
生成 AI エンジニア向けラーニングパス — Academic Series で LLM・Agent・LLMOps の基礎を整理し、RAG、Lakebase × Apps、カスタム AI エージェントのハンズオンで実装力を磨く。仕上げに評価・監視・統制を学び、本番で安全に運用できる状態にする。
プラットフォーム管理者向けラーニングパス — アカウント・ワークスペース・Unity Catalog・コンピュート・コストといった管理の全体像を押さえ、生成AI のモデル・プロンプト・アクセス権限の統制まで、基盤を安全に運用できるようになる。
事業部 / ビジネスユーザー向けラーニングパス — ダッシュボードと自然言語分析でまずデータを使ってみて、Lakeflow Designer でノーコードのデータ準備まで自分で行う。技術の詳細抜きで、依頼せずに自分でデータを活用できるようになる。

イベント・ウェビナー

Data + AI World Tour Tokyo (conference / 2026-11-26T23:00:00+00:00) — Databricks が世界各地で開催する無料の 1 日カンファレンス「Data + AI World Tour」の東京開催。業界の最前線を走るリーダーたちが、どのようにデータを最大限に活用し、AI 戦略を加速させ、独自 AI の構築や AI エージェントの実装を大規模に実現しているのか、その成功の鍵を解き明かします。基調講演には楽天グループ、みずほフィナンシャルグループ、データブリックス・ジャパンが登壇。ブレイクアウトでは東京ガス、KDDI、MIXI、三菱UFJ銀行、ソニー、キリンホールディングス、NGK、Turing などの事例セッションに加え、Agent Bricks、Genie One、Lakebase と LTAP、Lakehouse//RT、Unity Gateway、Lakewatch、CustomerLake といった最新機能のセッション、Lakebase と Genie のハンズオントレーニングが行われます。アジェンダ: ・8:00〜17:00 受付・9:30〜10:30、12:00〜17:00 Expo・展示（ライトニングトークあり）・9:30〜10:00、13:15〜17:55 ブレイクアウトセッション・トレーニング・10:30〜12:00 基調講演・12:00〜13:15 ランチ・18:20〜19:30 ネットワーキング参加費は無料（事前登録制）。セッションは先着順で予約不要、ハンズオントレーニングのみ登録制です。
ハンズオンセミナー「データレイクハウス＆データ活用の民主化」データ活用編 (workshop / 2026-11-13T05:00:00+00:00) — NTTインテグレーション株式会社主催のオンラインハンズオンセミナー。Databricksの基本機能からAIを活用した最新機能まで、手を動かしながら半日で体験できます。データ活用編（会話分析とダッシュボード）では、AI/BIダッシュボードやAIエージェント「Genie」を使い、自然言語（日本語）によるデータ抽出・分析からダッシュボードの構築まで、データ活用の民主化を体験します。「月次の売上推移を教えて」など日本語のチャット形式でグラフや表を出力する自然言語対話と、分析結果を継続的にモニタリングするための、各種グラフや日付フィルターを配置したダッシュボードのクイック構築を扱います。アジェンダ: ・14:00〜14:10 オープニング＆ハンズオン環境セットアップ案内・14:10〜14:20 講義：Databricks概要・14:20〜14:45 講義：AIを中心としたデータ分析とガバナンス・14:45〜14:55 休憩・14:55〜16:25 ハンズオン：データ分析・16:25〜16:50 質疑応答・16:50〜17:00 クロージング利用環境はご自身で作成するDatabricks Free Editionです。11月11日（水）の「データ基盤編」と同じフォームからお申し込みいただけ、片方のみ・両方どちらの受講も可能です。お申し込みは11月13日（金）13:00までです。
ハンズオンセミナー「データレイクハウス＆データ活用の民主化」データ基盤編 (workshop / 2026-11-11T05:00:00+00:00) — NTTインテグレーション株式会社主催のオンラインハンズオンセミナー。Databricksの基本機能からAIを活用した最新機能まで、手を動かしながら半日で体験できます。データ基盤編（データ加工とガバナンス）では、Lakeflow DesignerやUnity Catalogを使い、バラバラなデータを統合・加工して信頼できる「データの置き場」を作るプロセスを体験します。ドラッグ＆ドロップと自然言語の指示だけでデータの結合や集計を行うノーコードETL（Lakeflow Designer）の構築、カタログエクスプローラーの活用、データのリネージ（依存関係）の確認によるガバナンスの全体把握を扱います。アジェンダ: ・14:00〜14:10 オープニング＆ハンズオン環境セットアップ案内・14:10〜14:20 講義：Databricks概要・14:20〜14:40 講義：データエンジニアリングとガバナンス・14:40〜14:50 休憩・14:50〜15:55 ハンズオン：データエンジニアリング・15:55〜16:25 ハンズオン：ガバナンス（Unity Catalog）・16:25〜16:50 質疑応答・16:50〜17:00 クロージング利用環境はご自身で作成するDatabricks Free Editionです。11月13日（金）の「データ活用編」と同じフォームからお申し込みいただけ、片方のみ・両方どちらの受講も可能です。
データソースが増え続ける組織の意思決定、Databricksを基盤とするGENDAのデータ活用 (meetup / 2026-11-10T09:30:00+00:00) — 株式会社GENDA主催の勉強会「GENDA Tech Talk」。サブタイトルは「エンタメ領域で広がり続けるGENDAの、収集から分析・利活用・キャリアまで」。M&Aでグループが広がるほど、つながるべきデータソースは増え、パイプラインも増え続けます。今回はDatabricksを基盤にデータ活用を進めるGENDAのデータマネジメント部が登壇し、パイプライン運用、ツール選定、最適化、データサイエンス、キャリアについて、メンバー12名がそれぞれ5分ずつ担当領域の話を持ち寄ります。 Session 1｜増え続ける基盤をつくる・運用する（組織のかたち、CDCでの差分取り込み、数秒〜5分未満で届くリアルタイム基盤、Databricks上のdbt実行の管理）・増え続けるパイプラインと戦う組織構築・dbt用Lakeflow JobsのDABs管理・GENDAにおけるリアルタイムデータ基盤の構築・AWS DMS入門と、CDCのつまずき Session 2｜技術選定とガバナンス（BIツールをやめて定義と画面を持ち替えた話と、オントロジーが出てきてもデータモデリングは要らなくならないという話）・脱BIツール、ダッシュボードをAIで作る・オントロジーを使えば、データモデリングは要らなくなるか Session 3｜データ活用のための分析・AI（北米の約1.3万箇所を約200名で巡回するルートの最適化、クレーンゲームのリアルタイムPOSデータを現場に届けるまでなど）・データサイエンティストは足で稼ぐ・北米事業における数理最適化の活用とこれからのデータサイエンティスト・AI時代の専門家との関わり方・AI時代のOSS開発 ― 「作れる」の次に必要なネタの探し方と届け方 Session 4｜人とキャリア（開発経験ほぼゼロからの社内異動と、バックエンド6年を経ての転職）・データエンジニアとして初めて転職して、汎用的に求められるスキルについて考えてみた・AI時代に、ほぼ未経験からデータエンジニアになった話関連技術・トピック: Databricks、dbt、Lakeflow Jobs、DABs、AWS DMS、CDC、Amazon Kinesis、Terraform、Databricks Apps、メトリクスビュー、セマンティックレイヤー、Genie Ontology、データモデリング、数理最適化、Claude、GitHub Actions などタイムテーブル: ・18:00 開場・18:30 オープニング・18:35 LT × 12本・19:50 懇親会・20:45 クロージング当初10月1日（木）に予定されていましたが、台風26号の接近に伴い11月10日（火）に延期されました。現地開催のみ・参加費無料・定員20名（11月6日に抽選）。
【JEDAI特別回】Databricks DevConnect Tokyo (meetup / 2026-11-05T09:00:00+00:00) — JEDAI と Databricks 本社 Developer Relations チームの共同開催による特別回。世界各地の都市で開催されている技術ミートアップ「Databricks DevConnect」の東京版です。ユーザー事例が中心のいつもの JEDAI Meetup とは趣向を変え、Databricks のメンバーが登壇して最新技術を実践的な視点で紹介します。テーマはデータ基盤の最新機能、AI を活用した開発ワークフロー、データの専門家以外への成果の届け方の 3 つ。イベントパートナーは NTTデータ様です。タイムテーブル: ・17:00〜18:00 受付・交流・18:00〜18:15 オープニング・18:15〜18:45 Session #1: Artisanal hand crafted data builds（職人技で手づくりするデータ基盤）— Lakehouse//RT（Reyden）、LTAP、ディザスタリカバリ、Multi Table Transactions、Catalog Managed Commits、オープンテーブルの相互運用性・18:45〜19:15 Session #2: Token maxxing data builds（AIをとことん使い倒すデータ開発）— MCP、Unity AI Gateway、ZeroOps、Omnigent などでワークフローを効率化し、コストも把握する方法・19:15〜19:45 Session #3: Handing builds to the masses（作ったものを、みんなの手に）— Apps、Genie、カスタムダッシュボードとの対話で、CSV エクスポートに頼らず理解と意思決定を助ける方法・19:45〜20:00 クロージング・20:00〜21:00 ネットワーキング（軽食・ドリンクあり）イベント後には Databricks Academy Labs へのアクセスも提供されます。現地開催のみ・参加費無料。お申し込みは connpass ページのリンクから Databricks のイベントページで行い、「Select a registrant type」で Attendee を選択してください。
Databricks FDE / DSA GATHERING（第2回） (other / 2026-10-29T10:00:00+00:00) — Databricksのカジュアル採用イベント「FDE / DSA GATHERING」の第2回。9月30日の第1回が座席数の上限に達して受付終了となったため、反響を受けて追加開催が決まりました。お客様のデータ基盤やデータ/AIアプリケーションの設計・開発・移行をエンジニアリングで技術支援するFDE（Forward Deployed Engineer）/ DSA（Delivery Solutions Architect）チームの業務を、現役社員がリアルにお話しします。当日は会社・職種紹介とロールの全体像、FDEとDSAそれぞれの紹介と両者が協働している事例、選考プロセスの説明、匿名で質問できるQ&A、軽食を用意した座談会（任意参加・自由解散）という流れです。FDEとDSAの違い、常駐スタイルや同時担当案件数、グローバル連携と英語の使用頻度など、気になる疑問に直接お答えします。「まずは情報収集から」という方も歓迎です。18:45受付開始。座席数に限りがあるため事前登録制で、来場前にNDAの署名と顔写真の登録を含む事前入館登録をお願いしています。当日は写真付き身分証明書または名刺2枚をご持参ください。セキュリティの都合により、開始時刻を過ぎると入口を施錠します。
Databricks Day in Osaka (workshop / 2026-10-22T06:00:00+00:00) — データブリックス・ジャパンが関西/西日本エリアのお客様をご招待して開催する特別イベント。関西/西日本エリアへのサービス提供体制を強化するため大阪営業拠点の体制を強化したことを記念し、Data + AIの最新動向と導入事例をご紹介します。関西企業の成功事例に学ぶデータとAIの解決アプローチ、今後の製品/サービスアップデートロードマップ、関西/西日本エリアの同業種・他社様とのネットワーク形成が得られます。アジェンダは、Databricksの概要（Data + AIプラットフォームとは、15:00-15:30）、お客様登壇としてパナソニックデジタル様による「SAPデータの統合と活用の最先端」（15:30-16:00）、デモンストレーション（16:00-16:30）、休憩をはさんで阪急阪神ホールディングス様による事例講演「顧客データ基盤(CDP)の刷新によるAI活用と効果」（16:45-17:15）、デモンストレーション（17:15-17:45）、関西/西日本地域におけるDatabricksのアップデート（17:45-17:50）、懇親会（17:50-19:00）という構成です。開場は14:30。費用無料の事前登録制・招待制です。
Databricksメトリクスビューはじめてのもくもく会 (meetup / 2026-10-21T09:30:00+00:00) — JEDAI主催のハンズオン形式のもくもく会。Databricksの「メトリクスビュー」を手を動かしながら基礎から解きほぐします。同じ「売上」や「客単価」なのにダッシュボードや部署ごとに数字が違う、集計済みのビューを配ったら平均をさらに平均されてしまった——メトリクスビューはこうした困りごとを解くための仕組みです。架空のECショップ「もくもく商店」の日本語の注文データを使い、(1)普通のビューで集計値を配ると数字がズレる理由を体験、(2)はじめてのメトリクスビューを作って同じ質問に答え直す、(3)顧客テーブルと結合して都道府県別・会員ランク別に見る、(4)作ったメトリクスビューをAI/BIダッシュボードやGenieから使う、の順で進めます。90分なので当日は(1)(2)をしっかり扱い、(3)以降とウィンドウメジャー(前年同月比、過去7日間の顧客数など)、Genieに効く表示名・同義語の付け方は早く終わった方と持ち帰り用です。最後に、作ったものがDatabricksの「Genieオントロジー」の中でどこに位置するのかを3分ほど解説します。ノートブックは穴埋め形式で定型部分は完成済み、解答と解説は末尾に付いているので自分のペースで進められます。SQLのSELECTとGROUP BYがなんとなくわかれば大丈夫です。事前にDatabricks Free Editionのアカウント作成とログイン確認をお願いしています。Zoomウェビナーによるオンライン開催・参加費無料・先着100名。カメラ・マイクはオフで問題なく、質問はチャットで受け付けます。当日の様子は録画され、後日JEDAIのチャネルで公開される場合があります。
Databricks Data + AI Learning Day：Genieでビジネス課題の解決 (workshop / 2026-10-19T05:00:00+00:00) — データとAIのスキルアップのための3時間のバーチャルトレーニング。データ分析やAIの分野で初めて挑戦する方、スキルを磨きたい方、Databricksが提供する可能性を探りたい方に向けて、ビジネスにとって最も重要なデータとAIの成果を実現するためのツール・インサイト・スキル向上への入り口を提供します。今回のコースは「ビジネスに圧倒的なインパクトを：Genieでビジネス課題の解決」。AIを活用したコワーク環境であるDatabricks Genie Oneを紹介し、組織のデータについて平易な言葉で質問してガバナンスの効いた安全な回答を得る、レポートを自動実行するようスケジュールする、ワークフローを自動化するといった使い方を扱います。Genie・Genie One・Genie Agentsとは何か、それらがどのようにデータを安全に保つか、最良の結果を得るためのベストプラクティスを学べます。Databricksの専門家が共有する現実世界のベストプラクティスを実践的に学び、インストラクターに直接質問できます。スキルレベルは初心者。ご自身のPCをご準備の上ご参加ください。本イベントはライブトレーニングのため、オンデマンド配信はありません。
統合アナリティクスとAI のための、Databricksによるデータレイクハウス構築 (webinar / 2026-10-14T04:00:00+00:00) — 月1回・60分でお届けする「データとAI戦略の実務活用ウェビナーシリーズ」10月回。多くの組織では、アプリケーション、ユーザー、データが分断された複雑なクラウドデータアーキテクチャを運用しています。その結果、分析の多くが古いデータに基づいて行われ、分析のための信頼できる唯一のデータソースも存在しないため、信頼性の高いインサイトをチーム全体で大規模に活用することが困難になっています。本ウェビナーでは、Databricks Data+AIプラットフォームのデータレイクハウスアーキテクチャによって、データレイクの経済性でデータウェアハウスのパフォーマンスを実現する方法をご紹介します。本ウェビナーで学べること: ・DatabricksのData + AIプラットフォームが、統合されたデータレイクハウスアーキテクチャをどのように支えるか・データレイクハウス全体のコンピュート、データアクセス、ユーザーを管理・監視する方法・データチームやアナリストが、組み込みのSQLエディタ、AI/BI、バンドルされたAIコワーカー機能Genieによって、データレイクハウスのデータを直接・迅速に分析する方法データブリックス・ジャパンの技術者による重要コンセプトの解説と、Databricksのライブ環境を使ったデモで構成されます。ハンズオントレーニングの実施はありません。