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

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。
データエンジニア向けラーニングパス — 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み、Lakeflow と Lakebridge のハンズオンで現場スキルを獲得する。
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 — Academic Series で実験→学習→デプロイの ML ライフサイクルを理解し、データサイエンスと生成AI のハンズオンで MLOps と RAG を実装する。
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 と Claude Code × Apps のハンズオンで実装力を磨く。
プラットフォーム管理者向けラーニングパス — Academic Series でユーザーが作るパイプラインの全体像を掴み、Lakeflow と Lakebridge を通じて運用・移行・統制まで設計できるようになる。
事業部 / ビジネスユーザー向けラーニングパス — Academic Series でデータ活用の基本を理解し、AI/BI ハンズオンで自然言語による分析を体験する。技術の詳細抜きで、まず使ってみる。

イベント・ウェビナー

Data + AI World Tour Tokyo (conference / 2026-11-27T00:00:00+00:00) — Databricks が世界 20 都市で開催する無料の 1 日カンファレンス「Data + AI World Tour」の東京開催。信頼できる AI を構築し、実際のビジネス成果につなげている企業の取り組みを紹介します。Databricks のエグゼクティブ・リーダーによるジェネラルセッション、データウェアハウジングから AI アプリ・エージェント・BI まで幅広いトピックを扱うブレイクアウトセッション、製品を直接体験できるハンズオンのワークショップ／トレーニングで構成されます。参加費は無料（登録が必要）。セッション・登壇者・開催時刻は近日公開予定です。
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。
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。
JEDAI Meetup! 秋のDatabricks技術トーク (meetup / 2026-10-02T09:30:00+00:00) — 10月の JEDAI Meetup は、多彩な技術トピックの4セッションをお届けします。「Delta + Iceberg から読み解く、データ相互運用の現在地と次の一手」（株式会社ジール島村学）、「Databricks Apps で社内向け MCP サーバーを自作した」（株式会社エブリー江﨑郁磨）、「Open Sharing について熱く語る」（DATUM STUDIO株式会社亀井友裕）、「驚いたのは、移行できたことではなかった —— Genie Code の Tableau 自動移行より効いた、Databricks の生成AI体験」（三井情報株式会社池尻真）の4本立て（一部は仮題）。会場はデータブリックス・ジャパンの東京オフィス（新丸の内ビルディング 28階）とオンラインのハイブリッド開催、参加費無料。受付 18:00 / 開始 18:30 / 終了 20:30。オンライン参加は connpass から先着 300 名。各セッションの時間配分と発表順は調整により変更となる場合があります。
Databricks FDE / DSA GATHERING (other / 2026-09-30T10:00:00+00:00) — 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DatabricksのFDE（Forward Deployed Engineer）/ DSA（Delivery Solutions Architect）チームを知っていただくカジュアルな採用イベント。プロジェクトを単なるPoCで終わらせず、お客様ビジネスの「アウトカム」にこだわるチームの業務を現役社員がリアルにお話しします。内容は会社・職種紹介、実案件のケーススタディ（FDE/DSA）、社員との座談会。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、選考プロセスなど、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が必要です。
第4回 Youは何しにDatabricksへ！？ (meetup / 2026-09-29T10:00:00+00:00) — コミュニティ「Databricks赤煉瓦倉庫」が主催するイベント「Youは何しにDatabricksへ！？」の第4回。技術選定を旅に見立て、実際にDatabricksを選んだユーザーがその道のりを語るシリーズです。今回は「Databricks AppsでBIツールを置き換えた話」（株式会社GENDA 松田一志）、「理想の全社データ統合を目指して」（AI inside 荒木大輔）、「データ基盤をAthena / GlueからDatabricksへ移行しました」（Stanby, Inc. 権藤尚樹）の3セッションをお届けします。発表後はQAとディスカッションの時間を設け、現地では懇親会も行います。株式会社プレイド様の銀座オフィス（GINZA SIX 10F）とオンラインのハイブリッド開催、参加費無料。開場18:30、オフライン枠は先着50名。登壇者の都合によりスケジュールや内容が変更になる場合があります。
Closing the AI Context Gap (webinar / 2026-09-24T04:00:00+00:00) — AIに自社の文脈を与え、信頼できる答えと自律的なアクションにつなげる方法をGenie Ontologyを軸に解説するグローバルウェビナー(APAC向けセッション)。AIの課題は知能ではなく文脈です——業務の実態はダッシュボード・ドキュメント・チケット・チャットに散在し、統合された文脈レイヤーがなければAIはサイロに閉じたままで、現場は自分で素早く信頼できる答えを得られず、データチームはアドホックな依頼に追われ続けます。ビジネス用語・エンティティ・KPIを継続的に推論するLiving Context Graph、ユーザーごとのアクセス権限に基づく回答、ノーコードでエージェント・アプリ・自律アクションへつなぐ流れ、Slack・Teams・モバイル・MCPからの利用までを扱います。英語配信(日本語・韓国語字幕あり)。登録時にSelect Broadcastで「APAC」を選択してください。日本時間2026年9月24日(木) 13:00-14:10(9:30 AM IST / 12 PM SGT / 2 PM AEST)。
IDSA Data Spaces Discovery Day Tokyo 2026 (conference / 2026-09-17T04:00:00+00:00) — 東京大学大学院情報学環、データ社会推進協議会（DSA）、IDSAが主催する「IDSA Data Spaces Discovery Day Tokyo」の4回目。組織や業界を越えてデータ主権を保ちながら安全かつ信頼性高くデータを共有・活用する「データスペース」をテーマに、グローバルな最新動向と日本・アジア・欧州の先進事例を紹介します。2026年のテーマは「AI Meets Data Spaces」、キーメッセージは「Trusted Data, Trusted AI, Competitive Future」。全4セッション構成で、Session3「AI-Readyな信頼できるデータスペースにむけて」（15:40〜16:30）では、NTTデータグループのモデレートにより、ソフトバンク、NTTドコモビジネス、Databricks Japanの4社でパネルディスカッションを行います。データメッシュからデータスペースへ、組織をまたいだデータ流通とガバナンス、AIが前提となる社会でデータスペースはどうあるべきかを議論します。9月14日〜18日に東京大学本郷キャンパスで開催されるData Spaces Week 2026の一環で、9月17日のみ山上会館が会場です。会場のみの開催でオンライン配信はありません。開場12:30。使用言語は日本語・英語。後援はデジタル庁・総務省。申込フォームはIOFDS Open Round Tableと共通です。
Databricksでマルチエージェントシステムの構築、オーケストレーション、改善 (webinar / 2026-09-16T04:00:00+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」。9月回では、Databricks上におけるマルチエージェントシステムの構築・オーケストレーション・改善を取り上げます。データブリックス・ジャパンの技術者が、押さえておくべき重要なコンセプトを解説するとともに、Databricksのライブ環境を使用したデモを実施。本番運用を見据えたAIエージェントシステムの構築方法を詳しくご紹介します。当日は、Agent Bricksの活用方法、Unity AI GatewayによるAIガバナンス、Omnigent、コードベースでのカスタムエージェント開発などを取り上げる予定です。
データ界隈LT祭【第1回】～熱量や面白さを3分間に凝縮するLT祭～ (meetup / 2026-09-15T10:00:00+00:00) — コミュニティ「データ横丁」から発展し、立場や所属を越えてデータに関わる人たちが集い、発信し、つながる祭典。熱量や面白さを3分間のライトニングトーク（LT）に凝縮してお届けします。2026年1月の「データ横丁新年LT大会」で30名を超える登壇者が集まった盛り上がりをもとに、「データ横丁」の枠を越えたより広く開かれたイベントとして開催。3年計画の記念すべき第1回目です。登壇は当日発表順で30名（フリー部門・ものつくり部門）、登壇枠は受付終了。後援は金融データ活用推進協会（FDUA）、日本データマネジメント・コンソーシアム（JDMC）、データサイエンティスト協会、日本CTO協会。JEDAI - Japan Databricks User Group もコミュニティ協賛として参加しています。ハイブリッド開催・参加費無料。イベント専用HPは https://ltfes.datayokocho.info/event/vol1/ 。
Databricks製品ロードマップウェビナー (webinar / 2026-09-09T04:00:00+00:00) — Databricksをすでにご利用のお客様とパートナー向けに、各製品のアップデートと今後のロードマップをご紹介する日本語ウェビナー。データエンジニアリングからAIエージェントまでをカバーするData + AIプラットフォームの最新機能、GenieやLakebaseなどの今後リリース予定の機能、そして自社のデータ基盤を最大限に活用するためのポイントを1時間で解説します。本ウェビナーのオンデマンド配信はありませんので、当日ご参加ください。
Databricksで加速するAI開発基盤 ─ MLOps基盤とデータセット作成パイプライン (webinar / 2026-09-08T09:00:00+00:00) — チューリング株式会社の技術イベント「TuringTechTalk」第45回。同社では日々大量の走行データセットを作成してE2Eモデルの学習を行い、自動運転性能を改善しており、データセットを素早く・再現性高く作成できるMLOps基盤が欠かせません。本セッションではDatabricksを中心としたAI開発基盤をテーマに、データセット生成パイプラインの設計と運用を紹介します。Declarative Automation Bundles（DAB）を活用したワークフロー管理、高速に改善するCI/CDの設計、MLエンジニアがセルフサービスでデータセットを作成できる検証環境など、AI開発を高速に回すための実践を解説します。オンライン開催・参加費無料・定員上限なし。
JEDAI Meetup! エネルギー業界の AI・データ活用事例 vol.2 (meetup / 2026-09-01T09:30:00+00:00) — 昨年大盛況のうちに幕を閉じた「エネルギー業界向け JEDAI Meetup!」が、パワーアップして帰ってきました。第2回となる今回も、電力・ガス分野の最前線で活躍するユーザーの生の声や、リアルなデータ活用事例をたっぷりとお届けします。今回の見どころは、新しくなった Databricks オフィス（新丸の内ビルディング 28階）での開催。現地とオンラインのハイブリッド開催となりますので、新オフィスの熱気を現地で体感したい方も、遠方から参加したい方も、ぜひお気軽にご参加ください。現地参加は抽選、オンライン参加は先着。登壇者は調整中。受付 18:30 / 終了 20:30。
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 / 2026-08-28T05:00:00+00:00) — NTT インテグレーション株式会社主催のパートナー様ハンズオンウェビナー。Databricks の基本機能から最新機能まで、手を動かしながら半日で体験できます。データ活用編では、AI エージェント「Genie」との日本語チャット分析と、AI/BI ダッシュボードのクイック構築を扱います。利用環境はお客様ご自身で作成する Databricks Free Edition です。前日 8 月 27 日の「データ基盤編」とは別々のお申し込みで、興味・スキルレベルに応じて片方のみ / 両方どちらもご参加いただけます。お申し込み期限は 8 月 28 日 (金) 17:00 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 / 2026-08-27T05:00:00+00:00) — NTT インテグレーション株式会社主催のパートナー様ハンズオンウェビナー。Databricks の基本機能から最新機能まで、手を動かしながら半日で体験できます。データ基盤編では、Lakeflow Designer によるノーコード ETL の構築と、Unity Catalog でのガバナンス把握を扱います。利用環境はお客様ご自身で作成する Databricks Free Edition です。翌日 8 月 28 日の「データ活用編」とは別々のお申し込みで、興味・スキルレベルに応じて片方のみ / 両方どちらもご参加いただけます。