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Last generated: 2026-08-04

## Hands-on Workshops

### 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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/workshop/38
Level: Intermediate
Duration: 120 min
Role: Generative AI Engineer
Products: MLflow, Unity Catalog, Model Serving

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。

**Long description**
本ワークショップでは、生成AIアプリケーションの本番活用において必要となるガバナンスの考え方と、Databricksを用いた具体的な管理方法を学びます。

前半の座学では、エージェント時代における生成AIガバナンスの課題を整理し、モデル、データ、プロンプト、評価結果、アクセス権限などを一元的に管理するためのDatabricksのアプローチを紹介します。

後半のハンズオンでは、Databricksの生成AIガバナンス機能を実際に操作し、生成AIアプリケーションの管理、モニタリング、評価、アクセス制御など、本番運用を見据えた一連のプロセスを体験します。

**Target audience**
Databricksを用いた生成AIアプリケーションの開発・運用・管理に関心をお持ちの方を対象としています。

特に、以下のような方に適したワークショップです。

・生成AIアプリケーションを本番環境で安全に運用したい方
・複数のモデルやAIエージェントを統制・管理したい方
・生成AIの品質、コスト、セキュリティを継続的に可視化したい方
・AIガバナンスの仕組みを検討しているデータサイエンティスト、MLエンジニア、AIエンジニア、アーキテクト、IT管理者

**Goal**
・生成AIアプリケーションの本番運用におけるガバナンス上の課題を理解する
・Databricksが提供する生成AIガバナンスの全体像を理解する
・生成AIアプリケーションやAIエージェントの評価・監視方法を理解する
・モデルやデータ、プロンプト、アクセス権限を一元的に管理する方法を学ぶ
・Databricksの機能を使用し、生成AIガバナンスの基本的な運用を実践できるようになる

### Lakeflow Designer ワークショップ：ノーコードで学ぶデータ加工
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/workshop/37
Level: Beginner
Duration: 120 min
Role: LoB / Business User
Products: Lakeflow Designer, Unity Catalog, AI/BI Dashboards, Genie

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。

**Long description**
本ワークショップでは、ビジネスユーザー向けのデータ加工ツール「Lakeflow Designer」を使い、ノーコードかつAIの支援を受けながらデータを加工する一連の流れを学びます。

前半では、Databricksの全体像や業務データの基本構造、Lakeflow Designerの特徴を解説します。後半では、サンプルデータを使ったハンズオンを通じて、データの取り込み・変換・結合から、パイプラインとしての実行までを体験します。

さらに、作成したデータをAI/BI DashboardsやGenieで可視化・分析し、Unity Catalogのガバナンスのもとで安全に管理できることも確認します。

**Target audience**
ビジネスアナリストや、企画・マーケティング・営業・サポートなど、現場部門でデータを活用する方を主な対象としたワークショップです。
データ加工をデータエンジニアへ依頼するだけでなく、自らデータを準備・分析できるようになりたい方や、ノーコードでデータパイプラインを構築したい方に適しています。
また、利用部門を支援するデータエンジニア、データ基盤管理者、IT部門の方にもご参加いただけます。高度なプログラミング経験は前提としません。

**Goal**
・業務データの基本構造と、データ加工の基礎を理解する
・Lakeflow Designerを使い、ノーコードとAIの支援によってデータ加工処理を作成できるようになる
・作成したデータ加工処理を、継続的に実行可能なパイプラインとして運用できるようになる
・作成したデータをAI/BI DashboardsやGenieで可視化・分析できるようになる
・Unity Catalogによるガバナンスのもとで、データを安全に管理・活用する考え方を理解する

### 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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/workshop/36
Level: Advanced
Duration: 60 min
Role: Data Scientist / ML Engineer
Products: Vector Search, Genie Space, Lakebase, MLflow, Databricks Apps

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

**Long description**
本ハンズオンでは、Fresh Martという架空のスーパーマーケットの顧客用FAQボットとして、LangGraphベースのカスタム 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体験いただけます。エージェント用のツールとしてVector Search （非構造データ検索）、Genie Space（構造化データ検索）が使用されます。また、エージェントの短期記憶、長期記憶を保存する基盤としてLakebaseを利用します。さらに、エージェントのトレースデータ（Open Teremetry）をDelta Tableに直接記録して、MLflowのUIから参照するようなモニタリング機能もカバーされます。
開発環境はクイックスタートUIによって、迅速に構築できます。

注：ローカルPCとしてMacOSを前提としております。

**Target audience**
データブリックス上でカスタム AI エージェントの開発及びデプロイメントを検討している方

**Goal**
データブリックスを活用したエージェントの開発及びデプロイ方法を理解できる

### 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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/workshop/35
Level: Intermediate
Duration: 120 min
Role: Platform Admin / Architect
Products: UnityCatalog

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。

**Long description**
本ワークショップでは、Databricks におけるアカウント、ワークスペース、メタストア、カタログなどの主要な管理対象を中心に、プラットフォーム運用に必要な基礎知識を学びます。Databricks 管理者が主に担当する 7 つの管理トピックを扱い、全体像を整理しながら理解を深めます。 

内容は座学中心に、簡単なアクティビティを交えた構成です。アカウント管理、アイデンティティ管理、カタログ管理、権限管理、計算資源管理、予実管理、監査・モニタリングまでを幅広くカバーし、今後の実務で必要な情報にアクセスするための出発点を提供します。

**Target audience**
Databricks の管理者、IT 管理者、ガバナンス担当者、事業部付きのガバナンス担当者など、Databricks 環境の運用・統制を担う方を主な対象としたワークショップです。Databricks の概要に関する事前知識があると、よりスムーズに参加いただけます。

**Goal**
Databricks 上の主要な管理概念の全体像を把握できるようになる。 
アカウント、ワークスペース、メタストア、Unity Catalog などの関係性を理解できるようになる。 
権限管理、コンピュート管理、コスト管理、監査の基本的な考え方を整理できるようになる。 
今後の実務で必要なドキュメントや設定ポイントに、自力でアクセスできるようになる。

### 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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/workshop/19
Level: Beginner
Duration: 120 min
Role: LoB / Business User
Products: AI/BI, Dashboards, Genie, Unity Catalog

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。

**Long description**
本ワークショップでは、ビジネスユーザーの皆様に Databricks AI/BI のダッシュボードと自然言語分析機能を活用したデータ分析をハンズオン形式で体験していただきます。

前半では、Unity Catalog によるガバナンスされたデータ環境のうえで、AI/BI Dashboard を使ったデータ可視化と共有の基礎を学びます。後半では、AI/BI Genie を使い、SQL を書かずに自然言語でデータを問い合わせる新しい分析体験をハンズオンで実践します。

ダッシュボードと自然言語分析の両方を組み合わせることで、データドリブンな意思決定を加速する分析の流れを体感していただける構成です。

**Target audience**
業務データの分析に興味をお持ちのビジネスユーザー、データ活用推進担当者、分析担当者向けのワークショップです。
Databricks の利用経験は不要です。Excel、BI ツール (Tableau / Power BI 等)、SQL のいずれかで業務データを分析した経験があるとよりスムーズに進めていただけます。

**Goal**
・Databricks のダッシュボード機能でデータを可視化・共有できるようになる
・AI/BI Genie で自然言語からデータを分析できるようになる
・Unity Catalog によるガバナンスされた分析環境のメリットを理解する
・自社のデータ活用にダッシュボード／自然言語分析をどう取り入れるかをイメージできる

### Databricks Academic Series 〜 大規模言語モデル / エージェント編 〜
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/workshop/12
Level: Beginner
Duration: 120 min
Role: Data Scientist / ML Engineer
Products: Mosaic AI, MLflow, Model Serving, Vector Search, Unity Catalog, Agent Framework

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。

**Long description**
本ワークショップでは、大規模言語モデル（LLM）の基本的な仕組みと活用パターンを理解したうえで、AIエージェントの構成要素や実装アプローチを学びます。さらに、LLMOpsを含む評価・監視・改善サイクルを通じて、LLM／AIエージェント活用を実運用につなげるための一連の流れをハンズオン形式で体験します。

**Target audience**
・AIエージェントの基本概念や実装アプローチを学びたい方
・LLMアプリケーションの評価・改善・運用管理に関心のある方
・生成AI・LLMを活用した業務アプリケーション開発に関心のある方

**Goal**
・LLMの基本的な仕組みと活用パターンを理解する
・AIエージェントの構成要素と実装の考え方を理解する
・LLMOpsによる評価・監視・改善サイクルを理解する
・実践演習を通じて、LLM／AIエージェント活用の一連の流れを体験する

### Databricks Academic Series 〜 機械学習編 〜
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/workshop/11
Level: Beginner
Duration: 120 min
Role: Data Scientist / ML Engineer
Products: Notebooks, SparkML, MLflow, Unity Catalog, Model Serving

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。

**Long description**
本ワークショップでは、Databricks上でノートブックを用いた機械学習モデル開発を体験し、SparkMLを活用した実装方法を学びます。さらに、MLOpsによるモデルの評価・管理・運用の考え方を理解し、業務品質のモデル開発サイクルを実践的に体験します。

**Target audience**
・機械学習モデルの開発プロセスを実践的に学びたい方
・SparkMLを活用したモデル開発に関心のある方
・MLOpsによるモデルの評価・管理・運用に関心のある方

**Goal**
・Databricks上での機械学習モデル開発の流れを理解する
・SparkMLを活用したモデル開発の基本を理解する
・MLOpsによるモデルの評価・管理・運用の考え方を理解する
・実践演習を通じて、一連のモデル開発サイクルを体験する

### Databricks Academic Series 〜 データエンジニアリング編 〜
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/workshop/10
Level: Beginner
Duration: 120 min
Role: Data Engineer
Products: Spark, Delta Lake, Lakeflow, Notebooks

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。

**Long description**
本ワークショップでは、Databricks上でSparkを用いた大規模データ加工の基本を学び、データ変換・加工処理からデータパイプライン構築までの流れをハンズオン形式で体験します。データエンジニアとして必要となる、実践的なデータ処理とパイプライン設計の基礎を理解することを目指します。

**Target audience**
・大規模データの加工・変換処理を実践的に学びたい方
・Sparkを用いたデータエンジニアリングの基本を理解したい方
・Databricks上でのデータパイプライン構築に関心のある方

**Goal**
・Sparkを用いた大規模データ加工の基本を理解する
・Databricks上でのデータ変換・加工処理の流れを理解する
・データパイプライン構築の基本的な考え方を理解する
・実践演習を通じて、一連のデータエンジニアリング処理を体験する

### Databricks Academic Series 〜 データアナリスト編 〜
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/workshop/9
Level: Beginner
Duration: 120 min
Role: Data Analyst / BI
Products: Databricks SQL, Databricks Apps, Genie, AI/BI, Dashboard, Spark

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。

**Long description**
本ワークショップでは、Data+AI業界の最新動向や求められるスキルセットを理解したうえで、Sparkを用いたデータ加工・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ハンズオン形式で体験します。データアナリストがDatabricksを活用して、データから価値ある洞察を導き出す一連の流れを学びます。

**Target audience**
・Sparkを用いたデータ加工やEDAを実践的に学びたい方
・ダッシュボードや自然言語分析を活用したデータ分析に関心のある方
・Data+AI分野の業界動向や、今後求められるスキルセットを理解したい方

**Goal**
・Data+AI業界の全体像と、求められるスキルセットを理解する
・Sparkを用いたデータ加工とEDAの基本を理解する
・ダッシュボードと自然言語分析によるインサイト導出の流れを理解する
・実践演習を通じて、一連の分析アプローチを体験する

### 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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/workshop/8
Level: Intermediate
Duration: 120 min
Role: Generative AI Engineer
Products: AI Playground, Vector Search, Databricks Notebooks, Unity Catalog, Model Serving

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。

**Long description**
本ワークショップでは、Databricks を活用した生成AIアプリケーション開発の基本として、RAGチャットボットの構築を実際に手を動かしながら学びます。

AI Playground を使った生成AIの試行から、PDFなどのドキュメントデータの取り込み、テキスト抽出、ベクトルデータベース化、RAGチャットボットの構築まで、一連の流れを体験します。
Databricks の経験がない方でも参加しやすく、業務文書を活用した生成AIユースケースを短時間で理解できる実践型ワークショップです。

**Target audience**
・業務で使用するPDFやドキュメントに基づいて回答するチャットボット構築に関心のある方
・生成AIやRAGの基本を実践形式で学びたい方
・Databricks を使った生成AIアプリ開発の流れを理解したい方
・Databricks の経験はないが、生成AI活用に関心のある方

**Goal**
・Databricks を用いた生成AI活用の基本的な進め方を理解する
・AI Playground を用いた生成AIの試し方を理解する
・PDFからのテキスト抽出とデータ整形の流れを理解する
・ベクトルデータベース化とRAGチャットボット構築の基本を体験する
・生成AIアプリを本番運用につなげるための考え方を理解する

### Claude Code × Databricks Apps ワークショップ：バイブコーディングで学ぶアプリ構築
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/workshop/6
Level: Intermediate
Duration: 90 min
Role: Generative AI Engineer
Products: Claude Code, Databricks Apps, Databricks SQL, Unity Catalog

Claude Code と Databricks Apps を使い、AI支援によるアプリ構築をハンズオンで体験する実践ワークショップです。

**Long description**
本ワークショップでは、Claude Code を活用したバイブコーディングの基本的な進め方と、Databricks Apps へのアプリ構築・機能追加の流れを実際に手を動かしながら学びます。

前半では Claude Code の概要や基本的な使い方を理解し、後半ではサンプルファイルを用いて、Databricks 上でアプリを構築する一連の流れを体験します。
AIを活用した開発効率化に関心がある方や、Databricks Apps を業務アプリ開発に活用したい方に向けた、実践型の入門ワークショップです。

**Target audience**
・Databricks を活用したアプリ構築に関心のある方
・Claude Code を用いたバイブコーディングを体験したい方
・AI支援による開発効率化を業務に取り入れたい方
・Databricks Apps の基本的な使い方や活用イメージを理解したい方

**Goal**
・Claude Code の基本的な使い方を理解する
・Claude Code と Databricks Apps の連携方法を理解する
・バイブコーディングによるアプリ構築の流れを体験する
・Databricks Apps 上での機能追加・改善の進め方を理解する

### 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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/workshop/4
Level: Beginner
Duration: 240 min
Role: Data Engineer
Products: Lakeflow, Spark, Unity Catalog, Workflows

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。

**Long description**
本ワークショップでは、Lakeflow Spark Declarative Pipelines（SDP）を使い、Databricks上で宣言型のデータパイプラインを構築する流れを学びます。
前半では、Databricksの基本概念、データガバナンスとUnity Catalog、データエンジニアリングの基礎、Lakeflow SDPの構成要素を整理します。
後半では、メダリオンアーキテクチャを意識しながら、販売履歴データを加工するパイプラインをハンズオン形式で構築します。
さらに、イベントログの活用、CI/CD対応、外部システムとのデータ連携など、Lakeflow SDPを実運用で活用するための発展的なポイントも紹介します。

**Target audience**
Databricks上でデータパイプライン開発を行いたいデータエンジニア、分析基盤担当者、アーキテクト向けのワークショップです。
Sparkやデータエンジニアリングの基礎を学びたい方、既存のETL処理をDatabricks上でモダン化したい方、Lakeflow SDPの実践的な使い方を理解したい方を対象としています。

**Goal**
・Databricks、Unity Catalog、データエンジニアリングの基本概念を理解する
・Lakeflow Spark Declarative Pipelines（SDP）の特徴と構成要素を理解する
・メダリオンアーキテクチャに沿ったデータパイプラインをハンズオンで構築する
・イベントログ、CI/CD、外部データ連携など、Lakeflow SDPの実運用に向けた活用ポイントを把握する

### Lakebridge ワークショップ：DWH/ETL移行を支える分析・変換・検証
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/workshop/3
Level: Advanced
Duration: 90 min
Role: Data Engineer
Products: Lakebridge

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。

**Long description**
Lakebridgeは、既存のDWHやETLからDatabricksへ移行する際に利用できる支援ツール群です。

本ワークショップでは、サンプルファイルを使ってLakebridgeを実際に操作しながら、既存資産の分析、コード変換、移行後の整合性確認までの流れをハンズオン形式で学びます。

主に以下の機能を扱います。

・Analyzer：既存SQLやETL資産を分析し、移行対象や難易度を把握する
・Converter：既存SQLやETL処理をDatabricks向けに変換する
・Reconcile：移行前後のデータや処理結果の整合性を確認する

また、3種類のConverterである BladeBridge / Morpheus / Switch の特徴と使い分けについても理解を深めます。
このワークショップを通じて、Lakebridgeの主要機能を理解し、自社の移行案件に適用するための具体的なイメージを持つことを目指します。

**Target audience**
既存DWH・ETLからDatabricksへの移行を検討しているデータエンジニア、移行エンジニア、アーキテクトの方におすすめです。SQLの読解経験がある方を推奨します。

**Goal**
・Lakebridgeの主要機能をハンズオンで理解する
・3種類のConverter（BladeBridge / Morpheus / Switch）の特徴と使い分けを把握する
・自組織のDWH/ETL移行案件にLakebridgeを適用できる状態を目指す

## Demo videos

### 【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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo/34
Duration: 1:18
Role: Data Analyst / BI
Products: データアナリティクス編, Databricks Assistant, Notebook
Video: https://youtu.be/BSrh0MoG7-o

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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo/33
Duration: 2:16
Role: Data Analyst / BI
Products: データアナリティクス編, AI/BI Dashboard
Video: https://youtu.be/HxFqr2GjUyQ

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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo/32
Duration: 2:59
Role: Data Engineer
Products: 基本操作編, Unity Catalog
Video: https://youtu.be/ltUPT1mVzV0

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)
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo/31
Duration: 2:58
Role: Generative AI Engineer
Products: 生成AI編, Vector Search
Video: https://youtu.be/bnzE_7AOlL4

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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo/30
Duration: 2:59
Role: Generative AI Engineer
Products: 生成AI編, Mosaic AI, Agent
Video: https://youtu.be/m62A-QmAR2w

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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo/29
Duration: 1:59
Role: Data Analyst / BI
Products: データアナリティクス編, AI/BI Dashboard
Video: https://youtu.be/l8i_mxLPM3I

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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo/28
Duration: 1:32
Role: Data Engineer
Products: 基本操作編, Free Edition
Video: https://youtu.be/0b7dHHFMpYM

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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo/27
Duration: 2:59
Role: Data Scientist / ML Engineer
Products: データサイエンス編, Notebook
Video: https://youtu.be/CFZGFgsEbCk

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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo/26
Duration: 1:14
Role: Data Analyst / BI
Products: データアナリティクス編, AI/BI Dashboard
Video: https://youtu.be/UlHXnxDN6VQ

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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo/25
Duration: 2:17
Role: Data Engineer
Products: 基本操作編, Unity Catalog, Databricks Assistant
Video: https://youtu.be/Oz9xlBQWyDE

Databricks Assistant を使って、Unity Catalog のテーブル・カラムのコメント（メタデータ）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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo/24
Duration: 3:00
Role: Data Engineer
Products: 基本操作編, Metric Views, Unity Catalog
Video: https://youtu.be/eVl_lBhrCkI

ビジネス指標を一元管理する Metric Views を作成し、組織で一貫した指標定義を実現する方法を解説します。

### 【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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo/23
Duration: 1:37
Role: Data Analyst / BI
Products: データアナリティクス編, AI/BI Dashboard
Video: https://youtu.be/YGX9OPkc3jU

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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo/22
Duration: 2:20
Role: Data Engineer
Products: データエンジニアリング編, Notebook
Video: https://youtu.be/AQe4y1EkZNo

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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo/21
Duration: 2:56
Role: Data Engineer
Products: データエンジニアリング編, Lakeflow, Delta Lake
Video: https://youtu.be/pmrXo2X3Nnc

Lakeflow の Spark 宣言型パイプラインを使って、信頼性の高い ETL パイプライン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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo/20
Duration: 2:11
Role: Data Analyst / BI
Products: データアナリティクス編, Notebook, Databricks SQL
Video: https://youtu.be/5-Czg0pZ1NU

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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo/19
Duration: 14:02
Role: Data Engineer
Products: 基本操作編, Notebook
Video: https://youtu.be/rZR50zTiTPc

Databricks ノートブックの便利な機能を活用して、コーディング効率を大幅に高めるテクニックを紹介します。

### 【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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo/18
Duration: 0:56
Role: Data Analyst / BI
Products: データアナリティクス編, AI/BI Dashboard
Video: https://youtu.be/3IFZohW6Cak

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)
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo/17
Duration: 2:40
Role: Generative AI Engineer
Products: 生成AI編, Vector Search
Video: https://youtu.be/X3LNNaDg_Ko

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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo/16
Duration: 1:19
Role: Data Analyst / BI
Products: データアナリティクス編, AI/BI Dashboard
Video: https://youtu.be/Lr5E0_8IWP8

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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo/15
Duration: 2:59
Role: Data Engineer
Products: 基本操作編, Unity Catalog
Video: https://youtu.be/vbX-LiZfgmU

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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo/14
Duration: 2:04
Role: Data Scientist / ML Engineer
Products: アプリケーション開発編, Databricks Apps
Video: https://youtu.be/Ge06BoMkoZc

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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo/13
Duration: 0:22
Role: Data Analyst / BI
Products: データアナリティクス編, AI/BI Dashboard
Video: https://youtu.be/kw3VX_6OQA8

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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo/12
Duration: 0:59
Role: Data Analyst / BI
Products: データアナリティクス編, AI/BI Dashboard
Video: https://youtu.be/B5k7u_qJgAY

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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo/11
Duration: 1:55
Role: Data Engineer
Products: 基本操作編, Unity Catalog
Video: https://youtu.be/cdelbLe-OL4

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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo/10
Duration: 2:40
Role: Data Scientist / ML Engineer
Products: データサイエンス編, Apache Spark
Video: https://youtu.be/FATChFBui00

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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo/9
Duration: 2:22
Role: Generative AI Engineer
Products: 生成AI編, Mosaic AI, Agent
Video: https://youtu.be/Tk-lT5MB178

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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo/8
Duration: 2:21
Role: Data Analyst / BI
Products: データアナリティクス編, Genie
Video: https://youtu.be/7hbcwI6LT5w

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〜
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo/4
Duration: 216 min
Role: Generative AI Engineer
Products: Academic Series, Mosaic AI
Video: https://youtu.be/2sSw0deIVKE

Databricks Japan 公式 YouTube による Academic Series の LLM / エージェント編。Mosaic AI を中心に、Databricks 上での LLM 活用・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〜
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo/3
Duration: 163 min
Role: Data Scientist / ML Engineer
Products: Academic Series, MLflow, Mosaic AI
Video: https://youtu.be/xF_9w1rxYuI

Databricks Japan 公式 YouTube による Academic Series の機械学習編。Databricks 上でのモデル開発・学習・運用を MLflow / Mosaic AI を用いて解説します。

### Databricks Academic Series 〜データエンジニアリング編〜
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo/2
Duration: 172 min
Role: Data Engineer
Products: Academic Series, Lakeflow, Delta Lake, Unity Catalog
Video: https://youtu.be/Uhe0Xe-RvV4

Databricks Japan 公式 YouTube による Academic Series のデータエンジニアリング編。Lakeflow / Delta Lake / Unity Catalog を中心に、Databricks 上での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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo/1
Duration: 4:35
Role: Data Scientist / ML Engineer
Products: データサイエンス編, MLflow
Video: https://youtu.be/mNn-0jDLfLg?si=NpCTrVQ8jsAKFpSc

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

## Role-based learning paths

### データアナリスト (Data Analyst / BI)
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/learning
Tagline: 自然言語でデータと対話する

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。

**Steps**
- Databricks Academic Series 〜 データアナリスト編 〜 — アナリストの基礎を体系的に。SQL → Dashboard → Genie の流れを掴む。
- 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 — 実データで Genie・ダッシュボード・Unity Catalog を体験。手を動かして定着させる。

### データエンジニア (Data Engineer)
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/learning
Tagline: 信頼できるデータパイプラインを構築する

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。

**Steps**
- Databricks Academic Series 〜 データエンジニアリング編 〜 — Spark・Delta Lake・Lakeflow の基礎を理解。データ基盤の地図を手に入れる。
- 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 — 宣言的にパイプラインを書き、品質と運用を両立する基盤づくり。
- Lakebridge ワークショップ：DWH/ETL移行を支える分析・変換・検証 — 既存 DWH/ETL を Databricks へ移行する実践。資産を活かして新基盤へ橋渡し。

### データサイエンティスト / ML エンジニア (Data Scientist / ML Engineer)
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/learning
Tagline: モデル構築から MLOps まで

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。

**Steps**
- Databricks Academic Series 〜 機械学習編 〜 — ML ライフサイクルの全体像を掴む。EDA → 学習 → 本番デプロイの流れを理解。
- データサイエンス ワークショップ：モデル構築からMLOpsまでをハンズオンで学ぶ — MLflow を中核に、モデル構築から本番運用までをハンズオンで体験する。
- 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 — 古典 ML を超えて生成AI に拡張。Vector Search と LLM を組み合わせる。

### 生成 AI エンジニア (Generative AI Engineer)
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/learning
Tagline: RAG とエージェントで生成AI を実装する

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。

**Steps**
- Databricks Academic Series 〜 大規模言語モデル / エージェント編 〜 — LLM・Agent・LLMOps の基礎を体系的に。生成AI の地図を手に入れる。
- 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 — 生成AI の中核パターン。社内ナレッジを LLM に接続する。
- Claude Code × Databricks Apps ワークショップ：バイブコーディングで学ぶアプリ構築 — AI で AI を開発する実践。Claude Code と Apps を組み合わせる。

### プラットフォーム管理者 (Platform Engineer / Admin)
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/learning
Tagline: ユーザーの作るものを理解し、基盤を支える

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。

**Steps**
- 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 — 本ワークショップでは、Databricks におけるアカウント、ワークスペース、メタストア、カタログなどの主要な管理対象を中心に、プラットフォーム運用に必要な基礎知識を学びます。Databricks 管理者が主に担当する 7 つの管理トピックを扱い、全体像を整理しながら理解を深めます。

### 事業部 / ビジネスユーザー (LoB / Business User)
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/learning
Tagline: データを活用して意思決定を加速する

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。

**Steps**
- 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 — 技術詳細抜きで、まず使ってみる。意思決定の解像度を上げる。

## Upcoming events

### Data + AI World Tour Tokyo
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/events/33
Type: conference
Date: 2026-11-27T00:00:00+00:00
Location: ザ・プリンス パークタワー東京（東京都港区芝公園4-8-1）
Organizer: Databricks
Registration: https://dataaisummit.databricks.com/flow/db/wt26nrt/reg/page/landing

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 Lakehouse in Action：インテリジェントなデータウェアハウジング、アナリティクスとBI
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/events/32
Type: webinar
Date: 2026-10-14T04:00:00+00:00
Location: オンライン
Organizer: Databricks Japan
Registration: https://www.databricks.com/jp/resources/webinar/japan-foundational-workshops

月1回・60分の「データとAI戦略の実務活用ウェビナーシリーズ」10月回。Databricksによるインテリジェントなデータウェアハウジング、アナリティクス、BIを取り上げます。各回はデータブリックス・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。詳細な内容は2026年8月以降に公開予定です。ハンズオントレーニングの実施はありません。

### 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
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/events/31
Type: webinar
Date: 2026-09-16T04:00:00+00:00
Location: オンライン
Organizer: Databricks Japan
Registration: https://www.databricks.com/jp/resources/webinar/japan-foundational-workshops

月1回・60分の「データとAI戦略の実務活用ウェビナーシリーズ」9月回。Databricks上での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。各回はデータブリックス・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。詳細な内容は2026年8月以降に公開予定です。ハンズオントレーニングの実施はありません。

### JEDAI Meetup! エネルギー業界の AI・データ活用事例 vol.2
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/events/29
Type: meetup
Date: 2026-09-01T09:30:00+00:00
Location: 新丸の内ビルディング 28階（東京都千代田区丸の内一丁目5番1号）／オンライン ハイブリッド開催
Organizer: JEDAI - Japan Databricks User Group
Registration: https://jedai.connpass.com/event/399443/

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。

### Databricks上でエンタープライズアプリケーションを構築 — Lakebase
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/events/30
Type: webinar
Date: 2026-08-19T04:00:00+00:00
Location: オンライン
Organizer: Databricks Japan
Registration: https://www.databricks.com/jp/resources/webinar/japan-foundational-workshops

月1回・60分の「データとAI戦略の実務活用ウェビナーシリーズ」8月回。多くのアプリケーション・スタックは断片化しており、トランザクションは1つのシステム、分析は別のシステムで処理され、パイプラインがそれらをつなぎ合わせています。このアーキテクチャは開発の足を引っ張り、チームは機能開発よりもデータ移動のデバッグに時間を費やしがちです。本ウェビナーでは、レイクハウスに併設されたDatabricks上のフルマネージドPostgresデータベース「Lakebase」を活用し、アプリケーション・分析・AIが同じデータ上で動作する仕組みをご紹介します。Lakebaseでデータベースを立ち上げ、Pythonから接続してクエリを実行し、実際のアプリケーションワークフローを強化する流れを通じて、レイクハウスが本番運用レベルのアプリケーションをどう支えるかを解説します。ハンズオントレーニングの実施はありません。

### Agents at Work: Shipping Agentic Apps at Scale
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/events/27
Type: webinar
Date: 2026-08-06T04:00:00+00:00
Location: オンライン
Organizer: Databricks
Registration: https://www.databricks.com/resources/webinar/agents-work-shipping-agentic-apps-scale

複数のAIエージェントをエンタープライズ規模で運用するための実践を解説するグローバルウェビナー(APAC向けセッション)。1つのエージェントは始まりに過ぎません——エージェントの「フリート」を本番で動かすために必要な、統一されたスキル管理、きめ細かなアクセス権限制御、完全な監査可能性を、OpenAI・Stellantis・Databricksの登壇者が解説します。英語配信(日本語・韓国語字幕あり)。日本時間2026年8月6日(木) 13:00開始(9:30 AM IST / 12 PM SGT / 2 PM AEST)。

### 「作って終わり」を卒業する──著者と学ぶ MLflow LLMOps もくもく会
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/events/28
Type: meetup
Date: 2026-08-05T09:30:00+00:00
Location: オンライン（Zoom ウェビナー）
Organizer: JEDAI - Japan Databricks User Group
Registration: https://jedai.connpass.com/event/399094/

JEDAI（Japan Databricks User Group）主催のオンラインもくもく会。LLM アプリは動かすところまでは案外すぐにたどり着けますが、「プロンプトをちょっと変えたら品質がこっそり劣化していた」「エージェントの挙動が複雑で何が起きているのか追えない」「気づけばトークンのコストが見えない場所で膨らんでいた」といった運用フェーズの難しさに正面から向き合うのが LLMOps です。書籍『MLflow で実践する LLMOps』の著者陣とのファイヤーサイドチャットに続き、トレーシングによる LLM アプリ内部の可視化、LLM-as-a-Judge による自動評価、Prompt Registry によるバージョン管理を、実際に手を動かしながら学びます。Zoom ウェビナーによるオンライン開催・参加費無料。受付 18:30 / 終了 20:00。

### Google Cloud Next Tokyo 26
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/events/25
Type: conference
Date: 2026-07-30T00:00:00+00:00
Location: 東京ビッグサイト 南展示棟・会議棟（東京都江東区有明3-11-1）
Organizer: Google Cloud / Databricks（ブース出展）
Registration: https://www.googlecloudevents.com/next-tokyo?i=lVHLF3FhjChgOj9mu3JSG9KueT1Bu6UY

Google Cloud が主催する日本最大級のクラウドカンファレンス。「革新的なアイデアを AI で実現しよう」をテーマに、基調講演・ブレイクアウトセッション・Expo・ワークショップなどを開催。Databricks はブース出展で参加し、Data Intelligence Platform / Lakehouse / Agentic AI の最新デモや国内事例をご紹介します。ぜひブースにお立ち寄りください。

### 初めてのDatabricks
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/events/26
Type: webinar
Date: 2026-07-29T04:00:00+00:00
Location: オンライン
Organizer: Databricks Japan
Registration: https://www.databricks.com/jp/resources/webinar/japan-intro-to-databricks

1時間でDatabricksの全体像を理解できる、日本語のプラットフォーム概要ウェビナー。レイクハウスアーキテクチャのメリットから、Unity Catalogによるデータガバナンス、サーバレス・ジョブ/サーバレス・ノートブック、生成AIを含むAI/ML機能まで、Databricksの主要コンポーネントをコンパクトに紹介します。これからDatabricksを学び始める方、導入をご検討中の方におすすめです。

### Data + AI Summit 2026をみんなで振り返ろう！
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/events/20
Type: meetup
Date: 2026-07-15T09:30:00+00:00
Location: オンライン配信（ハイブリッド開催）
Organizer: JEDAI - Japan Databricks User Group
Registration: https://jedai.connpass.com/event/394852/

Databricks の年次イベント「Data + AI Summit 2026」をテーマにした JEDAI（Japan Databricks User Group）のミートアップ。DAIS 2026 に参加された方々から、10分間のライトニングトーク形式で、イベントの感想、印象に残ったセッション、新機能・新製品の紹介、今後の展望などを共有いただきます。

### Data + AI Summit 2026 ダイジェスト
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/events/24
Type: webinar
Date: 2026-07-09T04:00:00+00:00
Location: オンライン
Organizer: Databricks Japan
Registration: https://events.databricks.com/daisthebestofdais2026-japan

2026 年 6 月 15〜18 日にサンフランシスコで開催された世界最大のデータ・AI カンファレンス「Data + AI Summit 2026」で発表された新機能・新製品を、Databricks Japan のエンジニアが日本のお客様向けにダイジェスト版でご紹介するウェビナー。主要発表の全体サマリーに加え、Genie / Lakeflow / Lakehouse / Lakebase / Unity Catalog / AI エージェント / Agentic アプリ開発 / Agentic ソリューションといった注目領域を取り上げます。データと AI の最新グローバルトレンドをまとめてキャッチアップし、自社の課題解決のヒントを見つけられる機会です。

### AI を活用したデータエンジニアリング — 最新のデータプロフェッショナルのための手法
URL: https://databricks-contents-hub.vercel.app/events/13
Type: webinar
Date: 2026-07-07T04:00:00+00:00
Location: オンライン
Organizer: Databricks Japan
Registration: https://www.databricks.com/jp/resources/webinar/japan-foundational-workshops

AI を活用したデータエンジニアリングをテーマに、最新のデータプロフェッショナル向けの実践手法を 60 分で紹介する月次ウェビナー。Lakeflow、ストリーミングテーブル、マテリアライズドビュー、リアルタイムストリーミングのユースケース、高度な Lakeflow Jobs、エンジニア向けの生成 AI（Genie／Databricks Assistant）、ガバナンス、サーバーレスコンピューティングの利点を取り上げます。Databricks をこれから学ばれる方は「初めての Databricks」ウェビナーを先にご受講ください。

## Frequently asked questions by section

### ワークショップ (https://databricks-contents-hub.vercel.app/workshop)

**Q: Databricks のハンズオンワークショップはどのくらい時間がかかりますか？**
A: 掲載されているワークショップは 60 分〜180 分のものが中心です。AI/BI クイックワークショップは約 120 分、Lakeflow SDP ワークショップは約 180 分、生成AI ワークショップは約 120 分です。各ワークショップの詳細ページに所要時間が明記されています。

**Q: Databricks ワークショップは個人で参加できますか？それともチームでの開催ですか？**
A: ワークショップ資料は公開されているため、個人で学習することも可能です。Databricks Japan が主催する集合形式のハンズオンは Events ページから申し込めます。社内勉強会用に資料を活用することも歓迎されています。

**Q: Databricks のハンズオン環境は自分で用意する必要がありますか？**
A: はい、原則としてご自身の Databricks ワークスペース（無料試用版または有償アカウント）を用意していただきます。各ワークショップは無料試用版で完走できるよう設計されています。Academic Series の一部は Databricks Community Edition でも実行可能です。

**Q: どのワークショップから始めるのが良いですか？**
A: Databricks 未経験の方は Academic Series データアナリスト編または AI/BI クイックワークショップから始めるのがおすすめです。生成AI に興味がある方は大規模言語モデル/エージェント編 → 生成AI ワークショップ（RAG）の順、データ基盤を構築したい方は Lakeflow SDP ワークショップが入り口になります。

**Q: ワークショップは英語版もありますか？**
A: メインコンテンツは日本語ですが、サイト右上の言語切り替えで一部の説明文を英語表示にできます。GitHub 上のノートブックはコメントが日本語のものが中心です。

**Q: ワークショップで使う Databricks 機能は本番環境でも使えますか？**
A: はい。Unity Catalog、Lakeflow、MLflow、Mosaic AI、AI/BI Genie、Databricks Apps、Vector Search、Foundation Model APIs などはすべて Databricks プラットフォームの正式機能です。本番ワークロードでもそのまま利用できます。

### デモ動画 (https://databricks-contents-hub.vercel.app/demo)

**Q: Databricks のデモ動画はどこで視聴できますか？**
A: Databricks Contents Hub の Demo ページから視聴できます。各デモは YouTube にホストされており、サイト内で埋め込み再生できます。Databricks Japan 公式 YouTube チャンネルでも公開されています。

**Q: デモ動画は無料で視聴できますか？**
A: はい、すべてのデモ動画は無料で視聴できます。Databricks アカウントも不要です。社内勉強会や顧客向けの紹介資料としても自由に活用いただけます。

**Q: デモ動画の長さはどのくらいですか？**
A: 機能紹介を短時間で理解できるよう、多くは 5〜15 分にまとめられています。プロダクト全体像のデモは 20〜30 分程度のものもあります。各デモ詳細ページに所要時間が明記されています。

**Q: どの Databricks 機能のデモがありますか？**
A: AI/BI Dashboard、AI/BI Genie、Mosaic AI、Databricks Apps、Unity Catalog、Lakeflow、Vector Search、Foundation Model APIs、Lakebase など、主要機能を網羅しています。プロダクト・ロール別にフィルターできます。

**Q: デモ動画を社内共有や提案資料に使えますか？**
A: はい、Databricks Japan が公式に公開しているコンテンツのため、社内勉強会・顧客向け提案・パートナー説明会などで自由にご活用いただけます。

### ラーニングパス (https://databricks-contents-hub.vercel.app/learning)

**Q: Databricks のラーニングパスは無料ですか？**
A: はい、Databricks Contents Hub のラーニングパスはすべて無料で利用できます。各ステップで参照するハンズオンワークショップや Academic Series も無料です。

**Q: ラーニングパスを完了するのにどれくらい時間がかかりますか？**
A: ロールやレベルによって異なりますが、目安として各パスは合計 10〜20 時間程度（複数のワークショップを順番に進める前提）です。週末に少しずつ進めれば 1〜2 ヶ月で習得可能です。

**Q: ラーニングパスは順番通りに進める必要がありますか？**
A: 推奨は順番通りですが、既に知っているトピックはスキップ可能です。各ステップに「Why（なぜ必要か）」が記載されているため、自分のレベルに応じて取捨選択できます。

**Q: 複数のロールにまたがる場合、どのラーニングパスを選べばよいですか？**
A: 現在の主業務に近いロールから始めることをおすすめします。例えば「データエンジニア兼ML エンジニア」の方は、まず Data Engineer パス → 続けて Data Scientist / ML Engineer パスを進めると効率的です。

**Q: ラーニングパスを完了すると認定資格はもらえますか？**
A: 本サイトのラーニングパスは学習ロードマップであり認定資格は付与されません。Databricks の公式認定資格を取得したい場合は Databricks Academy（learn.databricks.com）の Certification プログラムをご利用ください。

### リリースノート (https://databricks-contents-hub.vercel.app/releases)

**Q: Databricks の最新リリース情報はどこで確認できますか？**
A: Databricks Contents Hub の Releases ページに、主要なプラットフォームアップデートと公式ブログ記事をまとめています。最新の Release Notes は公式ドキュメント（docs.databricks.com）でも確認できます。

**Q: Databricks のリリースノートは日本語で読めますか？**
A: 本サイトでは主要なアップデートを日本語で要約しています。Databricks 公式 Qiita Organization（qiita.com/organizations/databricks-japan）にも日本語の機能解説記事が多数公開されています。

**Q: プレビュー機能（Public Preview / Private Preview）はどう使えますか？**
A: Public Preview は通常、Workspace 設定の Previews メニューから有効化できます。Private Preview は Databricks 営業担当または SA（Solutions Architect）経由でエンロールを依頼してください。

**Q: Databricks のロードマップは公開されていますか？**
A: 公開ロードマップは限定的ですが、Data + AI Summit のキーノートや Databricks 公式ブログで主要な方向性が共有されます。具体的な機能リクエストは ideas.databricks.com（Aha! Ideas）で投票・提案できます。

### イベント (https://databricks-contents-hub.vercel.app/events)

**Q: Databricks のイベントは無料で参加できますか？**
A: Databricks Japan が主催するウェビナー、ミートアップ、Foundational Workshops は基本的に無料です。Data + AI Summit など一部の大型カンファレンスは有償参加チケットが必要です。

**Q: Databricks のイベントはどこで開催されますか？**
A: オンライン（Zoom、YouTube Live）開催が中心ですが、東京・大阪などでオフラインのミートアップやワークショップも定期的に開催されています。各イベント詳細ページに開催形式（オンライン / オンサイト / ハイブリッド）が記載されています。

**Q: イベントに参加するにはどうすればよいですか？**
A: 各イベント詳細ページの「申し込む」ボタンから登録できます。Databricks Japan 主催のイベントは Databricks 公式サイト、JEDAI（Japan Databricks User Group）主催のイベントは connpass から登録できます。

**Q: イベントのアーカイブ動画は視聴できますか？**
A: 多くのウェビナー・カンファレンスのセッションは後日 Databricks 公式 YouTube チャンネルや本サイトの Demo ページで公開されます。

**Q: JEDAI（Japan Databricks User Group）とは何ですか？**
A: JEDAI は日本の Databricks ユーザーコミュニティです。connpass（jedai.connpass.com）で定期的にミートアップを開催しており、ユーザー同士の知見共有や LT 大会が中心です。誰でも無料で参加できます。

### コミュニティ (https://databricks-contents-hub.vercel.app/community)

**Q: Databricks Japan の公式 SNS アカウントはどこですか？**
A: X（旧 Twitter）: @DatabricksJP、Facebook: DatabricksJP、YouTube: Databricks Japan 公式チャンネル。最新の機能紹介・イベント情報・ブログ記事はこれらのチャンネルで発信しています。

**Q: Databricks の技術的な質問はどこに投稿すればよいですか？**
A: Databricks 公式コミュニティ（community.databricks.com）、JEDAI Slack、Stack Overflow（databricks タグ）が主な質問先です。日本語での質問は JEDAI コミュニティが推奨されます。

**Q: 日本語の Databricks 技術記事はどこで読めますか？**
A: Databricks Japan 公式 Qiita Organization（qiita.com/organizations/databricks-japan）に SA やエンジニアによる日本語技術記事が多数公開されています。Databricks 公式ブログ日本語版（databricks.com/jp/blog）も併用できます。

**Q: Databricks のコミュニティイベントで登壇したい場合は？**
A: JEDAI ミートアップは LT（ライトニングトーク）枠で登壇者を募集しています。connpass のイベントページから応募できます。Data + AI Summit の CFP（Call for Papers）も毎年 1〜3 月に募集されます。

**Q: Databricks のユーザー会や勉強会を主催したい場合は？**
A: JEDAI 運営や Databricks Japan の Developer Relations チームに相談すると、会場提供・登壇者派遣・コンテンツ協力などのサポートを受けられます。

## How-to procedures

### Databricks ハンズオンワークショップの始め方 (https://databricks-contents-hub.vercel.app/workshop)
無料の Databricks ハンズオンワークショップを 4 ステップで始めるための手順。Databricks アカウント作成から最初のハンズオン完走までを最短で進められます。

Total time: PT2H
Supplies needed: Databricks 無料試用版アカウント または Community Edition; Web ブラウザ（Chrome / Edge / Safari）; 初級ワークショップなら SQL の基礎知識
Tools: Databricks Workspace; GitHub

1. **自分のロール・興味に合うワークショップを選ぶ** — Workshop 一覧ページから業界・ロール・プロダクト・レベルでフィルタし、自分に合うハンズオンを選びます。Databricks 未経験の方は「AI/BI クイックワークショップ」または「Academic Series データアナリスト編」がおすすめです。
2. **Databricks ワークスペースを準備する** — Databricks 無料試用版（databricks.com/jp/try-databricks）でワークスペースを作成します。一部のワークショップは Databricks Community Edition でも実行可能です。
3. **資料とサンプルコードをダウンロードする** — 各ワークショップ詳細ページから Speaker Deck の解説スライドと GitHub のサンプルノートブックを開きます。GitHub からノートブックを Databricks Workspace にインポートしてください。
4. **ハンズオンを実行して結果を確認する** — スライドの手順に沿ってノートブックを実行します。所要時間は 60〜180 分。詰まった場合は JEDAI コミュニティや Databricks 公式コミュニティで質問できます。

### Databricks ラーニングパスの進め方 (https://databricks-contents-hub.vercel.app/learning)
ロール別 Databricks ラーニングパスを効率よく完走するための 5 ステップ。自分のロールを選び、推奨順序でハンズオンを進めることで Databricks を体系的に習得できます。

Total time: PT20H
Supplies needed: Databricks 無料試用版アカウント; 週に 2〜3 時間の学習時間
Tools: Databricks Workspace; GitHub

1. **自分のロールに合うラーニングパスを選ぶ** — Learning Path ページから Data Engineer / Data Scientist / Data Analyst / Generative AI Engineer / Platform Admin / Business User の中から、現在の主業務に最も近いロールを選びます。
2. **パスの全体像と Why を確認する** — 各ステップの「Why（なぜこのワークショップが必要か）」を読み、何を学ぶのか・なぜ必要なのかを理解してから始めます。既に知っているトピックはスキップ可能です。
3. **Academic Series で基礎を固める** — すべてのロールに共通して、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）から始めると Databricks の全体像を体系的に理解できます。
4. **ロール特化のハンズオンを順番に進める** — 推奨順序に従ってロール特化のワークショップ（Lakeflow SDP / 生成AI / MLOps / プラットフォーム管理など）を進めます。各 60〜180 分のハンズオンを週末などにまとめて実施するのが効率的です。
5. **学んだ内容を自社データで実践する** — 学習した内容を自社のサンプルデータや業務シナリオに適用してみることで定着が深まります。Databricks 公式コミュニティや JEDAI で他のユーザーと知見交換すると更に理解が進みます。