金融サービス、ヘルスケア、エネルギー、小売などの分野で、データとAIを活用して画期的な成果を上げている組織をご紹介します。
によって マイケル・グリフィス による投稿
すべての業界に、それぞれ独自の課題が存在します。Databricks Customer Awardsの部門賞（Industry Awards）を受賞されたのは、単に課題に直面しただけでなく、データとAIを活用してそれらを解決した組織の皆様です。
部門賞は、各セクターから特に優れた1つの組織を表彰するものです。データインテリジェンスがどのように画期的な成果をもたらし、業務を再構築し、その分野における新たな可能性を切り拓くことができるかを、その取り組みによって最も見事に証明した企業が選ばれます。地域を越えてリスクデータと財務データを統合したグローバル銀行から、臨床データの取り込みと再利用の方法を変革した病院にいたるまで、今年の受賞者はその影響がいかに広く、深いものであるかを示しています。
今年のプログラムでは、金融サービス、通信、ヘルスケア＆ライフサイエンス、製造、小売＆消費財（CPG）、エネルギー＆ ユーティリティ、エンタープライズテクノロジー、公共部門、デジタルネイティブビジネス、そして優れたサイバーセキュリティの10部門の受賞者を表彰します。受賞企業の皆様は、これまでにないほど独創的でインパクトのあるDatabricksの活用事例を体現されており、私たちはそのすべてを心から祝福いたします。
それでは、2026年 Databricks Customer Awardsの部門賞受賞企業をご紹介します。
SMBCグループは、トップクラスのグローバル金融グループです。東京に本社を置き、400年の歴史を持つSMBCグループは、銀行、リース、証券、クレジットカード、消費者金融など、多岐にわたる金融サービスを提供しています。同行はデータとAIを活用して、リスク、財務、資金管理の統合、サイバーセキュリティの強化、そして顧客向けのデジタル体験のモダン化を進めています。
その変革の中心にあるのが、ガバナンスが確保された単一のプラットフォーム上で、地域を越えてSMBCのデータを統合する単一のDatabricksレイクハウスです。Unity Catalogは、地域をまたぐデータ共有、リネージ、アクセス制御を同行に提供しています。レイクハウスは、グローバル銀行が必要とする規模で分析とAIを実行しつつ、コストと複雑さを抑制しています。
この基盤の上で、SMBCはGenieとAgent Bricksを活用し、信頼性の高いデータ駆動型のインテリジェンスをビジネスの現場に直接届けています。このプラットフォームは、キャッシュマネジメントシステム（CMS）向けのチャットボットの強化、ポートフォリオリスクの早期警戒指標（Early Warning Indicators）の生成に役立っているほか、フロントオフィスの信用調書（クレジットメモ）ワークフローへの拡張も進められており、アナリストが数時間かけていた作業を数分に短縮しています。
その成果は数値として現れています。
これらの成果は、SMBCがいかにデータを戦略的資産として扱い、グローバルチーム全体で日々運用しているかを示しており、より適切で迅速、かつ確実な意思決定を推進しています。
Lumen Technologiesは、企業がAIの目標を達成するため に必要な、安全で高性能かつインテリジェントな接続性を提供するデジタルネットワークサービス企業です。同社はデータとAIを活用して、財務チームや運用チームが情報へより迅速かつ一貫してアクセスできるようにしています。
財務分野において、Lumenは収益、請求、ネットワーク経費などの領域からデータを統合し、チームが数値を共通の視野で把握できるようにしています。同社はこのデータをDatabricksプラットフォーム上に統合しています。また、自然言語エージェントを導入することで、従業員が日常的に使用するツールで質問し、専門的なスキルがなくても、ガバナンスが効いた説明可能な回答を得られるようにしています。
この基盤の上で、Lumenは以下を実現しています。
サービス保証（Service Assurance）において、Lumenは顧客の重要なワークロードに影響を与える可能性のあるネットワークインシデントの調査と解決を容易にしています。レイクハウスアーキテクチャ、基盤モデル、マルチエージェントワークフローにより、単一の会話型インターフェースが提供されます。これにより、チームはサービスのステータスや運用のコンテキストの確認、チケットの分析、対応履歴の確認、診断の実行、解決までの時間の調査などを、すべて自然言語で行うことができます。このアプローチはサービス運用全体の自動化のスケールに貢献しており、社内指標では300万回以上のAI駆動型診断、35%のチケット削減（自己解決）、10万件以上のAI生成アクションが示されています。
Hospital for Special Surgery（HSS）は、筋骨格系の健康に特化した世界有数の学術医療センターです。U.S. News & World Report誌において、米国の整形外科分野で16年連続第1位に選ばれており、これは臨床ケア、研究、イノベーションにおける継続的な卓越性を反映した栄誉です。
このリーダーシップと影響力の基盤の上に、HSSは2025年6月、野心的なエンタープライズデータ変革の旅に乗り出しました。それは、18か月という期間内にDatabricks上にモダンなデータレイクハウスを設計・構築することでした。その目的は、段階的な改善ではなく、高度に断片化されたデータエコシステムを統合し、大規模なガバナンスを強化し、企業全体でより迅速かつ信頼性の高い意思決定を可能にするという、構造的な変革でした。
従来のユースケース駆動型のデータ取り込みモデルに従うのではなく、HSSは根本的に異なる戦略、すなわち「システム全体の完全な取り込み」を採用しました。実際には、個々のユースケースに関連するデータの一部を選択的に抽出するのではなく、ソースシステムを丸ごと取り込む必要がありました。ERP、HRIS、EHR、PACSなどのソースシステムが完全なデータセットとして取り込まれ、忠実度とコンテキストが維持されたため、再取り込みや 再設計を行うことなく、複数の下流アプリケーションで再利用できるようになりました。
このアプローチは、初期段階で大きな複雑さをもたらしました。システム所有者とのより緊密な連携、厳格なデータモデリング、そして初日からの強力なガバナンス管理が必要となったためです。しかし、これにより拡張性の高い基盤が確立されました。新しい分析ユースケースは、取り込みパターンを再検討したりデータを再モデリングしたりすることなく、迅速に提供できるようになり、インサイト獲得までの時間と技術的な重複が大幅に削減されました。
わずか10か月で、HSSは40以上のソースシステムを取り込み、14,500以上の本番テーブルと130以上のスキーマを構築し、増え続けるデータ製品やアプリケーションを提供しました。
さらに重要なことに、この変革は企業全体にデータが提供される運用モデルをシフトさせました。チームは、信頼性が高くガバナンスの効いたデータセットを使用して、疑問からインサイトへと進むことができるようになり、迅速な提供だけでなく、より高度な分析、機能、そして深いインサイトの生成が可能になりました。能力と実行力の両方におけるこの劇的な変化こそが、この変革を際立たせ、業界をリードするデータイニシアチブとしての評価を支えているのです。
TrinityRail®は、北米の鉄道車両リース、製造、物流プロバイダーであり、顧客向けサービスを強化するために、プラットフォームへのデジタルサービスの導入 を進めています。2026年の戦略の一環として、同社はインテリジェンスの運用化、データの組み込み、そして日々の意思決定やワークフローへのAIの導入に注力しています。
TrinityRailは、これまで製造、リース、サービス全体の可視性を制限し、マージン、運転資本、労働生産性の向上を困難にしていたレガシーシステムからデータを統合しています。同社は、基幹ビジネスシステムをDatabricksプラットフォーム上に再構築し、データ資産を収束させて「Systems of Action（アクションのシステム）」をサポートしています。これにより、静的なダッシュボードから、ほぼリアルタイムでインサイトに基づいて動作するトランザクションアプリケーションやエージェントへと移行しています。
この基盤の上で、TrinityRailは以下を行っています。
RSI Logisticsの買収を通じて、TrinityRailは鉄道車両のセンサーからのテレメトリデータも統 合し、顧客向けのデータ・アズ・ア・サービス（DaaS）の提供をサポートしています。これらの取り組みを合わせることで、在庫削減、調達の自動化、1日あたりの経費（per diem）とサプライチェーンの節約、そしてフリート全体におけるより応答性の高いデジタルサービスなど、測定可能な成果を目指しています。
PepsiCoは、世界的な飲食業界のリーダーであり、データがその大規模なオペレーションを支えています。PepsiCoはDatabricksと提携し、Enterprise Data Foundation（EDF）を構築しました。これにより、社内のすべての部門が、共有されたモダンでスケーラブルかつ高性能なプラットフォーム上で、データおよびAI製品を構築・拡張できるようになりました。
EDFはエンタープライズデータを統合し、サプライチェーン、コマーシャル、コンシューマー、財務、調達、R&D、HR、サステナビリティの各グローバルチームが使用する再利用可能なデータ製品を強力にサポートします。この基盤は、強力な運用メトリクスを伴う優先度の高いビジネスプログラムをサポートしています。これには、エンタープライズデータの85%以上のオンボーディング、90%を超えるデータ品質とカタログカバー率の達成、および200以上のエンタープライズデータとAI製品の本番環境へのリリースなどが含まれます。
このDatabricksの基盤上で、PepsiCoはこれまでにレポートとデータの簡素化を60%推進しており、今後は各事業部門や機能全体でBIコンソール向けのAIへの移行を計画しています。
Databricks上に構築されたEDFは、設計段階からAIに対応（AI-ready）しており、高度な分析、機械学習、およびガバナンスの効いたAIの大規模な運用をサポートします。組み込まれたガバナンスとセマンティックコンテキストにより、PepsiCoはクリーンで接続されたデータを、企業全体で真のビジネスインパクトをもたらすインサイトとアクションへと変換しています。
Ausgridは、オーストラリアの主要な配電事業者であり、そのネットワークを通じて一般家庭や企業に電力を供給しています。同社は、比較的小規模なチームでも企業全体で分析やAIをサポートできるように、データの管理と活用の方法を近代化しています。
Ausgridは、プラットフォームコストを増大させ、ビジネスユーザーへの信頼できる再利用可能なデータの提供を困難にしていた、並行するレガシー分析システムからデータを移行しています。わずか8人の少数精鋭のデータチームが、Azure SynapseからDatabricksプラットフォーム上のレイクハウスアーキテクチャへの完全な移行を計画・実行しました。これにより、古い環境を廃止し、顧客、財務、気象などのドメイン全体で認定された「ゴールド」データ製品を備えたEnterprise Data Platformを立ち上げました。この取り組みにより、重複するプラットフォーム費用が排除され、2つの分析スタックを維持することによる運用オーバーヘッドが削減されます。
この基盤の上で、Ausgridは以下を実現しています。
今後、Ausgridは、ドメインに適合したデータ製品をさらにリリースし、Databricks Lakehouse、Genie、および民主化された分析用アプリなどのツールを有効にすることで、AI主導のユーティリティ企業へのスケールアップに注力します。その目標は、何千人もの従業員を単一のレイクハウスにオンボーディングし、データとAIを活用して、よりスマートな意思決定、モダンなBI、組み込みのユースケースをサポートすると同時に、統合とエラスティックなコンピュートを通じて総所有コスト（TCO）を改善することです。
Intelは、世界中のデバイス、データセンター、インテリジェントシステムを支える半導体やコンピューティング技術を設計・製造するグローバルテクノロジー企業です。同社は、組織全体でのコラボレーション、ガバナンス、イノベーションのスピードを向上させるために、データとAIの 基盤を近代化しています。
Intelのデータ資産が規模と複雑さを増すにつれ、チームはビジネスユニット間での一貫性、ガバナンス、断片化されたワークフローといった課題に直面していました。これに対処するため、IntelのIT部門は、部門横断的なチームを統一されたデータ戦略のもとに連携させ、Databricksプラットフォーム上での分析とMLの利用を標準化しました。これにより、企業全体でより優れた一貫性と制御をもたらすことができました。
この基盤の上で、IntelのIT部門は以下を実現しています。
IntelのIT部門はまた、運用、分析、ガバナンスの各チームを共通の標準や運用モデルに合わせることで、社内のデータコミュニティを強化しました。これにより、データスチュワードシップが向上すると同時に、チームが組織全体でデータを安全に発見、アクセス、再利用することが容易になりました。
これらの取り組みを合わせることで、Intelのデータエコシステムはより接続され、 ガバナンスが効き、スケーラブルなものとなり、ビジネス全体での迅速なイノベーションとデータおよびAIのより広範な採用をサポートしています。
IDB Investは米州開発銀行（IDB）の民間部門であり、ラテンアメリカおよびカリブ海地域全体の開発を推進するために、企業への融資や民間投資の動員を行っています。2025年には、規模、質、開発効果を高めるために設計された広範な組織変革を推進する中で、過去最高となる総額131億ドルの活動実績を報告しました。
Databricksを活用したIDB Investの取り組みが拡大するにつれ、同組織は、財務、分析、リスクのワークフロー全体でチームが情報にアクセスし、行動する方法を近代化してきました。主な目的は、分析環境の断片化を減らし、ビジネス全体でより迅速、一貫性があり、AIを活用した意思決定を行うためのより強力な基盤を確立することでした。
この変革には、案件フローが増加し、財務および非財務リスクの審査が複雑化する中で、リスク・サステナビリティ管理チームをサポートするためにAIベースの文書分析を適用することが含まれます。自然言語処理と大規模言語モデルを使用することで、IDB Investは投資提案書、備忘録、年次監督報告書を分析・要約すると同時に、より迅速な検索のために組織の知識と主要な財務情報の集中リポジトリを作成できます。
IDB Investはまた、データや分析への対話的なアクセスを提供するために、Databricks Genieを搭載した企業全体のAIバーチャルアシスタントを導入 しました。GenieとUnity Catalogを通じたガバナンスの効いたアクセスを組み合わせることで、同組織はユーザーに、エンタープライズデータへのクエリ、シナリオの探索、自然言語での要約生成を安全に行う方法を提供しています。これにより、専門チーム以外にも分析を広げ、財務、リスク、インパクトのワークフロー全体でAI主導のインサイトへのアクセスを拡大することができます。これにより、インサイトを得るまでの時間がさらに短縮され、手動レポートへの依存が減り、リスク、財務、開発効果のワークフロー全体でAIの採用が加速されます。
この取り組みによる初期の成果は以下の通りです。
これらの取り組みは、IDB InvestがデータとAIを活用して業務を合理化し、意思決定を強化し、より広範な成長と開発の使命をどのようにサポートしているかを示しています。
Superhumanは、Grammarly、Coda、Superhuman Mail、Superhuman Goを含む生産性プラットフォームであり、数十の言語にわたり毎日4,000万人以上のユーザーにサービスを提供しています。また、グローバル規模で高速、信頼性、コスト効率に優れた提案を提供するために、Databricks プラットフォームを利用しています。
SuperhumanはDatabricksと緊密に連携し、Grammarlyの主要な文法エラー修正モデルを支える推論トラフィックの大部分を、DIYのvLLMスタックからDatabricks High Throughput Model Servingに移行しました。
この基盤の上で、Superhumanは以下を実現しています。
推論にとどまらず、Superhumanは、レイクハウスにネイティブに統合されたDatabricksの完全マネージド型PostgreSQLサービスであるLakebaseを、社内アプリケーションや本番サービスのトランザクションバックボーンとして採用しました。これにより、Deltaテーブルを低レイテンシのストアに同期し、カスタムパイプラインなしでアプリケーションの状態を書き戻すことができます。このLakebaseとDatabricks Appsの基盤により、数ヶ月を要していた機能のオンボーディングやリバースETLプロジェクトが、数週間、あるいは数時間単位の作業へと短縮され、エンジニアリングチームのオンコール負荷も劇的に軽減されました。
これらの投資は、Superhumanのようなデジタルネイティブ企 業が、コンシューマースケールでレイテンシ、信頼性、コストを厳格に管理しながら、大量のLLM推論とデータ駆動型アプリケーションを並行して実行できることを実証しています。
Adobeは、あらゆる場所のすべての人々が、デジタル体験を想像、創造し、形にできるよう支援しています。クリエイターや学生から、小規模企業、グローバル企業、非営利団体に至るまで、お客様はアイデアを形にし、コラボレーションを促進し、生産性を向上させ、ビジネスの成長を牽引し、優れた体験を構築するためにAdobe製品を選択しています。
しかし、今日のデジタル世界において、大胆なアイデアを可能にするのは「信頼」です。信頼は創造性を高めます。そしてそれは、Adobe製品を毎日利用しているお客様やコミュニティを保護する「セキュリティ」から始まります。
セキュリティデータの量と複雑さが増大する中、Adobeはデータ駆動型のサイバーセキュリティアプローチを進化させ続けています。Adobe’sのセキュリティチームは、Databricksを含むデータとAIツールを活用して、よりスケーラブルな分析を可能にし、脅威検出の速度と精度を向上させています。
検出ワークフローにソフトウェアエンジニアリングの実践を適用することで、Adobeはセキュリティ運用の整合性、ガバナンス、効率性を強化しました。その結果、誤検知の目に見える減少、検出ロジック開発の高速化、大規模データに対する分析パフォーマンスの向上が実現しました。
これらの取り組みは、進化し続ける脅威を特定して対応するAdobeの能力を強化し、世界中のAdobeのお客様に安全で信頼性の高いデジタル体験を提供する基盤となっています。
三井住友銀行、Lumen Technologies、Hospital for Special Surgery、TrinityRail、PepsiCo、Ausgrid、Intel、IBD Invest、Superhuman、Adobe。
10社の受賞者。共通しているのは、データとAIが自らの分野で何をもたらすかを見据え、称賛に値する成果を築き上げた組織であるということです。彼らの取り組みはコミュニティ全体を前進させており、それこそがまさに重要なポイントです。
Databricksのお客様がデータとAIを活用してどのようにインパクトをもたらしているか、詳細はこちらをご覧ください。
(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記事
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