データとAIを活用して業界を再定義し、課題を解決し、Databricksで実現可能なことの新たな基準を打ち立てているイノベーターたちをご紹介します。
によって サラ・シュテフェン による投稿
2026年のDatabricks Customer Awardsは、Databricksプラットフォームを活用して困難な課題を解決し、年間10兆行のデータインジェストから、世界中の医療支援が行き届いていない地域への医療ボランティアのマッチングに至るまで、重要な成果を上げている組織やリーダーを称えるものです。
今年の部門賞（Named Awards）の受賞者は8つのカテゴリと4つの地域にわたり、半導体、クリーンエネルギー、酪農、電気通信、エンタープライズソフトウェアなど、多種多様な業界を代表しています。彼らに共通しているのは、データとAIが業界のあり方を変革できるという強い信念です。
受賞者の皆様をご紹介します。
Applied Materialsは、世界中のほぼすべての新しいチップの製造に使用される装置を設計・製造す る、半導体およびマテリアルズエンジニアリングのリーディングカンパニーです。その装置の背景には、同社が長年にわたり中央のデータレイクに集約してきた、エンジニアリング、製造、サプライチェーン、財務に関する膨大なデータという、同様に極めて重要な資産が存在します。
Hadoop上に構築された当初のデータレイクは、データを統合するという役割を果たしていました。しかし、AIワークロード、リアルタイム分析、ガバナンスの効いたセルフサービス、そして当初のアーキテクチャでは想定されていなかったユースケースなど、要求の変化に伴い、新しいアプローチが必要となりました。Applied Materialsは、Databricksプラットフォームを使用してその基盤を近代化し、ストレージとバッチ処理中心のデータレイクから、ガバナンス、分析、AIが共存するレイクハウスへと移行しました。この移行は、単にデータを統合すること以上に、データを使って最終的に何ができるかを解き放つことに意味がありました。
本番稼働から1年未満で、このプラットフォームは以下の成果をもたらしました。
プラットフォームの近代化として始まった取り組みは、今や働き方そのものの変革へと進化しています。AIは、世界のチップを製造する装置を設計する人々の傍らに寄り添い、時々使うツールとしてではなく、日々のコラボレーターとして機能してい ます。データは、インサイトからアクションに至るまで、Applied Materialsの業務のライフサイクル全体を貫いており、「データドリブン」という言葉は単なるスローガンではなく、イノベーション、最適化、意思決定のデフォルトのモードとなっています。
Virgin Atlanticは、起業家リチャード・ブランソン卿によって1984年に設立され、イノベーションと素晴らしいカスタマーサービスを核心に据えています。ロンドンに本社を置く同航空会社は、年間を通じて28の目的地への便を運航しています。株主でありパートナーでもあるDelta Air Linesとともに、Virgin Atlanticは主要な大西洋横断ネットワークを運営し、世界200以上の都市への乗り継ぎ便を提供しています。
Virgin Atlanticは、これまで別々のシステムに存在していた顧客、商業、財務、運用のデータを統合しています。同社は、Databricksプラットフォームを統合されたエンタープライズ規模の意思決定環境として使用し、これらの領域を統一され、ガバナンスの効いた基盤上で接続することで、チームが孤立したレポートではなく、共有されたデータに基づいて業務を行えるようにしています。
この基盤の上で、Virgin Atlanticは以下の取り組みを行っています。
総じて、このアプローチはデータを、断片的なプロジェクトの集まりではなく、エンドツーエンドのストーリーへと変革します。Virgin Atlanticは、データドリブンであることを航空会社を運営する手段として捉え、統合されたプラットフォームを使用することで、部門間でインサイトを流通させ、顧客と運用の双方に対して、よりタイムリーで協調的な意思決定をサポートしています。
Fonterra Co-operative Groupは、ニュージーランドの何千人もの酪農家株主によって所有され、世界中の顧客に天然の乳製品を供給している、世界最大級の酪農協同組合です。データとAIは、Fonterraがグローバルネットワーク全体で財務計画やサプライチェーンの意思決定に関する複雑な業務をより効率的に行うために必要なインサイトを獲得するのに役立っています。
歴史的に、Fonterraはいくつかのレガシーな分析プラットフォームに依存しており、それがビジネスユーザーにとって複雑さ、重複、遅延を引き起こす原因となっていました。Databricksに移行した後、同社はFonterraのデータをガバナンスの効いたレイクハウスに一元化し、手動でのデータ移動を削減し 、チームがより迅速かつ確実にデータを意思決定に変換できるようにしました。
この基盤の上で、Fonterraは以下の取り組みを行っています。
Fonterraは、AIを、チームがプロアクティブでインサイトに基づいた意思決定を行うのを支援するコラボレーターとして位置づけています。
Telefónicaのブラジルにおける商標であるVivoは、ブラジルを代表する電気通信会社であり、全国の消費者、企業、公共部門の組織にモバイルおよび固定回線の接続、ブロードバンドインターネット、TVサービスを提供しています。同社はまた、エンターテインメント、スポーツ、デジタルセキュリティ、金融サービス、ヘルスケアなど、さまざまな分野でデジタルサービスを提供しています。データとAIを活用することで、Vivoは複雑なネットワーク運用や顧客体験をより効率的に行うために必要なインサイトを獲得しています。
Vivoは、レガシーなデータウェアハウスと分析ツールの組み合わせに依存しており、それが重要なレポート作成や実験において複雑さ、コスト、レイテンシを増大させていました。Databricksの評価と活用拡大を進める中で、同チームはデータをガバナンスの効いたレイクハウスに集約し、パイプラインの重複を削減し、ビジネスチームと技術チームの双方に、分析とAIのためのよりスケーラブルで高速かつ信頼性の高い基盤を提供しています。
この基盤の上で、Vivoは以下の取り組みを行っています。
これらの取り組みを通じて、VivoはAIを戦略的コラボレーターとして位置づけ、何百万人 ものブラジル人に弾力性のある接続性を提供し、デジタル体験を向上させる能力を強化しています。
Virtue Foundationは、臨床医、病院、人道支援団体を最も医療を必要としている場所へとつなぐことで、医療サービスが十分に行き届いていない地域における医療へのアクセス向上に注力しているグローバルな非営利団体です。同団体は、データとAIを活用して世界の医療格差をより深く理解し、医療ボランティア活動を大規模に調整しています。
Virtue Foundationは、不整合で不完全、あるいは維持管理が困難なことが多い、世界中の分散した病院や非政府組織（NGO）のデータを統合しています。これに対処するため、同団体はVFMatch.orgを支えるデータパイプラインを構築し、世界の医療情報を統一および構造化して、意思決定や調整に役立つ基盤へと変換しました。
この基盤の上で、Virtue Foundationは以下を行っています。
これらの機能はVirtue Foundationを支えており、これまでに世界中で5万人以上の患者への医療提供、数千件の手術支援、そして数百人のボランティアと非営利パートナーのマッチングを実現してきました。
これらの取り組みは、Virtue FoundationがデータとAIを活用して世界の医療調整を強化し、医療サービスが十分に行き届いていないコミュニティにおける医療へのアクセスをどのように向上させているかを示しています。
Octopus Energyは、世界27カ国で事業を展開するグローバルなクリーンエネルギーおよびテクノロジー企業です。UK最大のエネルギープロバイダーとして、Octopusは人々と地球の両方に利益をもたらすエネルギー移行を加速させることを使命としています。46万台以上のパッシブなEVやスマートアセットを3GW以上のシフト可能な容量に変換することで、同社はピーク需要時にグリッドのバランスを調整できる、世界最大のVirtual Power Plant（UK最大のガス発電所を上回る規模）を構築しました。
Databricksにより、Octopusは異なる地域や製品からのデータを単一の統合プラットフォームに集約できます。現在、同社は年間10兆行以上のデータをインジェストできる一方で、社内の数千人のスタッフが安全にコラボレーションや実験を行えるようになり、日常的な分析と大規模なイノベーションの両方における摩擦を軽減しています。
この基盤の上で、Octopus Energyは以下を行っています。
これらの取り組み全体を通じて、Octopus Energyは、より公平で環境に優しいグリッドを構築するという使命における戦略的コラボレーターとしてAIを位置づけ、データを活用して1,100万人の顧客に低価格の請求、クリーンな電力、より優れた体験を提供しています。
Axpoは、スイス最大の電力プロデューサーであり、エネルギー取引の国際的なリーダー、そして太陽光および風力発電のマーケティングにおけるリーダーです。従業員が複雑な技術情報や商業情報にアクセスして活用する方法を改善するため、AxpoはDatabricksのインフラストラクチャとAgent Bricksを使用して、AI駆動型アプリケーション一式を構築しました。
その中核となるのが、中央のGenAIマルチエージェントプラットフォームであるAxploreAIです。これは、各ユーザーのアクセス権限に基づいて、Axpoに関するあらゆる情報を一元的に把握できる場所となるよう設計されています。これにより、エンジニアリングデータ、取引知識、社内プロセス、ITやHRコンテンツなどの企業ドキュメントにわたる情報に従業員を接続します。
APIファーストのアーキテクチャにRAG、Vector Search、OCRを組み合わせて構築されたAxploreAIは、60以上の社内データソースを安全で検索可能なインテリジェンスレイヤーに統合し、従業員が毎日利用するデジタルタッチポイントに組み込んでいます。そのRAGパイプラインは、各ソースのコンテンツとフォーマットに合わせてカスタマイズされており、複数のファイルタイプを処理でき、元のアクセス制御を維持するため、ガバナンスを損なうことなく企業のナレッジに即座にアクセスできます。
ナレッジプラットフォームに加えて、Axpoは調達関連プロセスのデータ品質と効率性を向上させるためにもAIを適用しています。分散したシステム、複数の法的実体、一貫性のないフリーテキストデータによって形成された複雑な運用環境において、AxpoはDatabricksデータレイク内にAIベースの分類器を開発し、支出データに優れた構造と一貫性をもたらしました。平均精度約90%で動作するこのソリューションは、複数の言語にわたるサプライヤー情報を含む請求書の記述を分析し、分類の自動化、手作業の削減、そして調達データの品質の継続的な向上を支援しています。
この基盤の上で、Axpo はAIをコアビジネスプロセスに直接スケールさせています。
これらの取り組みは、Axpoが非常に複雑なエネルギービジネスにおいて、AIを日常業務に直接組み込み、チームの情報アクセス、データ分類、意思決定の方法をどのように変革しているかを示しています。
Atlassianは、世界中のチームで使用されているコラボレーション、開発、生産性向上ツールを構築するグローバルなソフトウェア企業です。同社は、セキュリティテレメトリを大規模に収集、保存、分析する方法を再考することで、セキュリティ運用を変革しています。
ペタバイト規模のセキュリティデータ量に達した後、Atlassianは従来のSIEMにおけるその規模での運用を妨げる制限を特定しました。同社は、Databricksプラットフォーム上にモダンなセキュリティレイクハウスを構築するため、「Project Banyan」を立ち上げました。その目標は、数十億件のセキュリティイベントにわたる長期的なスレットハンティング、高度な分析、迅速なインシデント対応をサポートできる、オープンで管理された基盤を構築することでした。
この変革の一環として、AtlassianはOpen Cybersecurity Schema Framework（OCSF）を使用してセキュリティデータを標準化し、検知ロジックをPySparkに移行しました。これにより、独自のツールへの依存を減らし、より柔軟なML駆動型の異常検知を可能にしました。
この基盤の上で、Atlassianは以下を行っています。
AtlassianはLakewatchのプライベートプレビューパートナーでもあり、レイクハウスへの直接インジェストのための将来の機能形成を支援しています。これらの取り組みは、Atlassianがセキュリティ運用を、組織全体でインサイトの速度とアクセシビリティの両方を向上させる、スケーラブルで管理されたAI対応システムへとどのように変革したかを示しています。
RivianのChief Software Officerであり、Rivian and Volkswagen Group TechnologiesのCo-CEO兼CTOを務めるWassym Bensaid氏は、RivianのAIファースト企業への変革をリードしています。
彼のチームは、データインテリジェンスをRivianの車両およびモビリティプラットフォーム全体のあらゆる基盤（日々の運転体験に至るまで）として活用し、ソフトウェア定義型車両からAI定義型車両への移行を推進してきました。
この移行を実現するため、RivianはDatabricksプラットフォーム上でデータスタックを近代化し、車両、工場、企業のデータを単一の基盤に統合しました。Wassymと彼のチームはまた、SnowflakeやRedshiftを含むレガシーシステムを、組織全体で共通のデータおよびAIファブリックを確立する統合されたDeltaおよびUnity Catalogレイヤーに集約しました。
この基盤の上で、Rivianは以下を達成しました：
Rivianが車両データ量の10倍の増加に備える中、Wassymと彼のチームは、今年のデータアーキテクチャを500〜600ペタバイト規模にスケールできるよう設計しました。サーバーレスETLだけで、月に推定400時間のエンジニアリング時間を削減でき、人員を比例して増やすことなく、より迅速なイテレーションを可能にしています。
Wassymは現在、この基盤を58億ドル規模のRivianとVolkswagen Group Technologiesの合弁事業（RV Tech）へと拡張しています。ここでは、Rivianのソフトウェアとデータインフラストラクチャが複数のVolkswagenグループブランドをサポートし、Rivianをグローバルなソフトウェアおよびデータプラットフォームプロバイダーとして位置づけています。
Lippertは、RV、マリーン、自動車、住宅業界向けの高度に設計されたコンポーネントおよびシステムのグローバルメーカーです。同社はデータとAIを活用して、顧客体験の向上、業務の効率化、そして各事業部門におけるサービス提供のサポートを行っています。
Lippertのデータ＆AI担当VPであるKenan Colson氏は、組織全体でのデータインテリジェンスの導入を推進する上で中心的な役割を果たしてきました。彼女の取り組みは、AIイニシアチブに関する社内の合意形成と、カスタマーサービス、財務、HRにわたる本番環境へのデプロイを通じた測定可能なビジネス価値の実証に焦点を当ててきました。
彼女のリーダーシップのもと、Lippertは大量の通話に対応できるAI搭載のカスタマーケア「スーパーエージェント」を導入することで、カスタマーケアセンターを変革しました。この取り組みにより、従業員のオンボーディングが大幅に迅速化されました。
Kenan氏はまた、以下を含む専門的な「ゼロタッチ」ソリューションにより、他の業務機能にもAI機能を展開しました：
Kenan氏はまた、業界 イベントでの登壇や、企業環境におけるデータとAIの活用に関する知見の共有を通じて、社外のソートリーダーシップにも貢献しました。これらの取り組みは、Kenan Colson氏が初期の成功を組織全体のスケールされた部門横断的なインパクトへと変えることで、Lippertにおける企業全体でのAI導入をどのように推進しているかを示しています。
Applied Materials、Virgin Atlantic、Fonterra、Vivo（Telefonica Brazil）、Virtue Foundation、Octopus Energy、Axpo、Atlassian、RivianおよびVolkswagen Group TechnologiesのWassym Bensaid氏、そしてLippertのKenan Colson氏。
10組の受賞者。10のストーリー。共通しているのは、データとAIはより良い変化をもたらす力になり得るという信念と、それを証明するというコミットメントです。彼らの取り組みは、私たちにインスピレーションを与え、挑戦を促し、これからの未来に胸を躍らせてくれます。
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(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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