全主要モデル対応：Databricksでつくるインテリジェントエージェント

この1年間で、基盤モデルのイノベーションは誰もが想像した以上に速く進歩しました。現在、世界のトップモデルは増え続けるAI研究所から生まれており、それぞれが異なるタスク、モダリティ、価格帯で優れた性能を発揮しています。品質、レイテンシ、コストのバランスを取るため、企業はエージェントを強化する目的で、ますますモデルを組み合わせるようになっています。

しかし、その多様性は複雑さを生み出します。各モデルには独自の API、認証、ガバナンス レイヤーがあり、チームが連携させて維持管理する必要があります。

Week of Agents の一環として、 Databricksは世界をリードする基盤モデルを統合し、Databricks Data Intelligence Platform内でネイティブに利用できるようにしました。これにより、企業は OpenAIのGPT-5 、 GoogleのGemini 、AnthropicのClaude、MetaのLlamaの強みと自社のデータを組み合わせ、ビジネスを真に理解するエージェントを構築できます。

世界最高峰のモデルへの一元的なアクセス

世界トップクラスの基盤モデル（ OpenAIのGPT-5、GoogleのGemini 2.5、AnthropicのClaude Sonnet 4.5 など）が、Databricks内でネイティブに利用可能になりました。 Foundation Model APIsを通じて、これらのモデルはエンタープライズデータを保護しているものと同じ認証、セキュリティ、ガバナンスの管理下で即座にアクセスできます。

「航空業界では、スピードと適応性がすべてです。それはAIにも同じことが言えます」Databricksを利用することで、Virgin AtlanticはOpenAIのGPT-5、Claude Sonnet、Llama、Gemmaなどのモデルを、単一のプラットフォームで安全にランし、管理できます。ニーズの変化に応じてプロバイダーを切り替え、AI Gatewayでコストを管理しながら、厳しいコンプライアンス要件も満たすことができます。この柔軟性によって、より迅速な意思決定、業務の改善、そして顧客と乗務員へのより良い体験の提供が可能になります。」— Richard Masters、データ&AI担当バイスプレジデント、Virgin Atlantic

各モデル ファミリーには、推論能力から速度、コスト効率に至るまで、独自の強みがあります。Databricksでは、顧客は品質、レイテンシー、コストのカーブに沿って柔軟に移動し、リアルタイムとバッチの両方のユースケースについて、あらゆるワークロードに最適なモデルを選択できます。

これらすべてのモデルが1か所に集約されているため、開発者はAI Playgroundでモデルを簡単に並べて比較したり、REST APIを介してアプリケーションに統合したり、`ai_query`を使用してSQLで大規模に適用したりでき、実験を加速させてAIの本番運用をより身近なものにします。

単一のコントロール プレーンですべてのモデルを統制

企業が複数のモデルファミリーを導入するにつれて、プラットフォームチームは増大する複雑さに直面しています。各プロバイダーが独自のアクセスルール、モニタリング、請求を導入するため、ガバナンスが拡散し、運用オーバーヘッドが発生します。

Databricks AI Gatewayは、マルチモデルAIをエンタープライズ対応にする制御レイヤーとして機能することで、こうした摩擦を解消します。GPT-5、Gemini、Claude、Llamaにわたるガバナンス、可観測性、使用状況の追跡は、すべてDatabricks Data Intelligence Platform内で統一されます。プラットフォームチームは、使用状況、支出、パフォーマンスを一元的に把握できる一方、Gatewayは追加の統合を必要とせずに、一貫した権限、ガードレール、レート制限を適用します。

請求とキャパシティ管理も同様にシンプルです。統合された請求と共有予約により、企業はより予測可能な計画を立て、コストを効果的に管理し、責任を持って拡張することができます。これらの機能が一体となることで、組織は大規模なガバナンスを持続可能なものにしながら、AI品質の最前線に立ち続けることができます。

AI Gateway は、企業全体のすべての生成AIモデルに統合されたコントロールプレーンを提供し、可観測性、コストガバナンス、容量制御を一元化します。機密データをマスキングすることで LLM への PII の偶発的な公開を防ぐ入出力ガードレールを通じて、ガバナンス要件を適用します。AI Gatewayこそ、The StandardがGenAIを拡張し、組織全体の自信あるイノベーションを後押しする鍵となります。Porter Orr、The Standard 社、人工知能・自動化担当 AVP

単一のプラットフォームでモデルをデータに接続

主要なモデルがDatabricks内でネイティブに利用できるようになった今、真の価値が発揮されるのは、それらのモデルがお客様のデータと出会うときです。Databricksではモデルとデータが隣接して存在するため、あらゆるモデル呼び出しに必要なコンテキストが与えられ、ビジネスを真に反映した回答を提供できます。これにより、汎用モデルが、独立したプロンプトではなく実世界の情報を基に推論するインテリジェントなエージェントに変わります。

これを可能にするのがAgent Bricksです。Agent Bricksは、GPT-5、Claude Sonnet、Gemini 2.5 Proなどの主要モデルを、Lakehouse内のエンタープライズデータ、ベクトル検索によるベクトル化されたナレッジ、Model Context Protocol（MCP）経由の外部システムに接続します。宣言型エージェントを構築することで、各ユースケースに最適なモデル、プロンプト、データソースの組み合わせを選択・最適化するという複雑なプロセスが自動化され、組み込みの可観測性とガバナンスを通じてパフォーマンスが継続的に改善されます。

「Databricksは、GPT-5、Claude Sonnet、Llamaなどの複数のモデルをランするための、安全で統制された基盤を提供してくれます。これにより、ニーズの進化に合わせてプロバイダーを切り替えながら、コストを抑制することが可能です。その柔軟性により、レビューのモデレーションを自動化し、コンテンツの品質をより迅速に向上させることができるため、自動車の購入を検討している人々は信頼できる知見をより早く得られます。」- Greg Rokita、テクノロジー担当バイスプレジデント、Edmunds

構築を開始

すべての主要なモデルに数秒で安全にアクセスできます。 Databricks AI Playgroundを開いて、独自のプロンプトでモデルを並べて比較しましょう。

• 11月11日、Sam AltmanとAli Ghodsiが登壇する 「AIの未来：実用的なエージェントの構築」にぜひご参加ください。
• 続きを読む: Week of Agents
• 開発者向け: ビルドを基盤モデルするには、 Foundation Model APIsを使用します。
• プラットフォームチーム向け: セットアップ AI Gateway fまたはエンタープライズガバナンス。