Databricksが「ガートナー マジック・クアドラント™ データサイエンスおよび機械学習プラットフォーム部門」でリーダーとして選出されました

この度、Databricks が 2025 Gartner® Magic Quadrant™ for Data Science and Machine Learning Platforms において、4 回連続で リーダー として認められたことを発表できることを嬉しく思います。Databricks は、実行能力（Ability to Execute）において最高位、ビジョンの完全性（Completeness of Vision）において最も遠い位置を獲得しました。

Gartner は、データサイエンスおよび機械学習プラットフォームを、コードベースのライブラリとローコードツールを統合したセットと定義しています。これらのプラットフォームは、データサイエンティストとビジネス担当者、IT 担当者間の独立した利用と協調をサポートし、ビジネス理解、データアクセスと準備、モデル作成、インサイト共有を含むデータサイエンスライフサイクルのすべてのステージで、自動化と AI アシスタンスを提供します。また、データ、特徴量、デプロイメント、テストパイプラインの作成を含むエンジニアリングワークフローもサポートします。プラットフォームは、デスクトップクライアントまたはブラウザ経由で、対応するコンピューティングインスタンスとともに提供されるか、完全に管理されたクラウドサービスとして提供されます。

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Gartner からこのような評価をいただけたことを大変嬉しく思っており、これは、数千もの Databricks のお客様が質の高い AI プロジェクトを構築し、本番環境にデプロイしてきた成功によるものだと信じています。長年にわたり、企業はデータサイエンスおよび機械学習プロジェクトを本番環境に投入することに苦労してきました。GenAI は、AI 基盤モデルがエンタープライズデータを認識せず、ビジネス固有の正確で適切に管理された出力を提供できないため、この問題をさらに難しくしています。

Databricks では、企業が価値の高いミッションクリティカルなアプリケーションで AI を構築およびデプロイできるよう支援することに注力しており、正確性、ガバナンス、使いやすさを保証しています。当社のイノベーションの柱は以下の通りです。

• データを推論する AI エージェント：Databricks は、エンタープライズデータをエージェントに接続するための最も効率的で安全な方法を提供します。レイクハウス上に構築された AI プラットフォームでは、データの重複は不要です。これにより、データを使用して AI モデルを簡単にカスタマイズできます。
• ユースケースに合わせたカスタム評価：Databricks は、エージェント向けの組み込み評価を提供します。オープンソースおよび商用の GenAI モデル、および AI エージェント用の ML モデルの任意の組み合わせを評価して使用できます。エージェントの出力品質を測定し、根本原因を追跡し、修正を評価し、品質を向上させるために迅速に再デプロイするための堅牢な方法を提供します。
• データ、AI モデル、ツール全体での統合ガバナンス：お客様は、Databricks 外でホストされているモデルを含む、すべての AI モデル全体でガバナンスを適用し、ガードレールを設定できます。アクセス制御を自動的に強制し、コストを管理するためのレート制限を設定し、有害なコンテンツを防ぎ、データからモデルまでの AI ワークフロー全体でリネージを追跡します。

Databricks on Databricks

Databricks では、自社技術を社内で利用することを強く推奨しています。興味深いことに、この Magic Quadrant レポートで評価されているツールは、Magic Quadrant の質問票を完成させるために利用したツールでした。Magic Quadrant に取り組んだことのある人なら誰でも、質問票が非常に厳格であり、社内の関係者から十分な時間を必要とすることを理解しています。Databricks Data Intelligence Platform を活用し、ARIA - Analyst Relations Intelligent Assistant - というカスタムナレッジベース AI エージェントを構築して、約 700 ページにわたる技術製品の質問に対して、質の高い正確な初稿を作成しました。これにより、チームの執筆時間を大幅に短縮し、リーダーシップチームは評価のより価値の高い戦略的なコンポーネントに集中できるようになりました。

ARIA は、Retrieval-Augmented Generation (RAG) アーキテクチャ上に構築され、ユーザーフレンドリーな Streamlit インターフェイスでラップされ、Databricks Apps でホストされています。RFI ドキュメントを HTML 形式で取り込み、質問を抽出し、Mosaic AI Agent Framework、Vector Search、および Claude 3.7-Sonnet を使用したバッチ推論 を使用して、質の高い応答を生成します。このシステムは、以前の Q&A ペア、Databricks のドキュメント、および製品とキーワードのマッピングテーブルを活用して、検索の関連性を向上させます。DSPy は、トーンと形式の一貫性を確保するためのプロンプト最適化に使用され、最終的な出力は Google Docs または Excel にエクスポートして共同作業を行うことができます。

次のステップ

実行能力とビジョンの完全性において最高スコアを獲得し、リーダーとして認められたことは、チームを結集し、品質、スピード、アジリティをもって次世代のデータおよび AI アプリケーションを作成できるようにする当社の能力の証であると信じています。 

複数の Magic Quadrant およびその他のアナリストレポートでリーダーとして認められている当社にとって、この成果の独自性は、それがどのように達成されたかにあります。ベンダーが毎年、さまざまなドメインにわたる複数の Magic Quadrant に登場することは珍しくありません。しかし、それらはポートフォリオ内の個別の製品に対して評価され、個々の製品がレポートの特定の基準を満たしています。Databricks の結果は、オープンソースとオープンスタンダード上に構築された単一のデータコピー、単一の処理エンジン、単一の管理とガバナンスのアプローチにより、データ + AI への統一されたアプローチでリーダーになることができることを明確に示しています。これは、すべてのクラウドにわたって適用されます。

単一のソリューションで、データウェアハウジングおよびデータサイエンス/機械学習ワークロードに対してクラスをリードする成果を提供できます。ML と GenAI はデータプラットフォームを変革し続けると信じており、この旅にご参加いただいたお客様とパートナーに感謝いたします。

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Mosaic AI について詳しくは、当社のウェブサイト をご覧いただき、最新ニュースやアップデートについては @Databricks をフォローしてください。また、AI に関するイノベーションの柱に関する重要な発表を行う Data + AI Summit 2025 にもぜひご参加ください。

Gartner社「データサイエンスと機械学習プラットフォームのマジック・クアドラント」をお読みください。

Gartner, Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms, Afraz Jaffri, Maryam Hassanlou, Tong Zhang, Deepak Seth, Yogesh Bhatt, 2025年5月28日。

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