4年連続でGartnerがDatabricks を2025年Gartner® Magic Quadrant™ データサイエンスと機械学習プラットフォーム部門のリーダーの1社に選出し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」で最高位置を、「ビジョンの完全性」で最も先進的な位置を獲得しました。
Gartnerは、データサイエンス・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の統合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そのビジネス・IT部門のパートナーが独立して利用し、協働することを支援し、ビジネス理解、データアクセス・準備、モデル作成、洞察の共有など、データサイエンスライフサイクルの全段階において自動化と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。これらのプラットフォームは、コンピュートインスタンスをサポートするデスクトップクライアントやブラウザ経由で提供されるか、完全管理型クラウドサービスとして提供されます。
レポートはここからダウンロードできます。
Figure 1: Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms
ガートナーからこのような評価をいただけたことを大変光栄に思います。これは、数千社に及ぶ Databricks のお客様が高品質な AI プロジェクトを本番環境に導入し、成功を収めてこられた成果にほかなりません。多くの企業は、データサイエンスや機械学習のプロジェクトを本番に乗せる際に長年課題を抱えていました。加えて生成 AI（GenAI）の登場で、基盤モデルが企業データを理解しておらず、正確かつビジネスごとに最適化されたアウトプットを提供しにくいという難しさも増しています。
私たち Databricks は、精度・ガバナンス・使いやすさを担保しながら、ミッションクリティカルで高付加価値なアプリケーションに AI を実装できる環境を提供することを重視しています。主なイノベーションの柱は次の 3 つです。
AI エージェントによる高度なデータ活用
Databricks では、企業データを AI エージェントと効率的かつ安全に接続できます。レイクハウス基盤上の AI プラットフォームにより、データを複製する必要がなく、自社データを使ったカスタム AI モデルを容易に構築できます。
ユースケースに合わせたカスタム評価
Databricks にはエージェント向けの組み込み評価機能があり、オープンソース／商用を問わず GenAI・ML モデルを組み合わせて評価できます。アウトプット品質を測定し、原因の追跡、修正の評価、迅速な再デプロイを行う robust な仕 組みを提供します。
データ・AI モデル・ツールを一貫して統合ガバナンス
Databricks 内外を問わずあらゆる AI モデルにガードレールを適用できます。アクセス制御の自動適用、コスト管理のためのレート制限、有害コンテンツの防止、データからモデルまで一貫したリネージ追跡が可能です。
Databricks on Databricks
Databricks では、自社技術を社内で積極的に活用しています。興味深いことに、今回の Magic Quadrant で評価対象となったツールは、まさに私たちが Magic Quadrant のアンケートを作成する際に使ったツールでもありました。Magic Quadrant に携わったことがある方ならご存じのとおり、このアンケートは非常に厳格で、社内の多くのステークホルダーから相当な時間を割いてもらう必要があります。
そこで私たちは Databricks Data Intelligence Platform を活用し、ARIA（Analyst Relations Intelligent Assistant） というカスタムのナレッジベース AI エージェントを開発。約 700 ページ分におよぶ製品技術質問に対して、高品質かつ高精度なドラフトを作成させました。これによりチームは合計で数十時間もの執筆時間を節約でき、リーダー層はより付加価値の高い戦略業務に集中できました。
ARIA は Retrieval-Augmented Generation（RAG） アーキテクチャを採用し、使いやすい Streamlit インターフェースでラッピングされて Databricks Apps 上にホストされています。HTML 形式の RFI ドキュメントを取り込み、質問を抽出し、Mosaic AI Agent Framework・Vector Search・Claude 3.7-Sonnet によるバッチ推論を組み合わせて質の高い回答を生成します。また、過去の Q&A ペアや Databricks のドキュメント、製品とキーワードの対応表を活用して検索の関連性を高めています。DSPy を用いたプロンプト最適化でトーンとフォーマットを揃え、最終結果は Google ドキュメントや Excel にエクスポートして共同編集が可能です。
次のステップ
私たちは、「実行能力」と「ビジョンの完全性」の両部門で最高スコアを獲得しリーダーの1社として選出されたことを、チームを束ね、質・スピード・俊敏性を備えた次世代のデータ／AIアプリケーションを生み出せる力の証しだと確信しています。
複数の Magic Quadrant や各種アナリストレポートでリーダー評価を 受けるなかで、今回の成果の真価は“達成プロセス”にあります。毎年、多くのベンダーがさまざまな領域で複数の Magic Quadrant に登場しますが、その評価は往々にしてポートフォリオ内の異なる製品ごとに行われます。Databricks の結果は、Data + AI を単一のアプローチで実現できること― つまり「データは 1 つのコピー」「処理エンジンは 1 つ」「管理とガバナンスの方法も 1 つ」を、オープンソースとオープンスタンダードにもとづき、すべてのクラウドで提供できることをはっきり示しています。
このシングルソリューションにより、データウェアハウジングからデータサイエンス／機械学習ワークロードまで、クラス最高の成果をお届けできます。機械学習と生成AIがデータプラットフォームを変革し続けると私たちは信じており、この旅路を共に歩んでくださるお客様とパートナーの皆さまに心より感謝申し上げます。
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Mosaic AI の詳細は当社ウェブサイトをご覧いただき、最新情報は@DatabricksJPをフォローしてください。また、AI に関する各種イノベーションの重要な発表を行う Data + AI Summit 2025 にもぜひご参加ください。
あわせて「Gartner Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms」レポートもご一読ください。
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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