DAIS 2026におけるOpenAIとDatabricks：エンタープライズAIの実用化

Data + AI Summit 2026には、何百ものセッション、製品発表、エコシステムイベント、ハッカソンを通じて、3万2,000人以上の現地参加者が集まりました。数あるパートナーシップの展示の中でも、DatabricksとOpenAIのパートナーシップはイベント全体を通して際立った存在感を示し、基調講演、Executive Forum、Hertzの顧客セッション、ハッカソン、Grounded Reasoning Cupなどに登場しました。

このブログでは、それらのハイライトを振り返り、このパートナーシップが共通のお客様にどのように価値を提供しているかをご紹介します。

パートナーシップについて

このパートナーシップの主な価値提案はシンプルです。OpenAIが最先端モデルのインテリジェンスとエージェントを提供し、Databricksがエンタープライズコンテキストと制御を提供します。両社が連携することで、関連性が高く、コンテキストを認識し、信頼できるAI体験をお客様が構築できるよう支援します。

このパートナーシップを通じて、Databricksのお客様は、Databricksの統合されたエンドツーエンドのプラットフォーム上で、OpenAIのGPTモデルやCodexを使用してカスタムエージェントを構築しています。

Databricksプラットフォームでネイティブに利用できるCodexとGPTモデルは、完全にガバナンスを効かせることができ、エージェントがアクセスできる対象、実行できる操作、実行コストの制御などが可能です。これを実現するのが、以下のDatabricks製品です。

• Agent Bricksは、OpenAIの最先端インテリジェンスとDatabricksのエンタープライズコンテキストおよび制御が融合する、開発者向けのエージェントプラットフォームです。
• Unity AI Gatewayは、企業がOpenAIのデプロイを大規模かつ信頼できる形で維持するための手段です。すべてのモデルインタラクションを監査し、ユーザーごとの予算を適用し、AIアセット間でトラフィックをルーティングし、セキュリティおよびコンプライアンスチームがAIの導入拡大を承認するために必要な可視性を提供します。
• Agent Bricksに組み込まれたDatabricks Agent Toolsは、Codexやその他のOpenAI搭載エージェントに対し、MCPを介してエンタープライズデータへの安全で管理されたアクセスを提供します。これにより、エージェントは単に技術的に正しいだけでなく、ビジネスとして正しい意思決定を行うための適切なコンテキストを持つことができます。

Databricksがない場合、お客様はまずバラバラのツールを統合し、カスタムコードを記述し、組織独自のセマンティクスやビジネス定義を管理した上で、ようやくエージェントを構築する必要があります。Databricks上でOpenAIを活用することで、価値創出までの時間を短縮し、コストを削減し、エージェントの品質を向上させることができます。

主なハイライト：おすすめのセッション

OpenAIのGreg Brockman氏、Databricksの共同創業者Ali GhodsiおよびPatrick Wendellと登壇

OpenAIの共同創業者兼プレジデントであるGreg Brockman氏が、DatabricksのCEOであるAli GhodsiおよびDatabricksの共同創業者であるPatrick Wendellとの対談に臨み、OpenAIの社内でDatabricksがどのように使用されているか、AIを研究からデプロイへと移行するために何が必要か、そしてCodexの急速な台頭とDatabricksでのネイティブな利用開始について語りました。Unity AI Gatewayを使用することで、Databricksのお客様はCodexのすべてのインタラクションを管理できるようになり、本番システムに適用する前に、すべてのコーディング活動の監査、コスト管理、コンプライアンス対応を確実に行うことができます。Greg氏は、その週のトーンを決定づける言葉で締めくくりました。「開発者（ビルダー）にとって、今ほど素晴らしい時代はありません。」

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Executive Forum：OpenAIのCFO Sarah Friar氏、DatabricksのCRO Ron Gabriskoと登壇

Sarah Friar氏（OpenAIのCFO）が、Ron Gabrisko（DatabricksのCRO）と共にExec Forumのステージに登壇し、両社が企業から最も多く耳にしていることについて率直に語り合いました。それは、「AIのデプロイは簡単な部分であり、真の価値は業務プロセスの再設計や、収益向上のためにAIをコア製品に直接組み込むことから生まれる」ということです。成功はもはや、使用率や生産性だけで測定されるのではなく、明確な売上へのビジネスインパクトによって測定されます。

DatabricksはOpenAIのマーケティングデータ基盤

Jeff Canada氏は、わずか2人のチームで、週間アクティブユーザー数10億人のマーケティングオペレーションを管理しています。同氏は、ブロンズ・シルバー・ゴールドのメダリオンアーキテクチャを使用して、OpenAIのマーケティングデータ基盤全体をDatabricks上に再構築しました。これにより、月額40万ドルのストレージコストを削減し、マーケターがSQLを記述することなくオーディエンスをセルフサービスで利用できるようになりました。同氏の教訓は、「まずデータ基盤を整えること。その下にあるデータが間違っていれば、エージェントは役に立たない」ということです。

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Hertz Globalが顧客のフィードバックをビジネスインパクトに転換

Hertzは、数千の拠点と年間数百万件の顧客対応を抱える企業に共同スタックをデプロイした際の実例を示す、2つの本番ユースケースをDAISのステージで紹介しました。

Hertzの保険代車ビジネスでは、非効率な運用アプローチにより、流入するリードの成約率がわずか60〜65%にとどまっていました。その解決策として、GPT-5.5とDatabricksを使用し、LakebaseとUnity Catalogのボリュームからデータを取得する新しいアカウンタビリティプロセスをアプリケーションに構築しました。これはエンジニアではなく、ドメインエキスパートによって11営業日で構築されました。このソリューションはすぐに効果を発揮し、成約率は75〜80%に向上し、部門の他の業務もその最高水準へと引き上げられました。

2つ目のユースケース：通話、NPSアンケート、返却時のコメントなどから得られる何百万もの顧客フィードバックは、以前は集計データとしてしか確認できませんでした。現在では、個々のコメントが取得され、GPT-5.5によって分類され、割り当て可能な具体的なアクションに変換され、リアルタイムで適切な拠点のリーダーにルーティングされるため、インサイト獲得までの時間が短縮され、顧客満足度が向上しています。

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Rohan Varma氏とAnkit Mathurによる対談：インテリジェンスはもはやボトルネックではない

OpenAIは現在、5〜6週間ごとに新しいモデルをリリースし、毎週木曜日に新しいCodexの機能をリリースしています。しかし、エンタープライズ向けのエージェントを大規模に開発するには、インテリジェントなモデルや有能なハーネス以上のものが必要です。DatabricksはAgent Bricksの発表の中で、「コアとなるエージェントループは、作業全体のわずか1%にすぎない。残りの99%は、デプロイ、セキュリティ、評価、監視、コンテキスト、共有など、エージェントシステムの隠れた技術的負債である」と率直に述べています。OpenAIのCodex製品マネージャーであるRohan Varma氏は、DatabricksのエンジニアであるAnkit Mathurとの対談でこの点を強調しました。「ボトルネックはもはやモデルではありません。モデルの周囲にあるすべてのものです。」Agent Bricksは、まさにその99%を解決するために構築されています。

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今後の予定：8月のご案内

DAISでの対話はこれで終わりではありません。8月4日（AMER）、8月5日（EMEA）、8月6日（APAC）に、DatabricksとOpenAIは共同バーチャルイベントAgents at Work: Shipping Agentic Apps at Scaleを開催し、企業が本番環境で多数のエージェントを大規模に展開できるよう支援します。

Peter Steinberger（OpenAIのOpenClaw開発者）と、Thibault Sottiaux（OpenAIのAgentsおよびCodexプロダクト責任者）が、Databricksの共同創業者兼エンジニアリング担当VPであるPatrick Wendellを交え、開発者が信頼して依存できるエージェントを実際に構築するために必要なことについて語り合います。Hugo Sechier（StellantisのエージェンティックAI責任者）は、世界最大級の自動車メーカーがどのように企業全体でエージェンティックAIをスケールさせているかを紹介します。

AIの取り組みをパイロットから本番環境へと移行する方法、大規模なエージェントのガバナンス、フリートの管理、そしてこれらすべてを可能にするデータ基盤の構築方法について検討されているなら、このセッションは必見です。

(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