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                              • Databricks プラットフォーム
                                • プラットフォームの概要
                                  データ・分析・AI のための統合プラットフォーム
                                  • データ管理
                                    データの信頼性・セキュリティ・パフォーマンス
                                    • 共有
                                      オープン、セキュア、ゼロコピーでのデータ共有
                                      • データウェアハウジング
                                        バッチ、ストリーミングデータのための ETL とオーケストレーション
                                        • ガバナンス
                                          データ・分析・AI のための統合ガバナンス
                                          • データエンジニアリング
                                            バッチ、ストリーミングデータのための ETL とオーケストレーション
                                            • 人工知能(AI)
                                              ML と生成 AI アプリケーションの構築とデプロイメント
                                              • ビジネス生産性
                                                統合された検索、チャット、ダッシュボード、アプリ
                                                • BI
                                                  実世界データのインテリジェント分析
                                                  • アプリケーション開発
                                                    安全なデータと AI アプリを迅速に構築
                                                    • Database
                                                      Postgres for data apps and AI agents
                                                      • セキュリティ
                                                        AI時代のために構築されたオープンなエージェント型SIEM
                                                      • 統合とデータ
                                                        • マーケットプレイス
                                                          データ、分析、AI のためのオープンマーケットプレイス
                                                          • IDE 統合
                                                            お気に入りの IDE(統合開発環境)でレイクハウスを構築
                                                            • パートナーコネクト
                                                              Databricks エコシステムの検索と統合
                                                            • ご利用料金
                                                              • Databricks のご利用料金
                                                                料金設定、DBU、その他
                                                                • コスト計算ツール
                                                                  クラウド利用でのコンピュートコストの試算
                                                                • オープンソース
                                                                  • オープンソーステクノロジー
                                                                    プラットフォームを支えるイノベーションをもっと詳しく
                                                                  • 業界向け Databricks
                                                                    • 通信
                                                                      • メディア・エンターテイメント
                                                                        • 金融サービス
                                                                          • 官公庁・公共機関
                                                                            • 医療・ライフサイエンス
                                                                              • リテール・消費財
                                                                                • 製造
                                                                                  • 全て見る
                                                                                  • クロスインダストリーソリューション
                                                                                    • AI Agents
                                                                                      • AI ガバナンス
                                                                                        • サイバーセキュリティ
                                                                                          • マーケティング
                                                                                          • 移行・デプロイメント
                                                                                            • データの移行
                                                                                              • プロフェッショナルサービス
                                                                                              • ソリューションアクセラレータ
                                                                                                • ソリューションアクセラレータ一覧
                                                                                                  成果を加速
                                                                                                • トレーニング・認定試験
                                                                                                  • トレーニング概要
                                                                                                    ニーズに合わせたカリキュラムを探す
                                                                                                    • Databricks アカデミー
                                                                                                      Databricks ラーニングプラットフォームにサインインする
                                                                                                      • 認定
                                                                                                        スキル・認定で差別化を図る
                                                                                                        • 無料版
                                                                                                          専門家向けデータとAIツールを無料で学べます
                                                                                                          • 大学との連携
                                                                                                            Databricks を教材として活用
                                                                                                          • イベント
                                                                                                            • DATA+AI サミット
                                                                                                              • Data+AI ワールドツアー
                                                                                                                • AI Days
                                                                                                                  • イベントカレンダー
                                                                                                                  • ブログ・ポッドキャスト
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                                                                                                                        • Data Brew ポッドキャスト
                                                                                                                          ご相談・お問い合わせ
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                                                                                                                            イノベーションを支えるデータリーダーのインサイト
                                                                                                                          • お役立ちリソース
                                                                                                                            • カスタマーサポート
                                                                                                                              • ドキュメント
                                                                                                                                • コミュニティ
                                                                                                                                • もっと詳しく
                                                                                                                                  • リソースセンター
                                                                                                                                    • デモセンター
                                                                                                                                      • アーキテクチャ センター
                                                                                                                                      • 企業概要
                                                                                                                                        • Databricks について
                                                                                                                                          • 経営陣
                                                                                                                                            • Databricks Ventures
                                                                                                                                              • ご相談・お問い合わせ
                                                                                                                                              • 採用情報
                                                                                                                                                • 採用情報概要
                                                                                                                                                  • 求人情報
                                                                                                                                                  • プレス・ニュース記事
                                                                                                                                                    • ニュースルーム
                                                                                                                                                      • 受賞歴と業界評価
                                                                                                                                                      • セキュリティと信頼
                                                                                                                                                        • セキュリティと信頼
                                                                                                                                                    • 是非ご検討ください!
                                                                                                                                                    • デモを見る
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                                                                                                                                                    • プラットフォームエンジニアリングとは?
                                                                                                                                                    • 主なメリット:認知負荷の軽減と開発者エクスペリエンスの向上
                                                                                                                                                    • ゴールデンパスが開発者のセルフサービスを可能にする
                                                                                                                                                    • 内部開発者プラットフォームの構築:戦略と実装
                                                                                                                                                    • プラットフォームエンジニアリングチーム:役割と責任
                                                                                                                                                    • プラットフォームエンジニアリングの成功を測定する
                                                                                                                                                    • 技術的な考慮事項と一般的な課題
                                                                                                                                                    • 導入と継続的改善
                                                                                                                                                    • よくある質問
                                                                                                                                                    • プラットフォームエンジニアリングとは?
                                                                                                                                                    • 主なメリット:認知負荷の軽減と開発者エクスペリエンスの向上
                                                                                                                                                    • ゴールデンパスが開発者のセルフサービスを可能にする
                                                                                                                                                    • 内部開発者プラットフォームの構築:戦略と実装
                                                                                                                                                    • プラットフォームエンジニアリングチーム:役割と責任
                                                                                                                                                    • プラットフォームエンジニアリングの成功を測定する
                                                                                                                                                    • 技術的な考慮事項と一般的な課題
                                                                                                                                                    • 導入と継続的改善
                                                                                                                                                    • よくある質問
                                                                                                                                                    Data + AIの基盤

                                                                                                                                                    プラットフォームエンジニアリング:開発者生産性向上のための内部開発者プラットフォームの構築

                                                                                                                                                    プラットフォームエンジニアリングは、セルフサービスツール、ゴールデンパス、および認知負荷の軽減を通じて開発者の生産性を向上させる内部開発者プラットフォームを構築します。効果的なIDPの構築方法をご覧ください。

                                                                                                                                                    によって Databricks Staff による投稿

                                                                                                                                                    現代のソフトウェアエンジニアリング組織は、常に課題に直面しています。それは、開発者がコードを書く時間よりもインフラの管理に時間を費やしていることです。プラットフォームエンジニアリングは、複雑さを抽象化し、セルフサービス機能を可能にする内部開発者プラットフォームを作成することで、これを解決します。これにより、開発チームは運用タスクではなく、イノベーションに集中できるようになります。

                                                                                                                                                    プラットフォームエンジニアリングとは?

                                                                                                                                                    プラットフォームエンジニアリングとは、開発者エクスペリエンスを向上させ、ソフトウェア配信を加速させる内部開発者プラットフォームを構築・維持する規律です。プラットフォームエンジニアリングチームは、内部プラットフォームを製品として扱い、製品管理の原則を適用して、組織全体のエンジニアリングチームの進化するニーズに応えます。

                                                                                                                                                    チケットに対応する従来のIT運用とは異なり、プラットフォームエンジニアリングチームは、開発者のニーズを予測するセルフサービス機能を積極的に設計します。開発チームや運用チームとユーザーリサーチを行い、導入率を測定し、フィードバックに基づいて継続的に改善します。これは、製品チームが外部顧客にサービスを提供する方法と似ています。

                                                                                                                                                    内部開発者プラットフォーム(IDP)は基盤として機能し、開発者と基盤となるインフラストラクチャの間にセルフサービスレイヤーを提供します。これらのプラットフォームは、開発チームが、すべてのテクノロジーに関する深い専門知識なしにアプリケーションを構築、テスト、デプロイするために必要な、標準化されたツール、自動化されたワークフロー、および事前構成済みのコンポーネントを提供します。

                                                                                                                                                    プラットフォームエンジニアリング vs. DevOps および SRE

                                                                                                                                                    DevOpsは開発チームと運用チーム間のコラボレーションの哲学を確立しましたが、プラットフォームエンジニアリングは具体的な実装を提供します。DevOpsは自動化と継続的インテグレーションを提唱しますが、プラットフォームエンジニアリングは、インフラストラクチャにソフトウェアエンジニアリングの原則を適用することで、これらの原則を運用化する実際のシステムを作成します。

                                                                                                                                                    サイト信頼性エンジニアリング(SRE)はシステムの信頼性とパフォーマンスに焦点を当てていますが、プラットフォームエンジニアリングチームは、開発者が最初から信頼性の高いサービスを構築できるようにします。SREとプラットフォームエンジニアリングの概念が収束すると、プラットフォームチームはエラーバジェットとサービスレベル目標(SLO)を内部開発者プラットフォームに直接組み込み、運用チームを火消しから、火事を防ぐシステム構築へと移行させます。

                                                                                                                                                    主なメリット:認知負荷の軽減と開発者エクスペリエンスの向上

                                                                                                                                                    認知負荷は、ソフトウェア開発における生産性を低下させる最大の要因の1つです。開発者が数十のツール、インフラストラクチャパターン、デプロイプロセスに関するメンタルモデルを維持しなければならない場合、創造的な問題解決能力は低下します。

                                                                                                                                                    プラットフォームエンジニアリングは、設計によってこれを解決します。ソフトウェアエンジニアリング組織の研究によると、内部開発者プラットフォームによる認知負荷の軽減は、開発者の満足度と開発者の生産性に直接相関しています。これらの実際の成果を検討してください。

                                                                                                                                                    1日あたり100億イベントを処理するある組織では、内部開発者プラットフォームの構築に焦点を当てたプラットフォームエンジニアリングの実践を導入した後、メンテナンス作業を70%削減しました。以前はインフラの問題のトラブルシューティングに数日を費やしていたエンジニアは、現在では機能開発に集中しており、信頼性は頻繁なエラーからほぼゼロの問題へと改善しました。

                                                                                                                                                    別の企業では、サーバーレスコンピューティングがインフラストラクチャのオーバーヘッドを排除するのと同様に、プラットフォームエンジニアリングを活用してコンピューティング管理を抽象化することにより、レイテンシを3〜5倍改善しました。以前は10分かかっていたものが、現在では2〜3分で完了し、プラットフォームチームと開発チームの両方で、より迅速なフィードバックループが可能になりました。

                                                                                                                                                    ゴールデンパスが開発者のセルフサービスを可能にする

                                                                                                                                                    ゴールデンパスとは、プラットフォームエンジニアリングが一般的なソフトウェア開発タスクのために作成する、キュレーションされた承認済みの方法を指します。プラットフォームエンジニアリングチームは、開発者に多くの選択肢を与えて圧倒するのではなく、高度なユースケースの柔軟性を維持しながら、開発者を自然に成功に導くゴールデンパスを設計します。

                                                                                                                                                    データ集約型のアプリケーションの場合、ゴールデンパスには、データ取り込みの標準化されたパターン、データガバナンスが組み込まれた変換、およびデプロイメントの自動化が含まれる場合があります。ある組織は、開発者が望ましい変換を記述し、プラットフォームがオーケストレーション、最適化、およびエラー管理を自動的に処理するデータパイプライン開発のための宣言型フレームワークを構築することで、このアプローチを実証しました。

                                                                                                                                                    その結果、ゴールデンパスの効果が証明されました。開発チームは、カスタム実装と比較して宣言型アプローチを使用してパイプラインを30%速く構築し、メンテナンス作業は70%削減されました。これは、内部開発者プラットフォームが運用上の複雑さを処理したためです。これにより、品質、セキュリティ、コンプライアンス基準を犠牲にすることなく、セルフサービス機能が可能になりました。

                                                                                                                                                    内部開発者プラットフォームの構築:戦略と実装

                                                                                                                                                    成功するプラットフォームエンジニアリングイニシアチブは、テクノロジーの選択ではなく、明確な戦略から始まります。ツールを選択したりコードを書いたりする前に、プラットフォームエンジニアリングチームは、誰にサービスを提供しているのか、どのような問題を解決する必要があるのか、そしてどのように成功を測定するのかを理解する必要があります。

                                                                                                                                                    開発者ペルソナとインパクトの高いワークフローから始める

                                                                                                                                                    ソフトウェアエンジニアリング組織内の異なる役割は、内部開発者プラットフォームに対して異なる要件を持っています。フロントエンドエンジニアは、バックエンド開発者とは異なるセルフサービス機能を必要とし、データサイエンティストは、アプリケーション開発者が決して触れないような特殊なツールを必要とします。プラットフォームエンジニアリングチームは、ユーザーリサーチを行ってこれらのペルソナをマッピングし、一般的なペインポイントを特定する必要があります。

                                                                                                                                                    これらの基準を満たすワークフローを探してください。高頻度(開発者が毎日実行する)、高労力(自動化できる手動ステップ)、高リスク(間違いがセキュリティリスクを引き起こす)、高変動性(異なるチームが同じ問題を異なる方法で解決する)。プラットフォームエンジニアリングを実装している組織は、通常、これらのパターンを最初に優先し、最小限のスコープで最大の価値を提供します。

                                                                                                                                                    プラットフォームを製品として扱う

                                                                                                                                                    最も成功しているプラットフォームエンジニアリングチームは、製品マインドセットを採用しています。彼らはインフラストラクチャを構築するのではなく、内部顧客がその製品を選ぶことで生活が良くなるため、自発的に選択する製品を構築します。これは、プラットフォームチームがユーザーインタビューを実施し、導入率を測定し、開発チームがアドボケイトになったときに祝うことを意味します。

                                                                                                                                                    プラットフォーム開発にソフトウェアエンジニアリングの原則を適用することで、内部プラットフォーム自体が保守可能で拡張可能であり続けることが保証されます。プラットフォームエンジニアリングコードには、自動テスト、継続的インテグレーションパイプライン、および製品コードに適用されるものと同じ品質基準が必要です。プラットフォームのプロダクトマネージャーを配置している組織は、プラットフォームの方向性がエンジニアリングの直感のみから来ている組織と比較して、大幅に高い導入率を報告しています。

                                                                                                                                                    運用上のガードレールを実装する

                                                                                                                                                    セキュリティとコンプライアンスの要件は、手動レビュープロセスに依存するのではなく、内部開発者プラットフォームに直接組み込まれるべきです。ガードレールが問題 を検出すると、開発者を準拠した代替手段に導く明確なフィードバックを提供します。目標は開発者をブロックすることではなく、組織の境界内で成功できるように支援することです。

                                                                                                                                                    包括的な内部開発者プラットフォームを構築している組織では、変更失敗率が30〜50%低下します。ゴールデンパスにベストプラクティスをエンコードすることにより、プラットフォームエンジニアリングは、どの開発チームや運用チームがコードをリリースしても、すべてのデプロイメントが品質基準を満たすことを保証します。この「シフトレフト」セキュリティアプローチは、修正が最も安価な早い段階で問題を検出します。

                                                                                                                                                    レポート

                                                                                                                                                    エンタープライズ向けエージェントAIプレイブック

                                                                                                                                                    読む
                                                                                                                                                    image

                                                                                                                                                    プラットフォームエンジニアリングチーム:役割と責任

                                                                                                                                                    効果的なプラットフォームエンジニアリングには、明確な責任を持つ専任チームが必要です。これらのプラットフォームチームは、従来のインフラストラクチャグループとは異なる方法で運用され、内部顧客にサービスを提供するために製品管理の原則を適用します。

                                                                                                                                                    プラットフォームエンジニアは、インフラストラクチャの構築と維持、自動化ツールの開発、および基盤となるインフラストラクチャが確実にスケーリングすることに焦点を当てます。プロダクトマネージャーは、開発者のニーズをプラットフォーム機能に変換し、ビジネス価値に基づいて機能を優先します。開発者エクスペリエンスエンジニアは、APIの設計、コマンドラインインターフェースの構築、およびプラットフォーム機能を検出可能にするドキュメントの作成を専門としています。

                                                                                                                                                    成功するプラットフォームと失敗したインフラストラクチャプロジェクトを分ける重要な原則が1つあります。それは、プラットフォームエンジニアリングチームは複数の開発チームが消費する機能を作成することです。1つのチームしか機能を使用しない場合、それはおそらくそのチームのコードベース内にあり、内部開発者プラットフォーム内にあるべきではありません。

                                                                                                                                                    プラットフォームエンジニアリングの成功を測定する

                                                                                                                                                    効果的なプラットフォームエンジニアリングには測定が必要です。メトリクスがなければ、プラットフォームエンジニアリングチームは価値を実証したり、改善を優先したり、変更が開発者の生産性を助けているのか害しているのかを知ることはできません。主要なソフトウェアエンジニアリング組織は、デプロイメント頻度、変更リードタイム、変更失敗率、および平均修復時間を測定します。

                                                                                                                                                    包括的な内部開発者プラットフォームを実装している組織は、デプロイメント頻度が5〜10倍に増加し、リードタイムが数週間から数時間に短縮されたと報告しています。ある通信会社は、環境プロビジョニング、テスト実行、およびデプロイメントプロセスを自動化することにより、プラットフォームエンジニアリングを通じてリードタイムを短縮しました。これにより、コードが手動介入を待って滞留していた遅延が解消されました。

                                                                                                                                                    開発者の満足度も同様に重要です。プラットフォームが生産性にどのように影響するか、開発者が最も価値を置く機能は何か、どのような機能が必要かについて、四半期ごとのアンケートを実施しましょう。驚くべきことに、プラットフォームチームの 29.6% は成功を全く測定しておらず、優先順位付けの指針となり、プラットフォームエンジニアリングの価値を組織のリーダーシップに証明する上で重要なフィードバックを逃しています。

                                                                                                                                                    技術的な考慮事項と一般的な課題

                                                                                                                                                    プラットフォームエンジニアリングは大きな価値をもたらしますが、内部開発者プラットフォームの実装には、組織が慎重にナビゲートする必要のある課題が伴います。プラットフォームイニシアチブのほぼ半数 (47.4%) は年間予算が 0 ~ 100 万ドルですが、プラットフォームを戦略的投資と見なす組織は、プラットフォームが成熟すると年間 200 ~ 500 万ドルを割り当てることが一般的です。

                                                                                                                                                    プラットフォームが大規模なエンジニアリングチームにサービスを提供する場合、投資収益率 (ROI) がこれらのコストを正当化します。ある企業は、内部開発者プラットフォームにより、1 日あたり 1,000 時間以上のコンピューティング時間を節約し、デプロイ時間を 65 ~ 80% 短縮し、多額の初期投資にもかかわらず 6 か月以内に ROI を達成したと計算しました。

                                                                                                                                                    Terraform のようなコードとしてのインフラストラクチャ (IaC) ツールは、プロビジョニングのためのクラウドに依存しないアプローチを提供しますが、Kubernetes はプラットフォームエンジニアリングにおけるコンテナオーケストレーションの事実上の標準となっています。データ集約型のワークロードの場合、組織は、レイクハウスアーキテクチャを活用しています。これは、データレイクのスケーラビリティとデータウェアハウスの信頼性を組み合わせたもので、メダリオンアーキテクチャのようなフレームワークによって、ブロンズ、シルバー、ゴールドの各レイヤーにわたるデータの整理がサポートされます。

                                                                                                                                                    導入と継続的改善

                                                                                                                                                    技術的な優秀さよりも導入が重要です。たとえ内部開発者プラットフォームがどれほど優れた設計であっても、開発チームがそれを使用しなければ、価値はゼロです。プラットフォームエンジニアリングチームは、チェンジマネジメントに投資し、開発者チャンピオンを早期に巻き込み、定期的なデモやワークショップを実施し、構造化されたフィードバックを収集する必要があります。

                                                                                                                                                    強力な開発者エンタイトルメントプログラムを持つ組織は、ドキュメントだけに頼る組織の 20 ~ 30% と比較して、12 か月以内に 60 ~ 80% のプラットフォーム導入率を報告しています。開発チームがペインポイントや機能リクエストを共有する月例プラットフォームレビューをスケジュールしましょう。開発者が問題の報告や改善の提案を行える、アクセスしやすいチャネルを作成しましょう。開発者が実際に使用しているプラットフォーム機能と、無視されている機能を追跡しましょう。使用状況データは、何が機能し、何が改善を必要とするかを明らかにします。

                                                                                                                                                    よくある質問

                                                                                                                                                    プラットフォームエンジニアリングとは何ですか?

                                                                                                                                                    プラットフォームエンジニアリングは、開発チームにセルフサービス機能を提供する内部開発者プラットフォームを構築および保守する分野です。プラットフォームエンジニアリングチームは、ソフトウェアエンジニアリングの原則をインフラストラクチャに適用し、開発者の生産性を向上させ、ソフトウェア配信を加速する標準化されたツール、ワークフロー、および自動化を作成します。開発者がインフラストラクチャを直接管理するのではなく、プラットフォームエンジニアリングは運用上の複雑さを自動的に処理する抽象化レイヤーを作成します。

                                                                                                                                                    プラットフォームエンジニアリングは DevOps と同じですか?

                                                                                                                                                    いいえ、プラットフォームエンジニアは DevOps と同じではありませんが、関連しています。DevOps は、開発チームと運用チーム間のコラボレーションを強調する哲学的なアプローチを表します。プラットフォームエンジニアリングは、DevOps の原則を、DevOps プラクティスを大規模に可能にする実際のシステム(内部開発者プラットフォーム)を構築することによって実装します。DevOps が「何を」「なぜ」を定義するのに対し、プラットフォームエンジニアリングは具体的なツールとワークフローを通じて「どのように」を提供します。

                                                                                                                                                    プラットフォームエンジニアリングは良い役割ですか?

                                                                                                                                                    プラットフォームエンジニアは、組織規模で開発者エクスペリエンスを向上させることに興味のあるエンジニアにとって優れた役割です。このポジションは、インフラストラクチャの専門知識とソフトウェアエンジニアリングを組み合わせ、毎日何百、何千もの開発者が使用するシステムを構築することで、大規模な影響を可能にします。プラットフォームエンジニアリングチームは、自分たちの仕事が同僚の生産性をどのように向上させるかを直接目にすることができるため、高い職務満足度を報告しています。業界のトレンドは、組織がソフトウェア開発のスケーリングを続けるにつれて、プラットフォームエンジニアリングが引き続き重要になると示唆しています。

                                                                                                                                                    (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

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                                                                                                                                                    Databricks を選ぶ理由
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                                                                                                                                                    • エグゼクティブ向け
                                                                                                                                                    • スタートアップ向け
                                                                                                                                                    • レイクハウスアーキテクチャ
                                                                                                                                                    • Databricks AIリサーチ
                                                                                                                                                    導入事例
                                                                                                                                                    • 注目の導入事例
                                                                                                                                                    パートナー
                                                                                                                                                    • パートナー概要
                                                                                                                                                    • パートナープログラム
                                                                                                                                                    • パートナーを探す
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                                                                                                                                                    • パートナーソリューション
                                                                                                                                                    Databricks を選ぶ理由
                                                                                                                                                    • For App Developers
                                                                                                                                                    • エグゼクティブ向け
                                                                                                                                                    • スタートアップ向け
                                                                                                                                                    • レイクハウスアーキテクチャ
                                                                                                                                                    • Databricks AIリサーチ
                                                                                                                                                    導入事例
                                                                                                                                                    • 注目の導入事例
                                                                                                                                                    パートナー
                                                                                                                                                    • パートナー概要
                                                                                                                                                    • パートナープログラム
                                                                                                                                                    • パートナーを探す
                                                                                                                                                    • パートナースポットライト
                                                                                                                                                    • クラウドプロバイダー
                                                                                                                                                    • パートナーソリューション
                                                                                                                                                    製品
                                                                                                                                                    レイクハウスプラットフォーム
                                                                                                                                                    • プラットフォーム
                                                                                                                                                    • 共有
                                                                                                                                                    • データガバナンス
                                                                                                                                                    • 人工知能(AI)
                                                                                                                                                    • BI
                                                                                                                                                    • Database
                                                                                                                                                    • データ管理
                                                                                                                                                    • データウェアハウス
                                                                                                                                                    • データエンジニアリング
                                                                                                                                                    • ビジネス生産性
                                                                                                                                                    • アプリケーション開発
                                                                                                                                                    • セキュリティ
                                                                                                                                                    ご利用料金
                                                                                                                                                    • 料金設定の概要
                                                                                                                                                    • 料金計算ツール
                                                                                                                                                    オープンソース
                                                                                                                                                    統合とデータ
                                                                                                                                                    • マーケットプレイス
                                                                                                                                                    • IDE 統合
                                                                                                                                                    • パートナーコネクト
                                                                                                                                                    レイクハウスプラットフォーム
                                                                                                                                                    • プラットフォーム
                                                                                                                                                    • 共有
                                                                                                                                                    • データガバナンス
                                                                                                                                                    • 人工知能(AI)
                                                                                                                                                    • BI
                                                                                                                                                    • Database
                                                                                                                                                    • データ管理
                                                                                                                                                    • データウェアハウス
                                                                                                                                                    • データエンジニアリング
                                                                                                                                                    • ビジネス生産性
                                                                                                                                                    • アプリケーション開発
                                                                                                                                                    • セキュリティ
                                                                                                                                                    ご利用料金
                                                                                                                                                    • 料金設定の概要
                                                                                                                                                    • 料金計算ツール
                                                                                                                                                    統合とデータ
                                                                                                                                                    • マーケットプレイス
                                                                                                                                                    • IDE 統合
                                                                                                                                                    • パートナーコネクト
                                                                                                                                                    ソリューション
                                                                                                                                                    業種別
                                                                                                                                                    • 通信
                                                                                                                                                    • 金融サービス
                                                                                                                                                    • 医療・ライフサイエンス
                                                                                                                                                    • 製造
                                                                                                                                                    • メディア・エンタメ
                                                                                                                                                    • 官公庁・公共機関
                                                                                                                                                    • リテール・消費財
                                                                                                                                                    • 全て表示
                                                                                                                                                    クロスインダストリーソリューション
                                                                                                                                                    • AI エージェント
                                                                                                                                                    • AI ガバナンス
                                                                                                                                                    • サイバーセキュリティ
                                                                                                                                                    • マーケティング
                                                                                                                                                    データの移行
                                                                                                                                                    プロフェッショナルサービス
                                                                                                                                                    ソリューションアクセラレータ
                                                                                                                                                    業種別
                                                                                                                                                    • 通信
                                                                                                                                                    • 金融サービス
                                                                                                                                                    • 医療・ライフサイエンス
                                                                                                                                                    • 製造
                                                                                                                                                    • メディア・エンタメ
                                                                                                                                                    • 官公庁・公共機関
                                                                                                                                                    • リテール・消費財
                                                                                                                                                    • 全て表示
                                                                                                                                                    クロスインダストリーソリューション
                                                                                                                                                    • AI エージェント
                                                                                                                                                    • AI ガバナンス
                                                                                                                                                    • サイバーセキュリティ
                                                                                                                                                    • マーケティング
                                                                                                                                                    リソース
                                                                                                                                                    ドキュメント
                                                                                                                                                    カスタマーサポート
                                                                                                                                                    コミュニティ
                                                                                                                                                    トレーニング・認定試験
                                                                                                                                                    • トレーニング
                                                                                                                                                    • 認定
                                                                                                                                                    • 無料版
                                                                                                                                                    • 大学との連携
                                                                                                                                                    • Databricks アカデミー
                                                                                                                                                    イベント
                                                                                                                                                    • DATA+AI サミット
                                                                                                                                                    • Data+AI ワールドツアー
                                                                                                                                                    • AI Days
                                                                                                                                                    • イベントカレンダー
                                                                                                                                                    ブログ・ポッドキャスト
                                                                                                                                                    • Databricks ブログ
                                                                                                                                                    • AI ブログ
                                                                                                                                                    • Data Brew ポッドキャスト
                                                                                                                                                    • Data+AI のチャンピオンシリーズ
                                                                                                                                                    トレーニング・認定試験
                                                                                                                                                    • トレーニング
                                                                                                                                                    • 認定
                                                                                                                                                    • 無料版
                                                                                                                                                    • 大学との連携
                                                                                                                                                    • Databricks アカデミー
                                                                                                                                                    イベント
                                                                                                                                                    • DATA+AI サミット
                                                                                                                                                    • Data+AI ワールドツアー
                                                                                                                                                    • AI Days
                                                                                                                                                    • イベントカレンダー
                                                                                                                                                    ブログ・ポッドキャスト
                                                                                                                                                    • Databricks ブログ
                                                                                                                                                    • AI ブログ
                                                                                                                                                    • Data Brew ポッドキャスト
                                                                                                                                                    • Data+AI のチャンピオンシリーズ
                                                                                                                                                    企業情報
                                                                                                                                                    企業概要
                                                                                                                                                    • Databricks について
                                                                                                                                                    • 経営陣
                                                                                                                                                    • Databricks Ventures
                                                                                                                                                    • ご相談・お問い合わせ
                                                                                                                                                    採用情報
                                                                                                                                                    • 採用情報概要
                                                                                                                                                    • 求人情報
                                                                                                                                                    プレス・ニュース記事
                                                                                                                                                    • ニュースルーム
                                                                                                                                                    • 受賞歴と業界評価
                                                                                                                                                    セキュリティと信頼
                                                                                                                                                    企業概要
                                                                                                                                                    • Databricks について
                                                                                                                                                    • 経営陣
                                                                                                                                                    • Databricks Ventures
                                                                                                                                                    • ご相談・お問い合わせ
                                                                                                                                                    採用情報
                                                                                                                                                    • 採用情報概要
                                                                                                                                                    • 求人情報
                                                                                                                                                    プレス・ニュース記事
                                                                                                                                                    • ニュースルーム
                                                                                                                                                    • 受賞歴と業界評価
                                                                                                                                                    databricks logo

                                                                                                                                                    Databricks Inc.
                                                                                                                                                    160 Spear Street, 15th Floor
                                                                                                                                                    San Francisco, CA 94105
                                                                                                                                                    1-866-330-0121

                                                                                                                                                    採用情報

                                                                                                                                                    © Databricks 2026. All rights reserved. Apache, Apache Spark, Spark and the Spark logo are trademarks of the Apache Software Foundation.

                                                                                                                                                    • プライバシー通知
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