バーティカルな優位性：LakebaseとAgentic AIによる業界の変革

このシリーズの 最初のブログでは、Lakebase Postgresがどのようにエンタープライズアプリケーションの基盤を再定義しているか、すなわち、数十年にわたる運用システムと分析システム間の分断を解消し、ガバナンスの効いた単一のプラットフォームへと統合しているかを見ました。サーバーレス of Postgresトランザクションデータベースをデータ＆AIプラットフォームに直接組み込むことで、Lakebaseは、これまでトランザクションと意思決定の間に存在していたパイプラインや重複するガバナンスを排除します。また、パートナー企業がその基盤上に構築した、業界横断型および機能特化型のアクセラレータ（どのようなビジネスにも適用できる、エージェントメモリ、データベースの近代化、リアルタイム運用のための再利用可能なパターン）についても紹介しました。市場の反応は決定的でした。ローンチ以来、Lakebaseの導入ペースは当社のデータウェアハウス製品の2倍以上の速さで成長しており、現在では数千社もの企業が本番環境のワークロードを稼働させています。

しかし、基礎的な機能が競争優位性となるのは、それが業界特有の現実に即している場合に限られます。例えば、銀行が対応し、かつ対応したことを証明しなければならない規制変更、保険会社が数日ではなく数分で裁定する必要がある保険金請求、医療提供者が患者を待たせるわけにはいかない事前承認、小売業者が買い物客が立ち去る前に気づかなければならない棚の品切れなどです。ここで、当社のコンサルティングおよびSIパートナーがプラットフォームを具体的な成果へと変える役割を果たします。この2番目のブログでは、DatabricksのパートナーがLakebase上に構築した業界特有のソリューションを紹介します。これらは、金融サービス、製造・エネルギー、小売・CPG・旅行・ホスピタリティ、ヘルスケア・ライフサイエンス、通信・メディア、そして公共部門にわたります。それぞれが、深い業界専門知識と、Databricks Lakebaseの運用スピード、統合ガバナンス、エージェント対応力を組み合わせており、すべて本日より本番環境で利用可能です。

このブログでは、以下のカテゴリにわたってDatabricks Lakebase上に構築された革新的なパートナーソリューションを紹介します。 

• 金融サービス
• 製造・エネルギー
• 小売、CPG、旅行・ホスピタリティ
• ヘルスケア・ライフサイエンス
• 通信、メディア、エンターテインメント、ゲーム
• 公共部門 

金融サービス  

Advancing Analytics 
Advancing Analyticsの Regulation Change Agentは、金融サービス企業がDatabricks Lakebaseを使用して規制変更に対応し、その対応を証明するのを支援します。コンプライアンスチームは、FCA、PRA、EU機関からの規制増加に直面していますが、難しいのは規則を読むことだけではありません。何が変更され、それがいつ特定され、企業がどのように対応したかを証明することです。専門のエージェントが各変更を監視、解釈、ギャップチェックし、Lakebaseはイベント、分析、ドラフト、意思決定の記録システムとして機能します。Unity Catalogは、エージェントが読み取るレイクハウスのコンテキストを管理します。その結果、迅速な対応、手作業の削減、そして規制当局に対する確実な監査証跡が実現します。詳細については、こちらの ブログをご覧ください。 

Bitwise
Databricks LakebaseとDatabricks Data Intelligence Platform上に構築されたBitwiseの AI-Native Claims Operations Platformは、断片化された手動のワークフローだった保険金請求処理を、インテリジェントでAI主導の運用プラットフォームへと変革します。GuidewireやDuck Creekなどのコア保険システムを置き換えるのではなく、それらを補完する「System of Work」として機能し、Databricksが「System of Intelligence」となります。Lakebaseは、請求の受付、調査、文書管理、ベンダー調整、アジャスター（損害査定人）の活動のための高性能なコラボレーションワークスペースを提供し、Lakeflowを通じてDatabricks Lakehouseに継続的に同期します。Claims Knowledge GraphとMosaic AIエージェントを搭載したこのプラットフォームは、リアルタイムの不正検出、深刻度予測、支払準備金の推奨、ドキュメントインテリジェンス、アジャスター向けコパイロットを提供します。保険会社は、請求の裁定時間を数日から数分に短縮し、不適切な保険金支払や損害調査費（LAE）を削減し、複雑なETLおよびCDCパイプラインを排除し、アジャスターの生産性を向上させ、決済サイクルを加速させ、最終的には損害率、合算比率、および顧客満足度を最適化できます。

Capgemini
KYC + pKYC 業界アクセラレータ： CapgeminiのKYC + pKYCアクセラレータは、KYCおよびpKYCプロセスを変革するために設計された、ドメイン主導でエージェント機能を備えたソリューションです。深いドメイン専門知識とデータ駆動型の自動化、そして対話型AIを活用することで、このアクセラレータはクライアントのオンボーディング、継続的なモニタリング、および定期的な再認定を合理化します。ポリシーや規制を考慮した推論を組み込み、Lakehouseアーキテクチャ上に統合されたKYCデータ基盤を確立します。このソリューションは、Lakebaseを利用してレポート管理におけるいくつかの主要なプロセスを可能にし、全体として手作業を大幅に削減し、オンボーディングのスケジュールを短縮し、説明可能性と監査可能性を高め、インテリジェントなKYCおよびpKYC運用のためのスケーラブルで将来に対応したフレームワークを提供します。

Datapao
 Datapao Hyper-Personalization Acceleratorは、Databricks GenieとLakebaseを組み合わせて、エンタープライズ規模でリアルタイムのパーソナライズされた顧客体験を提供します。このソリューションは、レイクハウスからの分析インテリジェンスと低遅延の運用サービングを統合し、マーケティング、Eコマース、顧客体験チームが、1秒未満の応答性でカスタマイズされた推奨事項、コンテンツ、オファーを生成できるようにします。ビジネスユーザーは、Genieでの自然言語クエリを通じて顧客セグメントを探索し、パーソナライゼーションの仮説を検証できます。一方で、Lakebaseはライブアプリケーション向けの本番グレードのサービングレイヤーを強化します。顧客データへのガバナンスが効いたコンプライアンス準拠のアクセスを実現するUnity Catalog上に構築されたこのアクセラレータは、業界を問わずパーソナライゼーションを運用化するための再現可能なブループリントを提供します。詳細については、こちらの ブログをご覧ください。

Entrada
Entradaの Mortgage Intelligence Platformは、社内パイプライン、Cotalityの不動産インテリジェンス、競合シグナル、および地理空間コンテキストを統合し、実用的なビューを提供します。AIネイティブのインサイトが隠れた機会とリスクを明らかにし、ローン、アンダーライティング（引受）、リスク管理のチームを強力にサポートします。組み込みのエージェントオーケストレーションとLakebaseの監査証跡により、すべての推奨事項が透明で、レビュー可能であり、完全にコンプライアンスに対応していることが保証されます。Genieの対話型分析とAgent Bricksオーケストレーションを活用することで、このプラットフォームは、組織が平易な言葉でインサイトを照会し、完全なインテリジェンス文書をまとめ、顧客維持や新規組成の機会に対して決断力を持って行動できるようにします。詳細については、こちらの ブログをご覧ください。 

IBM
Claims & Underwriting Copilot： 保険金請求とアンダーライティング（引受）は、顧客体験、損失経済学、そしてコンプライアンスが交差する領域です。Genie + Lakebase上に構築されたClaims & Underwriting Copilotは、アジャスターとアンダーライターに単一のリアルタイム意思決定レイヤーを提供します。これには、統合された保険ポリシー、請求、サードパーティ、およびドキュメントデータ、提出書類、FNOL（事故受付）、医療記録、見積もり、通信文からの自動抽出、予測リスクスコアリング、そして人間の監視を伴うガバナンスの効いた推奨事項が含まれます。Capgeminiの2025年11月版「World Cloud Report」の調査結果によると、保険会社はAIエージェントの適用先としてアンダーライティング（68%）と請求処理（65%）をターゲットにしていますが、AIエージェントを大規模に導入している金融機関はわずか10%にすぎません。そのギャップこそがチャンスです。コントロールや信頼を犠牲にすることなく、エンタープライズのスピードで意思決定を加速させることができます。 

Impetus
LakebaseとGenieを搭載したDatabricks上のImpetusのニアリアルタイムクレジットカード不正検知ソリューションフレームワークは、大量のトランザクションの低レイテンシ処理を可能にします。ストリーミングパイプラインがデータをインジェスト（取り込み）して変換し、Lakebaseが高速でスケーラブルな推論のためのインテリジェントな特徴量を提供します。機械学習モデルとルールベースのロジックを組み合わせることで、正確な不正検知が可能になり、Genieがコンプライアンスやリスクデータに関する対話的なインサイトを提供します。この統合されたアプローチにより、ニアリアルタイムの意思決定、ガバナンスの効いたインテリジェンス、スケーラブルなパフォーマンスが確保され、企業は透明性、監査可能性、インサイトへの容易なアクセスを維持しながら、プロアクティブに不正を検知できるようになります。

Databricks Lakebase上に構築された、Impetusのリアルタイム請求処理ソリューションフレームワーク： 保険請求処理は、請求の提出、検証、裁定、支払い決済を含む、保険会社にとって極めて重要な業務です。従来のシステムはバッチ処理によるサイロ化が発生しがちで、承認の遅れ、データの断片化、後手に回る意思決定を招いていました。Impetusは、Lakebaseを中心としたアーキテクチャでこのユースケースをモダン化します。請求や支払いのトランザクションをリアルタイムでキャプチャし、高い同時実行性を備えた低レイテンシでACID準拠のオペレーションを可能にします。Databricksの統合データプラットフォームを活用することで、トランザクションデータをリアルタイム処理のためにLakebaseに直接読み書きできる一方、データは分析、インサイト、業務効率向上のためにLakehouseに同期されます。詳細については、こちらの ブログをご覧ください。 

Indicium AI
Enterprise Risk Intelligenceは、経営陣にビジネス全体のオペレーショナルリスク、財務リスク、コンプライアンスリスクに対する継続的な可視性を提供します。Lakebaseを伴うDatabricks上に構築されたこのソリューションは、リスクシグナルをガバナンスの効いたエグゼクティブビューに統合し、異常が発生した時点で表面化させ、根本原因の対話的な調査を可能にします。リーダーは四半期ごとのリスクレビューからリアルタイムの意思決定へと移行でき、ガバナンスチームはコントロールを損なうことなく、手動での監視業務を30〜50%削減できます。保険会社、銀行、規制対象企業は、監査体制を強化し、インシデントを数週間ではなく数時間で解決し、事後報告業務からリソースを解放できます。その結果、ビジネスの成長を阻害するのではなく、ビジネスとともにスケールするリスク管理機能が実現します。詳細については、こちらの ブログをご覧ください。 

Koantek
Ascend AI AppBaseに基づくRisk and Complianceは、Databricks AppsとLakebaseのベストプラクティスを、ガバナンスの効いた運用アプリ配信として製品化します。拡充を続けるLakebaseファーストのスターターキットのライブラリは、共有のData-Intelligent Starter基盤上で動作し、カスタマーインテリジェンス、AIエージェントの運用、リスクとコンプライアンス、産業オペレーションから開始できます。各キットは、Synced Tablesを介してUnity Catalogデータを提供し、トランザクションアプリの状態をLakebaseに保存し、アプリリソース、valueFromバインディング、サービスプリンシパル権限、およびDeclarative Automation Bundlesを介して出荷されます。Koantekは、キットを単なるデモ以上のものにするフィールドレイヤー（業界別スキーマ、権限マトリクス、生成されたバンドル、QAハーネス、検証可能な証拠など）を追加します。詳細については、こちらの ブログをご覧ください。 

LTM
LTMのRisk Sentinel は、銀行向けのリスク早期警戒システムです。リスクが大きな問題となる前に予兆を示す世界において、Risk Sentinelはノイズを排除し、微弱なシグナルを検知し、決済、取引、市場の変動にわたる点と点をつなぎ、口座が不良債権化する前に、優先順位付けされた証拠裏付けのあるリスクケースを表面化させます。そのエージェント型の運用により、アラートが無視されたり、遅延したり、紛失したりすることはなく、すべてのシグナルが発生からクローズまで確実に管理されます。これは、DatabricksとLTMのBlueVerseという2つのプラットフォームを使用して構築されています。LTM BlueVerseは、事前に構築された再利用可能なエージェントのマーケットプレイスを備えた、ローコード/ノーコードのAIプラットフォームです。Risk Sentinelは、BlueVerseの構築済みエージェントとツールを活用し、Databricksプラットフォームとシームレスに統合します。このアプリケーションはDatabricks Apps上でホストされ、設定とトークン管理にはLakebase、データストレージにはLakehouse、LLM、ガードレール、レート制限にはAI Gateway、評価にはLLM-as-Judge、そしてガバナンスとエンタープライズグレードのセキュリティにはUnity Catalogを使用しています。詳細については、こちらの ブログをご覧ください。 

LTMのCyber Risk Navigatorは、保険業界における核心的な課題、すなわちアンダーライターやリスクアドバイザーに、意思決定にすぐに使える統合されたサイバーリスクインテリジェンスを提供すること、に対処するために設計されたLTMのソリューションです。このプラットフォームは、サイバーリスクのエクスポージャー概要、潜在的損失インジケーター、同業他社とのベンチマークビュー、補償の推奨事項などの包括的なインサイトを提供し、クライアントとのエンゲージメントにおいて、より深いリスク対話と迅速な意思決定を可能にします。このアプリケーションは、イベント処理と分析の中心的なバックボーンとしてLakebaseを使用して構築されており、複数の内部および外部ソースからデータを取り込む統一されたアプリケーションレイヤーを作成します。フロントエンドからのユーザー入力はLakebase内で直接キャプチャおよび処理され、LakebaseがAPI呼び出しをオーケストレーションし、分析処理を管理し、モデルの出力とインサイトを単一のガバナンスの効いたレイヤーに統合します。Databricksエコシステムを活用したこのアーキテクチャは、マルチホップのデータ移動を排除し、レイテンシを短縮し、リアルタイムでデータ駆動型のサイバーリスクアドバイザリーを可能にします。これにより、アンダーライターは大規模環境でより迅速かつ情報に基づいた意思決定を行えるようになります。詳細については、こちらの ブログをご覧ください。 

LTMのCustomer Centricity： Customer Centricityは、銀行がDatabricks GenieとLakebaseを使用して顧客中心主義を運用し、測定可能なビジネス成果を上げる方法を示します。勘定系システム、カード、取引、サービス、デジタルチャネルにわたる顧客データをガバナンスの効いたLakebaseに統合し、すぐにアクションを起こせる顧客プロファイルを作成します。Genieにより、リレーションシップマネージャーやマーケティングアナリストなどのペルソナが、顧客インサイトと対話的にやり取りし、ネクストベストアクションの優先順位を付け、データに裏付けられた根拠に基づいてキャンペーンを生成できるようになります。スーパーバイザーエージェントは、顧客の割り当て、製品の推奨、アウトリーチスクリプトの生成によって成果を運用化し、銀行が大規模にウォレットシェアを拡大し、製品ミックスを改善し、チャーンを削減し、顧客体験を向上させるのを支援します。詳細については、こちらの ブログをご覧ください。 

Polestar Analytics
WealthPulseは、RIA（登録投資顧問）企業向けに構築された、AI搭載の資産管理運用プラットフォームです。カストディアン、CRM、請求、コンプライアンス、市場データなど、7つのソースタイプにわたる35以上のベンダーからのデータを自動的に取り込み、統合し、運用可能にします。118のKPIを備えた段階的アンロックエンジンは、データソースが接続されるにつれてより深い分析を提供し、専用のダッシュボードは、IT運用管理者（パイプラインの健全性）、ファイナンシャルアドバイザー（世帯分析）、企業のリーダーシップ（企業全体のKPI）という3つのペルソナに対応します。基盤となるデータストアとしてDatabricks Lakebase、ガバナンスとリネージにUnity Catalog、MLモデルのトレーニング（離脱リスク、ポートフォリオ最適化）にMosaic AI、そしてプラットフォーム全体の対話型AIにDatabricks Genieを活用しています。詳細については、こちらの ブログをご覧ください。 

Wipro
Wealth AI：WealthAIは、ファイナンシャルアドバイザーの体験向上やクライアントエンゲージメントの深化から、ミドルオフィスおよびバックオフィス業務の加速まで、資産管理のライフサイクル全体をカバーする、包括的なAI駆動型プラットフォームです。Databricks Lakebase/Lakehouseを活用した、マルチエージェントでスケーラブルなアーキテクチャ上に構築されており、リアルタイム分析、ガバナンスの効いたデータアクセス、およびAIエージェントの弾力性のあるオーケストレーションを可能にします。WealthAIは、高度なマーケティング分析、パーソナライズされた製品推奨を適用し、取引監視、取引不成立（トレードブレイク）分析、およびSAR（疑わしい取引届出）プロセスの自動化を実現します。ファイナンシャルアドバイザー向けには、高品質な提案書、パーソナライズされた市場調査、アドバイザリーコンテンツを生成します。Databricks Genieによる対話型分析と、強力なモデルおよびデータガバナンスにより、WealthAIは効率性、コンプライアンス、データ品質、アドバイザーの生産性、そしてビジネス全体の卓越性を向上させます。詳細については、 デモを視聴し、こちらの ブログをご覧ください。 

Zeb 
zeb Agentic Lakebase for Financial Servicesは、Databricksの「エージェント向けデータベース」というポジショニングを具現化する、製品化されたエージェントネイティブなパターンです。AIエージェントは、永続メモリおよびトランザクション実行環境としてスコープ定義されたLakebase環境を受け取り、クエリ、実行、スキーマの進化、およびデータの取り込みを行うツールを備えています。2つのモードで動作します。グリーンフィールド：エージェントがビジネスプロンプトを受け取り、Lakebaseをプロビジョニングし、データモデルを設計し、アプリケーションコードを生成して、本番のDatabricks Appを自動デプロイします。ブラウンフィールド：エージェントがLovable、Bolt、v0、またはCursorから既存のプロトタイプを取り込み、モデルを推論して本番環境に移行します。他社がエージェントに読み取り専用のコンテキストを提供するのに対し、zebは完全なトランザクションの所有権を提供します。詳細については、こちらの ブログをご覧ください。 

製造・エネルギー  

Aimpoint Digital
Aimpoint Digitalの Energy Intelligence Applicationは、エネルギー、ユーティリティ、AIインフラストラクチャ企業が、断片化された運用データをより迅速かつスマートなアクションへと変換できるよう支援します。Databricks上に構築され、ほぼリアルタイムの運用更新を実現するLakebaseを搭載したこのアプリケーションは、ライブテレメトリ、アセットの状態、履歴コンテキスト、ワークフローの調整、AI支援による調査を、ガバナンスの効いた単一の体験に統合します。チームは、バラバラのツールや手動の引き継ぎに頼ることなく、異常をより早期に検知し、高い確信を持って問題を調査し、より迅速に対応できます。その結果、可視性が向上し、インシデント対応が迅速化され、手作業が削減され、生のシグナルから情報に基づいたガバナンスの効いた意思決定への実用的なパスを作成する、より回復力のある運用モデルが実現します。 

Celebal Technologies
CT Visionは、Lakebaseを使用して運用データベースをDatabricksワークスペース内に維持することで、エンタープライズAIアーキテクチャを再定義しています。RDSのような外部データベースに依存する代わりに、このプラットフォームはAIコンピュート、ストレージ、ガバナンス、トランザクション操作を単一の安全な境界内に統合します。このアプローチにより、ネットワークの複雑さが軽減され、コンプライアンスの摩擦が最小限に抑えられ、デプロイが簡素化され、監査可能性が向上します。PostgreSQLのJSONBスキーマを活用することで、CT Visionはデータベース移行による中断を伴うことなく、AIモデルやKPI構造を進化させることができます。このプラットフォームは、迅速なデプロイ、強力なガバナンス、簡素化されたインフラストラクチャ管理、そして進化し続けるAIワークフローへのシームレスな適応性により、スケーラブルでエンタープライズ対応のビデオインテリジェンスを提供します。統合されたDatabricksネイティブアーキテクチャが、イノベーションを加速させながらエンタープライズAI運用をどのように簡素化しているかについては、 こちらのブログをご覧ください。

Datapao 
Datapaoの Real-Time Supply Chain Intelligenceプラットフォームは、出荷、生産、在庫、リスクをDatabricks上の1つのライブビューに統合します。混乱が発生すると、影響を受ける出荷が即座にフラグ付けされ、自動的にルート変更され、その影響は数秒で工場の現場まで追跡されます。これにより、バラバラのシステム間で何日もかかっていた混乱が、即座の情報に基づいた意思決定へと変わります。Lakebase上に構築されているため、ライブの運用状態と分析レイヤーが1つの基盤を共有し、数ヶ月に及ぶ統合プロセスを経ることなく、初日からAIに対応できます。海上、航空、鉄道、道路など、あらゆる輸送モードに対応し、what-ifシミュレーションを実行できるため、チームは決定を下す前に意思決定をテストできます。詳細については、こちらの ブログをご覧ください。 

Delaware
Next-gen MDMS on Databricks – スケーラブルで信頼性の高いメーターデータ: ユーティリティ企業は、正確性、コンプライアンス、運用のインサイトを確保しながら、膨大な量のスマートメーターデータを処理するという、高まる圧力に直面しています。DelawareのDatabricksベース of Meter Data Management System（MDMS）は、すべてのヘッドエンドシステムおよびレガシーシステムからのデータを、永続的で信頼できる記録システムとしてLakebaseに統合します。Lakehouse上に構築されているため、数十億件の読み取りデータのスケーラブルな取り込み、標準化、検証をほぼリアルタイムで実行できます。Unity Catalogはエンドツーエンドのガバナンスとリネージを提供し、組織全体での規制コンプライアンスとデータの一貫性を確保します。Genieにより、カスタマーサービスから現場の運用に至るまで、ビジネスユーザーは自然言語を通じてインサイトにアクセスできます。従来のMDMSプラットフォームと比較して、このアプローチは優れたスケーラビリティ、低コスト、インサイトへの迅速なアクセスを提供し、請求の正確性を向上させ、運用オーバーヘッドを削減し、よりスマートなグリッド運用を可能にします。

GenieとLakebaseでコネクテッドワーカーをエンパワーするDelawareのソリューション: Delawareは、工場のデータを対話型の体験に変換することで、オペレーター、エンジニア、工場管理者がより迅速にデータ駆動型の意思決定を行えるようにします。サポートされている幅広いOTパートナーエコシステムとの統合により、リアルタイムのOTデータがキャプチャされ、Databricks Lakehouseに直接コンテキスト化され、ITシステムとOTシステムにまたがる統合ビューが作成されます。Lakebaseは、信頼性の高い大量の産業用データの永続的な基盤として機能します。Genieを使用すると、ユーザーは静的なダッシュボードやエンジニアリングサポートに頼ることなく、自然言語を使用してパフォーマンス、品質、ダウンタイムを照会できます。Unity Catalogは、すべてのデータとインタラクションにわたって、完全なリネージと監査可能性を備えた安全で管理されたアクセスを保証します。その結果、根本原因分析の迅速化、トレーサビリティの向上、ダウンタイムの削減が実現すると同時に、MESの近代化やインダストリー4.0のユースケースに向けたスケーラブルな基盤が提供されます。

Diggibyte 
LakePulse - Databricks Lakebaseを活用したリアルタイム製造インテリジェンス: LakePulseは、運用データと現場のアクションとの間のギャップを埋めるために設計された、Databricks上に構築されたリアルタイム製造運用プラットフォームです。Databricks Lakehouseの分析力とLakebaseの低遅延サービング機能を組み合わせることで、LakePulseはライブKPI、機器の健全性に関するインサイト、運用の警告、最近のプロセス傾向を、オペレーター、スーパーバイザー、工場管理者に直接提供します。このプラットフォームにより、即時のアラート通知、迅速な確認ワークフロー、デバイス間でのシームレスなモバイルアクセスが可能になります。Unity Catalogによる統一されたガバナンスにより、LakePulseは製造データを実用的なインテリジェンスに変換し、企業が現場での応答性を向上させ、ダウンタイムを削減し、運用効率を高め、意思決定を加速できるようにします。詳細については、こちらの ブログをご覧ください。 

Diggibyte LakeForge - Databricksにおける製造アプリケーションの近代化: LakeForgeは、運用のトランザクション、ビジネスプロセス、エンタープライズ分析をシームレスに融合させるために設計された、Databricks上に構築された統合型の製造実行・インテリジェンスプラットフォームです。Databricks Lakebaseをトランザクション基盤として活用するLakeForgeは、低遅延のパフォーマンスで生産ワークフロー、在庫移動、品質プロセス、運用アプリケーションを強化すると同時に、高度な分析やAIのためにキュレートされたLakehouseデータと継続的に同期します。運用システムと分析プラットフォームの間のデータサイロを排除することで、LakeForgeは、アプリケーション、インサイト、意思決定が同じ信頼できるデータ基盤上で動作する、接続されたデジタル製造エコシステムを構築します。その結果、イノベーションの加速、プロセスの可視性の向上、運用の俊敏性の強化、そして大規模なインテリジェント製造が実現します。詳細については、こちらの ブログをご覧ください。 

IBM
Supply Chain Intelligence Hub: Supply Chain Intelligence Hub（Lakebase）を使用すると、企業はサプライチェーン全体にAI駆動のインテリジェンスレイヤーを構築し、ERP、TMS、WMS、MES、EDI、およびサプライヤーシステムからのデータを単一の信頼できる基盤に統合できます。Databricks Lakehouse上に構築され、需給のバランスを取るためのリアルタイムの可視性、予測インサイト、自動化された推奨事項を提供します。悪天候などの混乱の予測から、生産スケジュールに合わせた部品の可用性の最適化に至るまで、このプラットフォームはプロアクティブでデータ駆動型の意思決定を強力にサポートします。計画、調達、物流を連携させることで、断片化された運用を、サービスレベルを向上させ、リスクを軽減し、測定可能なビジネス価値を生み出す、調整された、回復力があり、応答性の高いサプライチェーンへと変革します。

IBM Field Service Agent Assist: Field Service Agent Assistは、現場のチームにリアルタイムでコンテキストを認識したインテリジェンスを提供し、既存のEAMプラットフォーム内で直接、ハンズフリーのガイダンス、診断、自動ドキュメント作成を実現します。アセットデータ、作業指示、企業のナレッジソースを統合することで、音声インタラクションを通じてアクティビティをシームレスに記録しながら、ガイド付き検査、修理ワークフロー、部品の推奨をサポートします。安全でガバナンスの効いたAIプラットフォーム上に構築されているため、トレーサビリティと人間が関与する（human-in-the-loop）監視を保証します。このソリューションは、平均修理時間を短縮し、初回修理完了率を向上させ、管理負担を最小限に抑え、安全コンプライアンスを強化すると同時に、重要な知識を保護し、より効率的で情報に基づいた、回復力のある現場業務を可能にします。

IBM Drone Operations Control Planeは、アセット、作業指示、ドローン画像、環境データをインフラの健全性に関する信頼できる単一のビューに統合する、マップ優先の運用プラットフォームです。Databricks Lakebase上に構築され、SCADA、EAM/CMMS、気象、メディアデータを取り込んで洗練させ、リスクスコアリング、植生分析、予測インサイトを強力に支援します。自動画像分類により、ドローン写真がアセットや作業指示に直接リンクされるため、手動プロセスが排除され、異常検知やメンテナンスの優先順位付けが可能になります。植生の侵入やアセットのリスクをプロアクティブに顕在化させることで、このソリューションは検査のトレーサビリティを向上させ、トリアージを加速し、リソース計画を最適化し、停電を減らし、安全性、コンプライアンス、およびグリッドの回復力を高めます。

Infosys 
Energy.AI - Production Optimization: Energy.AIは、AI主導のエンジニアリングとDatabricksを活用したデータインテリジェンスプラットフォームを使用して、油井のパフォーマンスを最適化します。SCADA、ヒストリアン、エンタープライズデータを統合し、迅速なオンボーディング、確率的予測、リアルタイムの監視、および予測的なフローアシュアランスを可能にします。インサイトとモデルの出力はDatabricksアプリを介してエンジニアに提供され、LangGraphとLakebaseの組み合わせにより、人間の承認チェックポイントを備えたスケーラブルでステートフルなエージェントワークフローが可能になります。このソリューションは、予測精度を向上させ、介入時間を短縮し、リフティングコストを削減することで、効率的でデータ駆動型の生産業務を推進します。 

Koantek
Intelligent Operations（Ascend AI AppBaseに基づく）は、Databricks AppsとLakebaseのベストプラクティスを、ガバナンスの効いた運用アプリの配信として製品化します。拡大を続けるLakebaseファーストのスターターキットのライブラリは、共有のData-Intelligent Starter基盤上で動作し、顧客インテリジェンス、AIエージェント運用、リスクとコンプライアンス、産業運用から始まります。各キットは、Synced Tablesを介してUnity Catalogデータを提供し、トランザクションアプリの状態をLakebaseに保存し、アプリリソース、valueFromバインディング、サービスプリンシパル権限、およびDeclarative Automation Bundlesを介して出荷されます。Koantekは、キットを単なるデモ以上のものにするフィールドレイヤー（業種別スキーマ、付与マトリックス、生成されたバンドル、QAハーネス、実証済みのエビデンスなど）を追加します。詳細については、こちらのブログをご覧ください。 

Lovelytics 
Gridlytics: LovelyticsのGridlytics AIアクセラレータは、環境データとアセットパフォーマンスデータをDatabricks LakehouseおよびAIモデルのパワーと組み合わせることで、プロアクティブなリスク評価を可能にし、システムの回復力を確保します。LovelyticsがDatabricksと提携して開発したGridlytics AIは、ユーティリティグリッドの運用を近代化するために設計された専用のアクセラレータです。環境シグナル、アセットパフォーマンス、現場のメトリクスなどのサイロ化されたデータを、ガバナンスの効いたレイクハウスアーキテクチャ上の単一の「統合画面（single pane of glass）」に統合することで、プロアクティブなリスク評価と迅速な意思決定を可能にします。このソリューションは、GenAIと予測分析を活用して、手動ワークフローの自動化、停電シナリオのシミュレーション、自然言語クエリの提供を行います。主なメリットには、最大30%の効率向上と20%の生産性向上が含まれ、電力・ガス会社が事後対応型のメンテナンスから、現代のエネルギー需要に対応する回復力のあるデータ駆動型の戦略へと移行するのを支援します。詳細については、こちらのデモをご覧ください。 

Lovelytics Dronelytics: Dronelyticsは、Databricks Data Intelligence Platform上に構築されたエンドツーエンドの空中インテリジェンスアクセラレータです。ドローン画像の取り込みと処理を自動化し、送電、配電、再生可能エネルギーにわたるアセットの健全性検査を合理化します。Agentic AIとコンピュータビジョンを活用することで、このソリューションはタービンの亀裂や破損した碍子などの重大な欠陥を特定し、特定速度を最大40%向上させます。このプラットフォームは、Unity Catalogを介してサイロ化されたドローンデータを安全な「統合画面」に統合し、予測メンテナンスと優先順位付けされたスケジューリングを可能にします。この集中型アーキテクチャにより、手動の労力と重複する現場作業が削減され、アセットタイプあたり年間推定75万〜90万ドルの労働効率向上がもたらされます。詳細については、こちらのデモをご覧ください。 

Lovelytics Veglytics: Veglyticsは、Databricks Apps上に構築され、Lakebaseを搭載したエンドツーエンドの植生管理ソリューションです。専用のデータモデルと、LiDAR、空中画像、アセットデータを統合する自動パイプラインを活用して、高解像度のリスクインサイトを生成し、価値実現までの時間を短縮します。このプラットフォームは、統合されたダッシュボードと高性能な3D LiDARビジュアライゼーションを通じて可視性を高め、電力・ガス会社が事後対応型からプロアクティブなメンテナンスへと移行できるようにします。AI支援による計画と統合された作業員ワークフローを組み込むことで、Veglyticsは業務効率を大幅に向上させます。これにより、迅速な作業指示の生成とターゲットを絞った樹木の伐採が可能になり、最終的には森林火災のリスクを軽減し、規制遵守を確実にし、数百万ドル規模の年間O&M支出を最適化します。詳細については、こちらの動画をご覧ください。 

Lovelytics Meteolytics: Meteolyticsは、複雑な気象データを実用的なビジネスインテリジェンスに変換するために設計された高性能アナリティクスソリューションです。Databricksプラットフォーム上に構築され、異種の気象ソースを統合して、エネルギー企業や電力・ガス会社に供給、需要、気候への影響に関する予測インサイトを提供します。このツールは、地理空間マッピング、自動アラート、シナリオシミュレーションを備えており、インフラを保護し、再生可能エネルギーグリッドを最適化します。リアルタイムの気象フィードと運用データを統合することで、Meteolytics AIは組織がO&M費用を削減し、合理化されたインタラクティブなビジュアライゼーションを通じて気象学者の時間を最大30%節約するのを支援します。詳細については、こちらの動画をご覧ください。 

Lovelytics Windsights: Windsightsは、Databricks Data Intelligence Platform上に構築された、AI駆動の予測メンテナンスアクセラレータです。高頻度のSCADAテレメトリ、気象データ、空中画像をガバナンスの効いたLakehouseに統合することで、電力・ガス会社が事後対応型からプロアクティブなアセット管理へと移行できるようにします。カスタムのディープラーニングモデルとLLMを活用することで、Windsightsは複雑な故障パターンを特定し、コンポーネントの劣化が発生する前に予測します。このアプローチにより、タービンのダウンタイムが35〜50%削減され、計画的かつ状態に基づいた介入を通じてO&Mコストが大幅に削減されます。使いやすいDatabricks Appを介して提供されるこのソリューションは、フリートのパフォーマンスを最適化し、技術者の安全性を向上させ、風力アセットの全体的な寿命を延ばします。詳細については、こちらの動画をご覧ください。 

Lovelytics Energylytics: Energylyticsは、エネルギー取引を近代化するためにLovelyticsが開発した、AI駆動の統合インテリジェンスプラットフォームです。Databricks Data Intelligence Platform上に構築され、市場価格、気象パターン、グリッド状況などの異種データを単一の信頼できる情報源（single source of truth）に一元化します。手動のスプレッドシートをリアルタイムの可視性と予測分析に置き換えることで、このプラットフォームは電力・ガス会社が取引の意思決定を最適化し、リスクを管理するのを支援します。Databricks GenieやAgent Bricksなどの主要機能により、自律的な入札パッケージングと自然言語クエリが可能になり、エネルギー取引チームの業務効率を大幅に向上させながら、2,000万〜8,000万ドルの増分マージンをもたらす可能性があります。詳細については、こちらの動画とこちらのブログをご覧ください。 

Perficient 
Battery Passport AI (BPAI) は、工場の製造からリサイクルに至るまでのEVバッテリーデータを追跡します。健全性のスコアリング、寿命予測、自動車OEMやバッテリーライフサイクルの関係者向けに販売時点での検証済みバッテリーテレマティクスの提供を行います。分析の重い処理はレイクハウスで実行され、DatabricksのマネージドPostgresトランザクションエンジンであるLakebaseが、BPAIをインタラクティブ性の高いユーザー体験へと変換します。厳選された健全性スコア、テレメトリ、サービス履歴がDeltaからLakebaseに同期され、BPAIは標準のPostgres接続を介して1秒未満のレイテンシでこれを読み取ります。フリートダッシュボード、バッテリーレベルのテレメトリ、サービスインテリジェンスがすべてリアルタイムで提供されます。アラートのトリアージは、Postgresのアドバイザリーロックと連携してリアルタイムでLakebaseに書き戻されるため、運用状態はそれを生成した分析データのすぐ隣に配置されます。ディーラーは店頭でVINから検証済みのバッテリーパスポートをミリ秒単位で取得でき、エージェントは稼働状態に対してトランザクション処理で意思決定を読み書きし、パートナーやマーケットプレイスはオンデマンドで再販品質のバッテリーテレメトリを受け取ることができます。これらはすべて、Unity Catalogを通じてガバナンスが効いた単一の統合プラットフォームから提供され、追加の運用データベースを稼働させる必要はありません。

Solita
Solitaの Energy Management Foundationには、エネルギー消費の多い製造業者がユーティリティデータをまとめて明確な基準値を設定し、予測を行うのに役立つDatabricksのリファレンスアーキテクチャとリファレンスデータモデルが含まれています。Databricks Data Intelligence Platform上に構築されており、工場のテレメトリデータやメーター測定データをISA-95標準のアセット階層に整理します。Unity Catalogによって管理され、運用ストアとしてLakebaseを使用するこのアクセラレータは、時系列データを処理して特定エネルギー消費量（SEC）などのメトリクスを追跡します。この実用的な基盤により、エネルギー管理者は、設備の負荷最適化、コスト削減、コンプライアンス報告の簡素化、および具体的な脱炭素目標の達成に必要な正確なインサイトを得ることができます。詳細については、こちらの ブログをご覧ください。 

Solitaの Installed Base Foundationには、機器OEMやアセットを多く保有するオペレーターが、統制された単一の基盤の下で多様なフリートデータを収集できるようにするDatabricksのリファレンスアーキテクチャとリファレンスデータモデルが含まれています。Databricks Data Intelligence Platform上に構築され、業界標準のアセットモデルを使用してマシンのテレメトリとサービス記録を組み合わせます。Unity Catalogによって管理され、運用ストアとしてLakebaseを使用するこのアクセラレータは、フリートのパフォーマンスと可用性の明確なリアルタイムビューを提供します。この実用的な基盤は、エネルギー管理者に設備負荷を最適化し価値創出までの時間を短縮するための構造化された基盤を提供する一方で、チームには予兆保全、アセットのライブビュー、サービス計画ツールなどのデジタルサービスを提供するための強固な土台を提供します。詳細については、こちらの ブログをご覧ください。 

Syren Cloud
Databricks Lakebaseによるリアルタイムの注文可視化: インドを拠点とする世界的な電力・配電用変圧器メーカー大手は、プリセールス、設計、製造、検査、発送にわたるライフサイクル全体でリアルタイムの注文追跡とエンドツーエンドの可視性を必要としていましたが、データはサイロ化されたエンタープライズシステムに分散していました。 Syrenのエキスパートは、Databricks上にフルスタックポータルを構築しました。これには2つの側面があります。外部クライアントにリアルタイムの注文追跡を提供する顧客向けのB2Bポータルと、11のエンジニアリングおよび運用ロール向けの社内トラッカーです。Databricks Lakebaseは単一の運用データベースとして機能し、個別のOLTPデータベースやカスタムCDCパイプラインを必要とせずに、稼働中のアプリケーションの書き込みを処理しながら、Scheduled Sync経由で複製されたERPソースのGoldデータを配信します。その結果、従来の3つのシステムが1つに統合され、顧客と社内チームの両方に低レイテンシで統一された注文ビューを提供できるようになりました。DatabricksにおけるSyrenのエキスパートソリューションの詳細については、  こちらをご覧ください。

Tredence 
製造業向け T-Discovery: Lakebase向けリアルタイム特徴量エンジニアリングアクセラレータ: T-Discoveryは、自律型AI（Agentic AI）を使用して、リアルタイムMLの最も困難な部分である「どの特徴量を構築すべきかを知る」という課題を解決します。ドメインエキスパートが自然言語でビジネス目標を説明すると、Milky Wayの自律型仮説発見エンジンがレイクハウスを探索し、特徴量の仮説を生成し、ラベル付きの結果に対して候補を検証します。これにより、何週間にもわたる手動のノートブック探索が不要になります。出力されるのは、Unity Catalogのメタデータと主キー/外部キーの定義を備えた本番環境対応の特徴量であり、Spark Real-Time Modeでの実行やLakebase Online Feature Storeでの提供がすぐに可能です。T-Discoveryが発見、SQLの構築、および検証を行います。それ以外のすべてはDatabricksプラットフォームが処理します。

Zeb 
zebの Agentic Lakebase for Manufacturing and Energyは、Databricksの「エージェント向けデータベース」という位置づけを実用化する、製品化されたエージェントネイティブなパターンです。AIエージェントは、永続メモリおよびトランザクションランタイムとしてスコープ定義されたLakebase環境を受け取り、クエリ、実行、スキーマの進化、およびデータの取り込みを行うツールを備えています。これは2つのモードで動作します。新規開発（Greenfield）モード：エージェントがビジネスプロンプトを受け取り、Lakebaseをプロビジョニングし、データモデルを設計し、アプリケーションコードを生成して、稼働中のDatabricks Appを自動デプロイします。既存資産活用（Brownfield）モード：エージェントがLovable、Bolt、v0、またはCursorから既存のプロトタイプを取り込み、モデルを推論して、本番環境に移行します。他社がエージェントに読み取り専用のコンテキストを提供するのに対し、zebは完全なトランザクションの所有権を提供します。詳細については、こちらの ブログをご覧ください。 

小売、CPG、旅行、ホスピタリティ   

Avanade
Lakebaseを使用した小売試着室: 英国の大手ファッション小売企業は、Databricks Apps、Lakehouse、およびLakebase上に構築されたエージェントベースのAIソリューションを使用して、試着室のプロセスを近代化しました。試着メモや画像のキャプチャと統合を行うための手動で断片化されたワークフローは、技術者が観察結果を口頭で伝え、写真を撮影すると、AIによって即座に文字起こし、構造化、強化される、リアルタイムのインセッション体験に置き換えられました。Unity Catalogを通じて管理され、運用ワークロード向けにLakebaseを活用するこのソリューションは、トランザクションデータと分析データを統合し、サプライヤーシステムとのシームレスな連携を可能にします。このアプローチにより、セッション後の手戻りがなくなり、必要なリソースが削減され、サプライヤーとのコミュニケーションが迅速化されると同時に、AI主導の製品開発のためのスケーラブルな基盤が確立されます。

Celebal Technologies
航空業界向けの Dynamic Pricing Acceleratorは、Databricks Lakebaseを使用して、価格設定を受動的なプロセスからリアルタイムの収益インテリジェンス機能へと変革しています。Databricks Lakehouseが需要予測、弾力性モデリング、競合他社インテリジェンス、価格最適化のための分析基盤を提供する一方で、Lakebaseは市場のスピードで意思決定を実行するために必要な運用レイヤーを提供します。ゼロコピーのLakebaseブランチがシナリオシミュレーションを強化し、トランザクション記録が価格設定の提案、承認、決定ログ、およびGenieのセッション状態を管理します。10ミリ秒未満の読み書きとネイティブなUnity Catalogガバナンスにより、このプラットフォームは価格設定ライフサイクル全体でインサイトとアクションを結びつけます。Lakebaseが価格インテリジェンスと運用の意思決定の間のギャップを埋めるのにどのように役立つかについては、 こちらのブログをご覧ください。

CI&T
Reflex: POS Data Activation Solution: レポートから反射（Reflexes）へ - Databricks LakebaseとAgent Bricksが小売およびCPGにおける意思決定のレイテンシをどのように再配線しているか: Reflexは、POSデータを90秒未満でアクションに変換します。Databricks Lakebase + Agent Bricks上に構築されています。Kafkaも、Debeziumも、夜間のETLも不要です。小売業界は10年かけてダッシュボードを最適化してきましたが、取引から意思決定までのギャップはいまだに時間単位で測定されています。本当のボトルネックはアーキテクチャにあります。OLTPとOLAPが別々のシステムに存在し、脆弱なミドルウェアで繋ぎ合わされていることです。Databricks Lakebaseはその境界を取り払います。Kafka、Debezium、夜間ETLを使用することなく、POS取引データは60秒未満でレイクハウスに到達します。これをAgent Bricksと組み合わせることで、監視は人間の仕事ではなくなります。自律型エージェントが在庫切れを検出し、補充注文を起草し、マネージャーが空の棚に気づく前に値下げを実行します。これがReflexの基盤です。これは、データインフラストラクチャがレポートではなく「反射（Reflex）」となる、小売およびCPG向けのCI&Tのオペレーティングモデルです。詳細については、こちらの ブログをご覧ください。 

Cognizant
LiveLink — Databricks Lakebase上のリアルタイムVIPカートレスキュー（VIP Rescue Accelerator）：小売業者は、カートの金額、顧客生涯価値（LTV）、会員ランク、購入履歴など、優良顧客へのアプローチに必要なデータをすでに保有していますが、それらは夜間のバッチ処理でしか統合されず、対応のタイミングを逃してしまいます。このアクセラレータは、Databricks上でそのギャップを解消します。モバイルアプリやキオスク端末からのリアルタイムなチェックインデータがLakebase（マネージドPostgres）に取り込まれ、Unity Catalogのフェデレーション機能によって、Delta Goldに格納されている過去の顧客価値データと直接結合されます。ストリーミングパイプラインやリバースETL、データのコピーは不要です。ガバナンスの効いた単一のビューが、店舗マネージャー向けダッシュボード、経営幹部向けのAI/BI Genie、そして店舗スタッフへのリアルタイムな通知を支え、顧客がまだ店内にいる間に、放置されたVIPカートを売上へと転換します。詳細については、こちらの ブログをご覧ください。 

Datasentics
Databricks Lakebaseを活用したリアルタイムの価格決定：小売の価格設定は何千ものSKUに及びますが、多くのチームはいまだに競合他社の動向や直感に頼って価格を決定しています。その結果、本来得られるはずの利益（マージン）を逃してしまい、価格変更の影響はシミュレーションではなく、後からP&L（損益計算書）に現れるだけです。PriceWiseは、製品ごとの需要と価格弾力性をモデル化し、出荷前に売上、マージン、販売量への影響を予測した上で、小売業者の独自のルールやガードレールの範囲内でセグメントごとの最適な戦略を推奨します。このインタラクティブなレイヤーこそが、Lakebaseの真価が発揮される場所です。PriceWiseはマネージドPostgresデータベース上で動作し、Unity Catalogから価格データと製品データを継続的に同期するため、すべてのシミュレーションや価格検索がミリ秒単位で応答します。その間、データはDatabricks内で完全にガバナンスが保たれた状態を維持します。A/Bテストがこの成果を裏付けています。パイロット市場で36%の売上成長、本格導入後に12%の継続的な成長、最大5%のマージン向上を達成し、本番環境の価格設定プログラムの1つは年間47万ユーロの利益をもたらしました。ルールベースのツールでは、通常1桁台の成長にとどまります。

Infocepts
Infoceptsの OptiStoreAI は、既存の店舗運営とシームレスに統合し、業務効率の向上、ダウンタイムの削減、買い物体験の向上を実現する、AIを活用した小売向けソリューションスイートです。Unity Catalog、Lakehouse、Lakebase、MLOps、AI/BIダッシュボード、Databricks Appsで構成されるDatabricksネイティブなアーキテクチャにより、AgentBricksやAI/BI Genieを活用した包括的な診断、影響分析、店舗ごとのプロアクティブなアラート、機会損失を防ぐ推奨事項を提供し、業績不振の店舗を迅速に特定します。OptiStoreAIを活用することで、店舗パフォーマンス、店舗立ち上げリスク、出店インテリジェンス、棚割り（プラノグラム）の遵守から店舗支援まで、小売ネットワーク全体の幅広いユースケースに対応できます。詳細については、こちらの デモをご覧ください。 

Koantek
Customer Intelligence（ Ascend AI AppBaseに基づく）は、Databricks AppsとLakebaseのベストプラクティスを製品化し、ガバナンスの効いた業務アプリの提供を実現します。拡充を続けるLakebaseファーストのスターターキットのライブラリは、共有のData-Intelligent Starter基盤上で動作し、顧客インテリジェンス、AIエージェント運用、リスクとコンプライアンス、産業運用などから対応しています。各キットは、Synced Tablesを介してUnity Catalogデータを提供し、トランザクションアプリの状態をLakebaseに保存し、アプリリソース、valueFromバインディング、サービスプリンシパル権限、Declarative Automation Bundlesを介してデプロイされます。Koantekは、デモの枠を超えた実用的なレイヤー（業界別スキーマ、権限マトリクス、生成されたバンドル、QAハーネス、検証可能なエビデンスなど）を追加します。詳細については、こちらの ブログをご覧ください。 

LatentView Analytics
CatalogMateは、製品コンテンツを拡張し、小売の成長を加速させるために構築された、LatentViewのエージェント型コンテンツインテリジェンスエンジンです。AIを活用したディスカバリーゲートウェイが消費者の検索、比較、購買行動を再定義する中、CatalogMateはマルチモーダルな製品シートを分析し、ブランド基準に準拠した効果的なPDP（製品詳細ページ）コピーを自動生成することで、手作業によるボトルネックを解消します。その中核となるDatabricks Lakebaseは、低遅延の運用データレイヤー（Postgresネイティブのトランザクションストア）として機能し、リアルタイムで構造化された製品属性やブランド属性に基づいてすべての生成処理を行うため、古いエクスポートデータではなく、常に最新のカタログからコピーが作成されます。Lakebaseがこの運用データをDatabricksプラットフォーム上で直接統合するため、CatalogMateはコンテンツを継続的に更新し、季節ごとの需要の変化に対応し、リアルタイムの顧客フィードバックを統合して、製品の検索性を維持します。更新されたコンテンツやエンゲージメントシグナルは、リアルタイムで同じ信頼できる唯一の情報源（Single Source of Truth）に書き戻されます。組み込みのHuman-in-the-loop（人間による介入）レイヤーにより、コピーライターが管理権限を持ち、公開前にすべての出力を検証・承認できます。Lakebaseに保持されているブランドガードレールと接続し、パイプライン全体でブランドおよび法的コンプライアンスを徹底します。SEO、GEO、AEOに最適化されたCatalogMateは、AI主導のディスカバリーチャネル全体で可視性を最大化するように設計されています。90日間の価値実証（PoV）からグローバル規模の展開まで、Databricksが強力にサポートします。詳細については、こちらの ブログをご覧ください。 

Lingaro
T-Ops Twin： Databricks Lakebaseは、グローバルなFMCG（日用消費財）物流向けのモジュール式輸送コマンドセンターおよびデジタルツインであるT-Ops Twinの運用システムオブレコード（記録システム）です。リアルタイムの可視性、ガバナンスの効いたワークフロー、承認、運送業者とのコラボレーション、アナリティクスを、複数地域、複数モード、複数運送業者のネットワークにわたる単一の運用モデルに統合します。Lakebaseは、ほぼリアルタイムのデータパスを提供し、ワークフロー、出荷、タスクの更新、検索およびドキュメントのメタデータ、ライブツイン向けの地理空間スナップショットを保持します。T-Ops Twinは、TMS、ERP、電子メール、スプレッドシート、運送業者チャネルに分散したデータやプロセス、責任の所在が不明確でサイクルタイムが長い遅発的・事後的な例外処理、しきい値管理が不十分で手作業が多く時間のかかる承認経路などによって生じる課題を解決します。詳細については、こちらの ブログをご覧ください。 

Lovelytics
SKUlytics：Lovelyticsが提供する戦略的小売インテリジェンスプラットフォームであるSKUlyticsは、分散したデータを測定可能な競争上の優位性へと変換します。マクロ市場のインテリジェンスとSKUレベルの精度を統合することで、チームの売上拡大と競合へのリードを支援します。ブランドの可視性、エンゲージメント、コンバージョン、最適化の4つの重要な柱に焦点を当て、SEOランク、コンテンツの健全性、在庫状況などの主要な要因を追跡します。これらのインサイトは、最大98%の店頭在庫率（OSA）、20%のROAS（広告費用対効果）向上、95%のデータフロー自動化を達成するなど、定量化可能なビジネス価値をもたらします。最終的に、SKUlyticsはメディアデータと価格データを調和させ、顧客体験を最適化し、収益マージンを保護します。詳細については、こちらの デモの視聴、およびこちらの ブログをご覧ください。 

Lovelytics Merchlytics - 小売マーチャンダイジング向けデータ製品： Merchlyticsは、手作業によるデータ照合を排除する基盤データインフラを構築し、売上とパフォーマンスの統一された360度ビューを提供します。このスイートは、AI主導の予測（Forecasting）を通じて定量化可能な価値をもたらし、再発注点を最適化して在庫切れや過剰在庫を削減します。ベンダースコアカードとアソートメント最適化を活用することで、チームはSKUを合理化し、地域ごとの在庫を特定の需要パターンに適合させることができます。さらに、このプラットフォームは、シナリオプランニングを活用してマージンの損失を減らし、すべてのチャネルで最適な価格設定を保証することで、価格設定とプロモーションの有効性を最大化します。詳細については、こちらの デモをご覧ください。 

Manuka
Manuka TwinOS: ManukaのTwinOSは、Lakebase上に構築されたDatabricksネイティブの小売・CPG向けデジタルツインであり、運用データ、分析インテリジェンス、AI主導のアクションを1つのプラットフォームに統合するように設計されています。店舗、サプライヤー、在庫、プロモーション、配送、フルフィルメントのフローのライブモデルを作成し、そのモデルをLakehouseの分析や対話型の意思決定エクスペリエンスに接続します。低遅延の運用バックボーンとしてLakebaseを使用することで、TwinOSはサプライチェーン、マーチャンダイジング、コマーシャルチーム向けに、リアルタイムのモニタリング、シナリオシミュレーション、エージェント型ワークフローを可能にします。その結果、ガバナンスが効いた本番環境に対応する意思決定OSが実現し、小売業者やCPGブランドがインサイトからアクションへとより迅速に移行できるよう支援します。監視、予測、決定、実行。詳細については、こちらの デモをご覧いただくか、こちらの ブログをお読みください。 

MathCo
Lakebase Accelerator for Always-on Marketing Mix Modeling (MMM): リアルタイムのMMMへのギャップを埋めるには、より優れたモデル以上のものが必要です。それには専用に構築されたインフラストラクチャが必要です。企業は3つの重大なギャップに直面しています。永続的なデータとコンテキストのレイヤーがないこと、意思決定のための低遅延アクセスがないこと、そして拡張性のある再利用可能なデータプロダクトがないことです。MathCoのソリューションを支えるLakebase Acceleratorである Always-On MMMは、これらすべてに直接対処します。Lakebase、Delta、およびUnity Catalog上に構築された統合データ＆コンテキストファブリックは、ガバナンスが効いた再利用可能な基盤を作成します。HTAP対応のテーブルにより、リアルタイムのクエリとシミュレーションが可能になります。アプリケーション＆コンサンプションレイヤーはライブダッシュボードと組み込みの意思決定インテリジェンスを提供し、意思決定インテリジェンス＆エージェントレイヤーはシナリオプランニングと予算最適化を自動化し、リアルタイムのLakebase搭載アプリを通じて利用率を90%向上させます。詳細については、こちらの ブログをお読みください。 

Sigmoid Analytics
Marketing Budget Optimization: あるグローバル飲料企業のシナリオプランニングプラットフォームは、トランザクションMLAPIおよびUIデータベースがAzure PostgreSQL上にサイロ化され、コアとなるDatabricksの分析およびGenAIワークロードから完全に分離されていたため、深刻な運用上の摩擦に直面していました。このアーキテクチャの分裂により、カスタムコネクタが必要となり、サポートされていないインフラストラクチャのギャップが生じ、分析インサイトと運用の活性化の間に24〜48時間の遅延が発生していました。これらの摩擦要因を排除するため、同社はDatabricks Lakebaseをネイティブに搭載したSigmoid LatticeIQに移行しました。この移行により、コネクタ不要のSpark統合を備えた単一のUnity Catalogガバナンスプレーンの下でプラットフォームが統合され、2つの特注ETLパイプラインが完全に不要になりました。その結果、このソリューションは10ミリ秒未満のUIクエリ遅延を実現し、プランナーがより迅速な意思決定を行えるよう支援したことで、マーケティングROIが50%向上し、データカバレッジが30%増加しました。

Sigmoid Analytics’ AI-native CDP: 大手CPG企業は、運用の消費者プロファイルデータがDatabricks上で実行されている分析モデルからサイロ化されていたため、深刻な運用遅延に直面していました。このバラバラなアーキテクチャではカスタムETLパイプラインが必要となり、24〜48時間の遅延ギャップと、同じ消費者レコードに対する二重のガバナンスオーバーヘッドが発生していました。これらのボトルネックを解消するため、同社はSigmoid LatticeIQを導入し、カスタマーデータプラットフォーム（CDP）の運用サービングレイヤーとしてLakebaseを活用しました。LatticeIQのSynced Tablesは10ミリ秒未満のクエリ遅延を達成し、Moonlink CDCは2つの特注パイプラインを排除しました。この統合フレームワークは100万件以上のユニークなレコードを処理し、92%のプロファイル精度を達成しました。

Sigmoid Analytics’ Agentic S&OP Forecasting: 高級FMCG企業は、需要予測のインサイトをDatabricksのGoldテーブルから運用アナリストに直接提供しようとした際、許容できないユーザーインターフェース（UI）の遅延に直面していました。従来のスタンドアロンの運用データベースを立ち上げるには、新しいETLパイプラインを構築する必要があり、大幅なメンテナンスオーバーヘッドとデータの鮮度の遅れが生じることになります。これらのボトルネックを解消するため、同社は統合データベースサービングレイヤーとしてSigmoid LatticeIQを導入しました。週3回のDatabricks WorkflowジョブとMosaic AI Agent Bricksによって駆動されるこのアーキテクチャは、すべての個別のETLインフラストラクチャを排除します。この構成により、インタラクティブな10ミリ秒未満のUIクエリ遅延と、ゼロスケール（scale-to-zero）のコスト効率が実現しました。

Zeb
Zeb Agentic Lakebase for Retail, CPG and Travel and Hospitalityは、Databricksの「エージェント向けデータベース」としての位置づけを実用化する、製品化されたエージェントネイティブなパターンです。AIエージェントは、永続メモリおよびトランザクションランタイムとしてスコープされたLakebase環境を受け取り、クエリ、実行、スキーマの進化、およびデータの取り込みを行うツールを備えています。これは2つのモードで動作します。グリーンフィールド（Greenfield）：エージェントがビジネスプロンプトを受け取り、Lakebaseをプロビジョニングし、データモデルを設計し、アプリケーションコードを生成して、本番のDatabricks Appを自動デプロイします。ブラウンフィールド（Brownfield）：エージェントはLovable、Bolt、v0、またはCursorから既存のプロトタイプを取り込み、モデルを推論して、本番環境に移行します。他社がエージェントに読み取り専用のコンテキストを提供するのに対し、zebは完全なトランザクション所有権を提供します。詳細については、こちらの ブログをお読みください。 

ヘルスケア＆ライフサイエンス   

CitiusTech
Metadata Driven Ingestion Framework (MDIF) and Data Quality: ヘルスケア組織は、EHR、支払者システム、ラボ、サードパーティプラットフォームなどの多様なソースから、RDBMS、CSV、HL7、EDI、FHIRなどの複数のフォーマットで届くデータを取り込み、調和させるという、増大する課題に直面しています。標準化されたオーケストレーションがないため、冗長なパイプライン、高いエンジニアリング工数、一貫性のないデータ品質、M&Aやソースシステムのアップグレード時のスキーマ進化によるリスクの増大につながります。Databricks Lakebaseを搭載したCitiusTechの統合メタデータ駆動型取り込みフレームワーク（MDIF）およびデータ品質ソリューションは、ソースのオンボーディング、検証、およびガバナンスに対する構成駆動型のアプローチを提供します。中央のメタデータリポジトリ、直感的なUI、ADFベースのオーケストレーション、およびDatabricksノートブックにより、オンボーディングを簡素化し、Lakebaseデータへの信頼性を向上させます。詳細については、こちらの ブログをお読みください。

Cognizant
No More Waiting on Care: Real-Time Prior Authorization with Databricks Lakebase: 利用管理における事前承認の決定は、分析用のLakehouseテーブルが即時のポイントインタイム検索向けに構築されていないため、プロバイダーのワークフローを停滞させることがよくあります。HealthCare Utilization Managementプラットフォームは、Unity Catalogを通じてネイティブに管理される、完全に管理されたPostgres互換の運用レイヤーであるDatabricks Lakebaseを採用することで、これを解決します。Synced Tablesは、Goldレイヤーの適格性、給付、プロバイダー、および臨床ガイドラインのデータをほぼリアルタイムでLakebaseに複製し、リードレプリカと自動スケーリングが高コンカレンシーのプロバイダートラフィックを吸収します。その結果、ミリ秒未満の承認検索、より迅速な臨床決定、および管理すべき個別のデータベースを必要としない、運用ワークロードと分析ワークロードにまたがる単一のガバナンスが効いたアーキテクチャが実現します。詳細については、こちらの ブログをお読みください。 

Manuka AI
CareIQ by Manuka AIは、行動健康、自閉症サービス、およびABA療法の分野向けに、Lakebase上に構築されたDatabricksネイティブのソリューションです。臨床業務、収益サイクル、人員配置、および患者エンゲージメントを、リアルタイムで意思決定が可能なシステムに統合します。CareIQは、患者、プロバイダー、承認、セッション、請求、および支払者とのやり取りのライブ運用モデルを作成し、それをLakehouseの分析やAI主導のワークフローに接続します。Lakebaseにより、利用状況、承認漏れ、人員配置能力、支払者のパフォーマンス、スケジューリング、およびエージェント型ワークフローの監視が可能になります。Genieを搭載した対話型インターフェースにより、自然言語でのクエリとアクションが可能になり、プロバイダーが利用率を向上させ、収益漏れを減らし、子供や家族のより良い成果をサポートできるよう支援します。詳細については、こちらの デモをご覧いただくか、こちらの ブログをお読みください。 

Persistent Systems
CRO Analytics in a Box: CRO Analytics in a Boxは、複数のCROおよびスポンサーシステムからの臨床、運用、品質、財務データをガバナンスの効いたLakehouseに統合する、Databricksネイティブのアクセラレーターです。メダリオンアーキテクチャを使用して、生のリアルタイムデータや履歴データを、治験の監視、施設のパフォーマンス、登録、品質、財務分析向けの、標準化されたビジネス対応のデータプロダクトに変換します。Databricks GenieとAI/BIが、対話型およびダッシュボードベースのインサイトの利用を可能にする一方、Lakebaseが低レイテンシのサービング、ワークフローアプリケーション、ライトバック駆動のアクショントラッキング向けに、運用Postgresレイヤーを追加します。このソリューションにより、インサイトの生成だけでなく、運用の実行やクローズドループのパフォーマンス向上が可能になります。詳細については、こちらの ブログをご覧ください。 

SunnyData
SunnyCoach for Healthcare & Life Sciencesは、保険会社や医療機関のコンタクトセンターチームが、請求却下への異議申し立て、給付金の補償範囲に関する質問、請求に関する紛争、トリアージの電話など、重要な会員や患者との会話を、リアルな音声ベースのAIペルソナを使って練習できるAIシミュレーションプラットフォームです。共感度、正確性、コンプライアンスに関するルーブリック評価のフィードバックを数秒で受け取ることができます。Lakebaseは運用の記録システム（system of record）です。会話のやり取りごとにセッション状態、スコア、エージェントの進捗状況が書き込まれ、低レイテンシの読み取りやセッションの再開が可能になります。同時に、そのデータはプログラム分析のためにメダリオンテーブルに流れます。DatabricksのサービングエンドポイントがAIペルソナとリアルタイムフィードバックエンジンを駆動し、Unity Catalogによってエンドツーエンドでガバナンスが確保されます。 

Zeb
Zebの Agentic Lakebase for Healthcareは、Databricksの「エージェント向けデータベース」という位置づけを具現化する、製品化されたエージェントネイティブなパターンです。AIエージェントは、永続メモリおよびトランザクションランタイムとして、スコープ定義されたLakebase環境を受け取り、クエリ、実行、スキーマの進化、データの取り込みを行うツールを使用します。これは2つのモードで動作します。グリーンフィールド：エージェントがビジネスプロンプトを受け取り、Lakebaseをプロビジョニングし、データモデルを設計し、アプリケーションコードを生成して、本番のDatabricks Appを自動デプロイします。ブラウンフィールド：エージェントがLovable、Bolt、v0、またはCursorから既存のプロトタイプを取り込み、モデルを推論して、本番環境に移行します。他社がエージェントに読み取り専用のコンテキストを提供するのに対し、zebは完全なトランザクションの所有権を提供します。詳細については、こちらの ブログをご覧ください。 

通信、メディア、エンターテインメント、ゲーム  

Lovelytics
Audiencelytics：Audiencelyticsは、地域広告に革命をもたらすために、LovelyticsがLocalityと提携して開発した高度なオーディエンスインテリジェンスソリューションです。Databricksデータインテリジェンスプラットフォームを活用することで、断片化された視聴データを統合し、ブランドにとって実用的な単一のアセットにします。このプラットフォームは、生成AIと自動化を利用して、リニアチャンネルとストリーミングチャンネルの両方で、キャンペーン計画、マーケティングのアクティベーション、成果測定を合理化します。この一元化されたアプローチにより、サイロ化されたワークフローや高価なサードパーティ製プロセッサへの依存が排除され、運用コストが大幅に削減されます。最終的に、Audiencelyticsは広告主に正確なターゲティングとリアルタイムのインサイトを提供し、地域メディアキャンペーンの拡張性と一貫した効果を両立させます。詳細については、こちらの 動画や ブログをご覧ください。 

Lovelytics Churnlytics： Churnlyticsは、通信、メディア、エンターテインメント分野の組織が顧客離れに対処できるように、Lovelyticsが開発した高度な予測分析ソリューションです。Databricksデータインテリジェンスプラットフォーム上に構築されており、利用パターン、請求履歴、顧客とのやり取りなど、異なるデータソースを統合して、加入者の行動の統一されたビューを作成します。機械学習モデルを適用することで、Churnlyticsは顧客が離れる前に「離脱リスクのある」顧客を特定し、企業がプロアクティブでパーソナライズされた維持キャンペーンを開始できるようにします。このデータ駆動型のアプローチにより、企業は事後対応から戦略的な予防へと移行し、実用的なリアルタイムのインテリジェンスを通じて、最終的には経常収益を保護し、長期的な顧客生涯価値を向上させることができます。詳細については、こちらの 動画をご覧ください。 

Wipro
Wipro Telecom Sales and Marketing Accelerator:このソリューションは、見込み客の獲得やコンバージョンから、販売、オンボーディング、設置、サービス、継続的なクロスセル/アップセルに至るまで、カスタマーライフサイクル全体を再設計することで、通信業界の中小企業（SMB）セグメントをターゲットにしています。LakebaseとGenieを搭載したWipro Agentic AIソリューションは、営業、マーケティング、カスタマーサービス、収益管理にわたって、インテリジェントでコンテキストを認識した意思決定を可能にします。Customer 360インテリジェンス、傾向分析に基づくインサイト、ダイナミックプライシング、リアルタイムの推奨事項、ゼロタッチフルフィルメントを統合することで、通信事業者はB2Bの規制コンプライアンスを確保しながら、B2Cのようなシンプルさを提供できます。これにより、取引成立の迅速化、ARPUの向上、チャーンの削減、SMBビジネスの持続可能なグローバル成長を促進します。

Zeb
Zebの Agentic Lakebase for Communications and Mediaは、Databricksの「エージェント向けデータベース」という位置づけを具現化する、製品化されたエージェントネイティブなパターンです。AIエージェントは、永続メモリおよびトランザクションランタイムとして、スコープ定義されたLakebase環境を受け取り、クエリ、実行、スキーマの進化、データの取り込みを行うツールを使用します。これは2つのモードで動作します。グリーンフィールド：エージェントがビジネスプロンプトを受け取り、Lakebaseをプロビジョニングし、データモデルを設計し、アプリケーションコードを生成して、本番のDatabricks Appを自動デプロイします。ブラウンフィールド：エージェントがLovable、Bolt、v0、またはCursorから既存のプロトタイプを取り込み、モデルを推論して、本番環境に移行します。他社がエージェントに読み取り専用のコンテキストを提供するのに対し、zebは完全なトランザクションの所有権を提供します。詳細については、こちらの ブログをご覧ください。 

公共部門  

Slalom
LakeSpeak:Slalomの公共部門の顧客の1社は、SlalomのMCP搭載のBrickbuilderアクセラレーターであるLakeSpeakなどのAI搭載ツールを使用して、動的でリアルタイムの状況報告書を作成することにより、緊急対応を近代化しています。これにより、意思決定が強化され、手動のレポート作成が削減され、災害時の的を絞ったデータクエリ用のAIアシスタントが提供されます。LakeSpeakは、ロジックを重複させたり、ガバナンスを損なったり、統合パターンを書き直したりすることなく、Databricks GenieとLakebaseを外部アプリ、エージェント、エンタープライズユーザーに公開するための、安全で標準化されたゲートウェイを提供します。詳細については、こちらの ブログをご覧ください。 

Zeb
Zebの Agentic Lakebase for Public Sectorは、Databricksの「エージェント向けデータベース」という位置づけを具現化する、製品化されたエージェントネイティブなパターンです。AIエージェントは、永続メモリおよびトランザクションランタイムとして、スコープ定義されたLakebase環境を受け取り、クエリ、実行、スキーマの進化、データの取り込みを行うツールを使用します。これは2つのモードで動作します。グリーンフィールド：エージェントがビジネスプロンプトを受け取り、Lakebaseをプロビジョニングし、データモデルを設計し、アプリケーションコードを生成して、本番のDatabricks Appを自動デプロイします。ブラウンフィールド：エージェントがLovable、Bolt、v0、またはCursorから既存 of プロトタイプを取り込み、モデルを推論して、本番環境に移行します。他社がエージェントに読み取り専用のコンテキストを提供するのに対し、zebは完全なトランザクションの所有権を提供します。詳細については、こちらの ブログをご覧ください。 

コール・トゥ・アクション

パートナーソリューションでデータとAIの成果を加速 

これらのすべてのソリューションに共通するテーマは同じです。運用データ、分析、AIがガバナンスの効いた1つの基盤を共有するとき、インサイトからアクションまでの距離は縮まります。そして、そのスピードを測定可能なビジネス価値に変えるのが、業界の専門知識です。ここで紹介したパートナーは、すでに設計から本番稼働へと移行しており、彼らが構築したアクセラレーターは、今すぐお客様の環境にデプロイする準備が整っています。パイロット運用の範囲を決定するには、パートナーまたはDatabricksのアカウントチームにお問い合わせください。業界を問わず、Lakebaseを活用した優位性を獲得するための最も迅速な道は、すでにその領域を熟知しているパートナーと組むことです。

Brickbuilderソリューションとアクセラレーターを今すぐ始める

AI、ML、データエンジニアリングに特化したアクセラレータや業界特化型ソリューションを含む、パートナーソリューションとアクセラレータの全ラインナップは、 Databricks Brickbuilderページでご覧いただけます。

(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