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<rss xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/" version="2.0" xml:base="https://www.databricks.com/jp"><channel><title>Databricks</title><link>https://www.databricks.com/jp</link><description>The Data and AI Company</description><language>ja</language><lastBuildDate>Mon, 01 Jun 2026 20:05:29 GMT</lastBuildDate><image><url>https://www.databricks.com/jp/wp-content/uploads/2019/12/cropped-databricks-icon-32x32.png</url><title>Databricks</title><link>https://www.databricks.com/jp</link><width>32</width><height>32</height></image><item><title>進化するデータベース開発を有効にする：Lakebaseによるデータベースブランチング</title><link>https://www.databricks.com/jp/blog/enabling-evolutionary-database-development-database-branching-lakebase</link><guid isPermaLink="false">https://www.databricks.com/jp/blog/enabling-evolutionary-database-development-database-branching-lakebase</guid><pubDate>Fri, 29 May 2026 22:04:37 GMT</pubDate><description>このシリーズが存在する理由 Evolutionary Database Design で説明され、Refactoring Databases: Evolutionary Database Design で具体化された...</description><category>パートナー</category></item><item><title>Databricks at SIGMOD 2026</title><link>https://www.databricks.com/jp/blog/databricks-sigmod-2026</link><guid isPermaLink="false">https://www.databricks.com/jp/blog/databricks-sigmod-2026</guid><pubDate>Fri, 29 May 2026 18:28:00 GMT</pubDate><description>Databricksは、データとAIの分野で可能なことの限界を常に押し広げ、エンジニアリングイノベーションの道をリードし続けています。Spark Declarative...</description><category>企業概要</category><category>イベント</category></item><item><title>CMS TEAMでの勝利：今日と明日のVBC実現に向けた学習ヘルスシステムの構築</title><link>https://www.databricks.com/jp/blog/winning-under-cms-team-building-learning-health-system-realize-success-vbc-today-and-tomorrow</link><guid isPermaLink="false">https://www.databricks.com/jp/blog/winning-under-cms-team-building-learning-health-system-realize-success-vbc-today-and-tomorrow</guid><pubDate>Fri, 29 May 2026 13:53:00 GMT</pubDate><description>2026年1月1日より、米国全土の700以上の病院がバリューベースケアにおける新たな現実に直面しました。メディケア・メディケイド・サービスセンター（CMS）のTransforming...</description><category>業界</category><category>医療・ライフサイエンス</category></item><item><title>エンタープライズリーダーは、組織全体でAIエージェントをどのようにスケールさせているか</title><link>https://www.databricks.com/jp/blog/how-enterprise-leaders-are-scaling-ai-agents-across-their-organization</link><guid isPermaLink="false">https://www.databricks.com/jp/blog/how-enterprise-leaders-are-scaling-ai-agents-across-their-organization</guid><pubDate>Thu, 28 May 2026 19:30:00 GMT</pubDate><description>Dee Fitzgerald（Danone CDO）、Prem Natarajan（Capital One EVP、Chief Scientist）、Ratheesh Kamoor（Warner Bros. Discovery グループ...</description><category>データ戦略</category><category>データリーダー</category></item><item><title>Databricks 上の Apache Iceberg の進化: Iceberg v3 GA、オープン共有、統合ガバナンス</title><link>https://www.databricks.com/jp/blog/unity-catalog-and-next-era-apache-icebergtm</link><guid isPermaLink="false">https://www.databricks.com/jp/blog/unity-catalog-and-next-era-apache-icebergtm</guid><pubDate>Thu, 28 May 2026 18:58:09 GMT</pubDate><description>オープンレイクハウスの次のフェーズは、カタログによって定義されます。オープンテーブルフォーマットにより、多くのエンジンが同じデータ上で動作できるようになりましたが、カタログは、そのデータがシステム間...</description><category>製品</category></item><item><title>大規模で信頼性の高いLLM推論</title><link>https://www.databricks.com/jp/blog/reliable-llm-inference-scale</link><guid isPermaLink="false">https://www.databricks.com/jp/blog/reliable-llm-inference-scale</guid><pubDate>Wed, 27 May 2026 20:20:00 GMT</pubDate><description>Databricksでは、KimiやQwenなどのオープンソースモデルから、OpenAI、Gemini、Claudeなどのプロプライエタリモデルまで、あらゆる最先端モデルに対応する独自の推論プラットフォームを構築しました。私たちは、Superhuman、Yipit...</description><category>エンジニアリング</category><category>データサイエンス・ML</category><category>AI</category><category>AI Engineering</category></item><item><title>BIサービス提供のポイント：パフォーマンスとTCOを最大化する</title><link>https://www.databricks.com/jp/blog/bi-serving-pointers-maximizing-performance-and-tco</link><guid isPermaLink="false">https://www.databricks.com/jp/blog/bi-serving-pointers-maximizing-performance-and-tco</guid><pubDate>Wed, 27 May 2026 20:15:00 GMT</pubDate><description>BIダッシュボードの動作が遅く、チューニングに時間とコストがかかりすぎていませんか？これはよくあるパターンです。ダッシュボードのクエリに30秒かかるため、誰かが集計テーブルを作成して高速化します。そのテーブルには更新パイプラインが必要です...</description><category>プラットフォーム</category><category>データウェアハウス</category></item><item><title>クラウド障害に対するレイクベースアーキテクチャの耐障害性</title><link>https://www.databricks.com/jp/blog/how-lakebase-architecture-stays-resilient-cloud-failures</link><guid isPermaLink="false">https://www.databricks.com/jp/blog/how-lakebase-architecture-stays-resilient-cloud-failures</guid><pubDate>Wed, 27 May 2026 15:15:00 GMT</pubDate><description>昨年、エージェントは新しい使用パターンでクラウドインフラストラクチャの限界を押し広げてきました。コントロールプレーン操作のスループット向上：エージェントは、人間よりもはるかに高いレートでデータベース、ストレージ、コンピューティング、その他の...</description><category>エンジニアリング</category></item><item><title>Databricks Lakebase の自動節約機能、Always-On 価格プランのご紹介</title><link>https://www.databricks.com/jp/blog/introducing-always-pricing-automatic-savings-databricks-lakebase</link><guid isPermaLink="false">https://www.databricks.com/jp/blog/introducing-always-pricing-automatic-savings-databricks-lakebase</guid><pubDate>Wed, 27 May 2026 15:15:00 GMT</pubDate><description>ほとんどのマネージド運用データベースでは、柔軟性を重視するなら「サーバーレス」を選択して割高な料金を支払うか、単価は安いものの俊敏性を犠牲にする「プロビジョニング済み」を選択するか、という二者択一を迫られます。それは誤った選択です。Databricks...</description><category>プラットフォーム</category><category>製品</category></item><item><title>Lakebase Change Data Feed (CDF) の発表</title><link>https://www.databricks.com/jp/blog/announcing-lakebase-change-data-feed-cdf</link><guid isPermaLink="false">https://www.databricks.com/jp/blog/announcing-lakebase-change-data-feed-cdf</guid><pubDate>Wed, 27 May 2026 13:11:00 GMT</pubDate><description>従来、運用データベースからデータを移動するには、ソースごとに宛先ごとにパイプラインを設定・監視する必要がありました。ほとんどのチームにとって、これは壊れやすく、統制がなく、O(n)...</description><category>製品</category></item></channel></rss>
