Databricksアシスタントが自分で考えて動く時代に! エージェントモード体験もくもく会

こちらのもくもく会の資料です。

https://jedai.connpass.com/event/384908/

Transcript

1. ©2026 Databricks Inc. — All rights reserved 1 Databricksアシスタントが 自分で考えて動く時代に ! エージェントモード体験もくもく会 2026/3/18 Taka Yayoi
2. ご参加いただきありがとうございます。 まもなくセッションを開始します。 #jedai #databricksでつぶやこう！ 2
3. ©2026 Databricks Inc. — All rights reserved 自己紹介 弥生 隆明 (やよい たかあき) シニア スペシャリスト ソリューションアーキテクト ▪ 2020年からデータブリックス ジャパンにお いて、プレセールス、POCに従事 ▪ 生成AI、データエンジニアリング、 アプリが専門領域です。 ▪ 前職はコンサル、総合電機メーカー にてデータ分析・Webサービス構築 などに従事。インド赴任経験あり。 ▪ Databricks Certified (Data Engineer | Machine Learning) Professional, Generative AI Engineer Associate ▪ Qiitaでいろいろ書いています。 3 @taka_aki
4. はじめる前に • もくもく会なので基本的には皆様に「もくもく」とDatabricksに触って いただきます。途中退出、途中入場は自由です。 • 途中の質問はZoomのチャットにお願いします。 • 会の様子を録画させていただきます。後ほど参照できるようにYoutubeに アップロードする予定です。 • もくもく会の後の質問はDiscordでお願いします。 ◦ https://discord.gg/WHk2Nssq 4
5. ©2026 Databricks Inc. — All rights reserved • はじめに：コパイロットからエージェントへ • 機能比較 • エージェントモード：動作の仕組み • 3つのエージェント+拡張機能 • Databricksアシスタント → Genie Code • プロンプトのベストプラクティス アジェンダ
6. ©2026 Databricks Inc. — All rights reserved • ユーザーが毎ステップ指示 • 1問1答スタイル • コードの提案・補完 • 単一タスクの実行 • ユーザーが手動でコードを実行 従来のアシスタント（チャットモード） エージェントモード（自律型 AI） はじめに：コパイロットからエージェントへ • ゴールを渡すだけで自律実行 • 計画 → 実行 → 修正のループ • ノートブック・SQL・MCP活用 • マルチステップのワークフロー • エラーも自動で検出・修正
7. ©2026 Databricks Inc. — All rights reserved 動作スタイル • チャット：1問1答 • エージェント：計画 → 実行 → 修正ループ ユーザー操作 • チャット：毎ステップ指示が必要 • エージェント：ゴールを渡すだけ コード実行 • チャット：提案のみ（手動実行） • エージェント：自動実行・エラー自動修正 機能比較：チャット vs エージェントモード
8. ©2026 Databricks Inc. — All rights reserved 💬 指示　→　🧠 計画　→　⚙ 実行　→　🔍 確認　→　✅ 完了 （結果が不十分な場合は自動で再ループ） ① 計画（Planning）：タスクを分解し、実行ステップを自律的に立案 ② 実行（Tool Use）：PythonコードやSQLを生成・実行。 Unity Catalog・MCP・Agent Skillsを活用 ③ 確認・修正（Reflection）：実行結果を評価し、不足があれば計画を修正して再実 行 エージェントモード：動作の仕組み
9. ©2026 Databricks Inc. — All rights reserved 3つのエージェント＋拡張機能
10. ©2026 Databricks Inc. — All rights reserved できること • 探索的データ分析（EDA）の自動実行 • 統計サマリー・相関分析・可視化の自動生成 • 機械学習モデルの作成・評価 • 新規分析ノートブックのゼロから作成 • エラーの自動検出・修正 プロンプト例 • NYCタクシーデータで乗車距離と料金の関係を分析して洞察をまとめて ユースケース • 定期EDAレポートの自動化 ／ データ品質チェック • 顧客離脱・異常検知モデル作成 ① データサイエンスエージェント
11. ©2026 Databricks Inc. — All rights reserved ① データサイエンスエージェント • ノートブックを作成 • 右上の　 をクリックして アシスタントを呼び出し • 右下のドロップダウンで Agentを選択 • お願いするだけ！
12. ©2026 Databricks Inc. — All rights reserved できること • Spark宣言型パイプラインの自動生成、データ変換・クレンジングの実装 • Bronze / Silver / Gold変換ロジックの構築 • 複数ファイルにまたがるパイプライン作成・編集 • dry-run・デバッグ・エラー修正のサポート プロンプト例 • S3のCSVを読み込んで顧客マスタのシルバーテーブルにクレンジングして 書き込むパイプラインを作って ユースケース • ゴールドテーブルの集計処理 ／ 既存パイプラインのリファクタ • 新規データソースの取り込み ② データエンジニアリングエージェント
13. ©2026 Databricks Inc. — All rights reserved ② データエンジニアリングエージェント • 新規 > ETLパイプライン • 右上の　 をクリックして アシスタントを呼び出し • 右下のドロップダウンで Agentを選択 • お願いするだけ！
14. ©2026 Databricks Inc. — All rights reserved できること • AI/BI Lakeviewダッシュボードの自動生成 • 自然言語でウィジェット追加・変更・修正 • データセット・クエリの自動作成 • フィルター・レイアウトの調整 • 作成後もチャットで追加修正可能 • ダッシュボードと共にGenie Spaceが自動生成 プロンプト例 売上の月次推移と地域別トップ製品を見られるダッシュボードを作って ポイント ビジネスユーザーははそのままGenieスペースでセルフサービス分析が可能 ③ ダッシュボードオーサリングエージェント
15. ©2026 Databricks Inc. — All rights reserved ③ ダッシュボードオーサリングエージェント
16. ©2026 Databricks Inc. — All rights reserved 社内ドメイン知識をアシスタントに注入 • Markdownベースのスキルパッケージ • KPIの定義・計算ロジック • 承認済みの分析パターン • ユーザーが明示しなくても自動選択 Agent Skills（GA） MCP連携（GA） ④ Agent Skills & MCP連携 LLMが外部ツールを呼び出す標準プロトコル • Confluence・GitHub・社内Wikiへの アクセス • Slackへの通知 / Jiraチケット操作 • Unity CatalogでMCPサーバーを登録・ 管理 • ガバナンスを保ちながら外部連携を拡張
17. ©2026 Databricks Inc. — All rights reserved Databricksアシスタント → Genie Code
18. ©2026 Databricks Inc. — All rights reserved Genie Codeとは データチーム向けに特化した自律型 AIエージェント 従来のアシスタントの「リネーム」ではなく、根本的なアーキテクチャの進化。 パイプライン構築、障害デバッグ、ダッシュボード作成、本番保守を自律的に実行。 実タスクベンチマークで主要コーディングエージェントの2倍以上の成功率(77.1% vs 32.1%) Unity Catalog統合 リネージ、セマンティクス、 ガバナンスを自動理解 マルチモデル タスクごとに最適な モデルを自動選択 MCP拡張 Jira、GitHub等と 外部連携
19. ©2026 Databricks Inc. — All rights reserved 従来のアシスタント vs Genie Code 観点 従来のアシスタント Genie Code 対話スタイル 1問1答。ステップごとに指示 ゴールを伝えるだけで自律実行 データサイエンス コード補完、エラー修正 フルMLワークフローを E2Eで実行 データエンジニアリング コード生成の補助 SDP生成、CDC、品質期待値を自律適用 ダッシュボード 作成の補助 セマンティック定義付きで自律生成 本番運用・保守 — バックグラウンド監視・障害自動対応 オブザーバビリティ — MLflow 3.0統合、トレース分析 MCP拡張 — Jira/GitHub/Confluence連携 記憶・学習 セッション内のみ 永続メモリで継続学習
20. ©2026 Databricks Inc. — All rights reserved 最大の変化 : 受動から能動へ 従来のアシスタント ユーザー → 指示 ↓ アシスタント → コード生成 ↓ ユーザー → 次の指示 ... → Genie Code ユーザー → ゴール設定 ↓ Genie Code → 計画→実行→検証→修正 ↓ 自律的に完了 プロアクティブ保守 パイプラインを自律監視 MCP外部連携 Jira/GitHub接続 永続メモリ 使うほど賢くなる
21. ©2026 Databricks Inc. — All rights reserved プロンプトのベストプラクティス
22. ©2026 Databricks Inc. — All rights reserved ゴールを明確に伝える 「分析して」より「〇〇データでEDAを行い、グラフ3枚と要約テキストを生成して」 データを具体的に指定する テーブル名・スキーマ・カタログ名を明示するとより正確な結果に 出力形式を指示する 「グラフで」「Markdown表で」「Pythonコードで」など形式を指定 制約条件を伝える 「既存テーブルは変更しないで」「Delta形式で保存して」など プロンプトのベストプラクティス
23. ©2026 Databricks Inc. — All rights reserved エラー修正はエージェントに任せる エラーが出ても止めずに「修正して」と追加指示するだけでOK 反復で精度を上げる 一発完璧を求めず、結果を見てフィードバックを重ねるのがコツ プロンプトのベストプラクティス
24. ©2026 Databricks Inc. — All rights reserved 今日のハンズオン 実際に動かして体験しよう！
25. ©2026 Databricks Inc. — All rights reserved Step 0（5分）：環境確認 • Databricks Free Editionにログイン • アシスタントの場所とエージェントモードの切り替えを確認 Step 1（15分）：データサイエンスエージェントを体験 • NYCタクシーデータでEDA自動化・グラフ生成まで体験 Step 2（15分）：データエンジニアリングエージェントを体験 • パイプライン生成・dry-run・エラー修正の流れを体験 Step 3（15分）：ダッシュボードオーサリングを体験 • 分析結果からLakeviewダッシュボードを自動生成 • チャットで修正 → Genieスペースとの連携を確認 ハンズオンの流れ（約50分）
26. ©2026 Databricks Inc. — All rights reserved • Genie Code のご紹介 | Databricks Blog https://www.databricks.com/jp/blog/introducing-genie-code • Genie Code | Databricks on AWS https://docs.databricks.com/aws/ja/genie-code • Genie Codeを使用する | Databricks on AWS https://docs.databricks.com/aws/ja/genie-code/use-genie-code • エージェントスキルで Genie Code を拡張する https://docs.databricks.com/aws/ja/genie-code/skills • Genie CodeをMCPサーバーに接続す https://docs.databricks.com/aws/ja/genie-code/mcp • AI/BI Genie スペースとは https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/databricks/genie/ 参考ドキュメント（日本語）
27. ©2026 Databricks Inc. — All rights reserved