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KJ(Kenji Matsuda)
July 16, 2026
Technology
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Data + AI Summit 2026 イベントレポート: 「AIがビジネスで意思決定するデータ基盤」へ
KJ(Kenji Matsuda)
July 16, 2026
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Transcript
@IVRy Inc. All rights reserved. Data + AI Summit 2026
イベントレポート: 「AIがビジネスで意思決定するデータ基盤」へ 株式会社IVRy データエンジニア 松⽥ 健司
ヤフー株式会社(2014 - 2016) 新卒⼊社し、広告配信システムのDMP開発に従事。 株式会社カケハシ(2016 - 2025) 薬局向けSaaSのスタートアップに6⼈⽬として参画。 ソフトウェア開発を起点に、データエンジニア、 エンジニアリングマネージャーまで、事業の成⻑に
合わせて幅広く経験。 株式会社IVRy(2025-) データエンジニアとして、データ基盤の構築に従事。 松⽥ 健司 (X:@ken_3ba) 2
対話AIプラットフォーム 「アイブリー」
@IVRy Inc. All rights reserved. 4 アイブリーとは 2つの機能が循環する"対話の場" 対話AIプラットフォームとしての価値構造 電話、Chatなど、 あらゆる顧客接点の
コンテキストを理解 AI対話機能 対話データを ⼀元管理‧分析 IVRy DataHub アイブリーは、あらゆる顧客接点の⽂脈を理解するAI対話機能と、その対話データを⼀元管理‧分析するIVRy Data Hub。この2つを備えた『対話AIプラットフォーム』です ⾮構造化デー タ 対話品質の向上 リスク検知 ナラティブな 対話データ ⽂脈理解 聞き返し ナレッジの集約 VoC分析 対話の場
@IVRy Inc. All rights reserved. 5 現場の声が、経営に効くデータに変わるまで 対話AIプラットフォームとしての価値構造 IVRy Data
Hubによってこれまでブラックボックスだった現場の声を分析可能なデータに変え、対応品質の 向上や顧客との⻑期的な信頼関係の構築など、経営課題の解決に直結させます 電話 Chat SMS メール アイブリー スタッフ FAQ 顧客データ 対話データを ⼀元管理‧分析 IVRy DataHub 対話データ 顧客データ FAQ /マニュアル データの可視化 対話データ
@IVRy Inc. All rights reserved. 今⽇話すこと 6 https://zenn.dev/ivry/articles/dais-2026-report
@IVRy Inc. All rights reserved. アジェンダ 7 1. Databricks Data
+ AI Summitとは 2. Summitを通じて感じた Databricksのメッセージ 3. 興味を持った注目の機能 4. 現地に参加してみて
@IVRy Inc. All rights reserved. 8 Databricks Data + AI
Summitとは Databricksが年に⼀度開催する世界最⼤級のデータ‧AIカンファレンス 毎年、サンフランシスコのMoscone Centerで開催される。
@IVRy Inc. All rights reserved. 9 Data + AI Summit
2026の規模は過去最⼤規模 参加者はオンライン含めて10万⼈、現地は174カ国から3.2万⼈、 セッション‧トレーニングは800以上、うち顧客セッションが350以上 引⽤:Data + AI Summit Keynote 2026 | Day 1
@IVRy Inc. All rights reserved. 10 ExhibitorもQuestも⻑蛇の列 Exhibitorは240以上出展されていた。 ワールドカップ期間中だったためパブリックビューイングが⼤盛り上がり。 Questで豪華賞品(Genieのクッションが欲しかった)をゲットできた。
@IVRy Inc. All rights reserved. アジェンダ 11 1. Databricks Data
+ AI Summitとは 2. Summitを通じて感じた Databricksのメッセージ 3. 興味を持った注目の機能 4. 現地に参加してみて
@IVRy Inc. All rights reserved. 12 Keynote:Databricksが考えるデータ基盤のあるべき姿 「AIは⼗分に賢い。ただ、まだ仕事では使えていない。」と主張 引⽤:Data +
AI Summit Keynote 2026 | Day 1
@IVRy Inc. All rights reserved. 13 モデルの賢さよりも、その周辺の整備こそが課題 Context(業務⽂脈)、Control(ガバナンス)、Cost(コスト管理)、Choice(モデル選択) 引⽤:Data +
AI Summit Keynote 2026 | Day 1
@IVRy Inc. All rights reserved. 14 今後のデータ基盤の役割は? データを貯める場所からAIがビジネスで安⼼‧安全に意思決定するための⼟台へ パイプラインの生成から障害の検知・修正まで、 AIが自
律的に実行する。 出典:Databricks Data + AI Summit 2026 キーノートより整理 データの使い方 保存中心 意思決定支援 ETL開発 手動 自動生成・運用 分析の担い手 人が分析 AIが分析 データ連携 閉じた基盤 オープンな連携 ログ・コスト監視 分散 一元管理 モデルの選択 単一モデル 複数モデル
@IVRy Inc. All rights reserved. アジェンダ 15 1. Databricks Data
+ AI Summitとは 2. Summitを通じて感じた Databricksのメッセージ 3. 興味を持った注目の機能 4. 現地に参加してみて
@IVRy Inc. All rights reserved. 16 Genie Ontology:データの意味と関係性を⾃動でナレッジグラフに 組織の指標や定義を⾃動抽出し、OntoRankで信頼できるデータソースを⾒分ける。 テーブルを渡すだけでは使われなかったので、この意味を渡す層を、基盤に持たせたい。
@IVRy Inc. All rights reserved. 17 LTAP / Lakebase:OLTPとOLAPをコピーなしで1つに統合 OLTPのデータが、複製もCDCもなく常に最新のままOLAPとして使える。
ずっと待ち望んでいた機能。⽇本リージョンにも来たので、さっそく触りたい。
@IVRy Inc. All rights reserved. 18 Unity AI Gateway:LLMのコストとアクセスを⼀元管理する LLMのコスト‧ルーティング‧トレーシングを⼀箇所に集めて管理する機能。
「AI破産」しないように。安⼼して使える⼟台を、早めに整えたい。
@IVRy Inc. All rights reserved. 19 CustomerLake:エージェント型のCustomer Data Platform(CDP) セグメントでなく個⼈単位で「次に取るべきアクション」を1:1で回し続ける。
この領域にまで踏み込んできたことに驚き、⾃社サービスを⾒つめ直すきっかけになった。
@IVRy Inc. All rights reserved. 20 まだまだたくさん話題はあった 今回は4つを取り上げたが、残りについてはブログ記事で解説してる https://zenn.dev/ivry/articles/dais-2026-report
@IVRy Inc. All rights reserved. アジェンダ 21 1. Databricks Data
+ AI Summitとは 2. Summitを通じて感じた Databricksのメッセージ 3. 興味を持った注目の機能 4. 現地に参加してみて
@IVRy Inc. All rights reserved. 22 街全体がDatabricks⼀⾊にジャックされ、⼤賑わい ⼊国審査でもタクシーでも、街全体がイベントを知っていた。 Keynoteも⻑蛇の列、予約はほぼ埋まり、⽴ち⾒も出ていた。
@IVRy Inc. All rights reserved. 23 打ち上げはORACLE PARKを貸し切ってライブ The Chainsmokersまで来ていて、Databricksめっちゃお⾦かけてるなと驚いた
@IVRy Inc. All rights reserved. 24 サンフランシスコの街は楽しみがいっぱい ステーキも、街の広さも、何もかもがビッグだった。 街中でWaymoが普通に⾛っていて、未来を感じた。
@IVRy Inc. All rights reserved. 25 現地は、いいぞ Keynoteはオンラインでも⾒られる。 それでも、⽣の発表をその場の熱狂の中で聞くと記憶への残り⽅が違う。 そして、「帰ったら絶対試すぞ」という気持ちが湧いてくる。
セッションもブースも、情報は現地でしか⼿に⼊らない。同じサービスを提供し ていたり、課題を感じている海外の事例を知れた。現地の⼈と直接交わせたの は、⼤きな財産。 そして、同じ熱狂を共有した⽇本⼈と、⼀気に距離が縮まった。 みんなDatabricksの今後に興味が出て、より好きになったな、と。
26 データチームの採⽤ページもできました。 https://ivry.jp/lp-article/data-team/
26 2026.0 .30 @ IVRy 東京オフィス
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