Databricks AI/BIクイックワークショップ

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved 2時間で身につく！ Databricks AI/BIクイックワークショップデータ分析の世界が大きく変わろうとしています。 AIの進化により専門知識がなくても自然な会話感覚でデータを分析できる時代が到来しました。 2時間のワークショップを通じて、ビジネスユーザーの皆様にDatabricksのAI/BI を活用した次世代のデータ分析をハンズオン形式で体験いただきます。主な対象者 ● 業務データの分析に興味をお持ちのビジネスユーザー ● Databricksの経験は不問です ※ SQLやExcel/Power BI/Tableauなどのツールを用いた業務データ分析の経験があることが望ましいですが、必須ではありませんゴール事前準備アジェンダ 1. Databricksの全体像の紹介（15分） 2. Unity Catalog & AI/BI 概要説明（15分） 3. ハンズオン（約90分※） ○ Unity Catalog・AI/BIダッシュボード・AI/BI Genie ● Databricksによるデータ分析の新しい可能性を理解する ● AIを活用したデータ分析手法の効果を体感する ● 自社のデータ分析業務の改革に向けたヒントを得る ● 環境：お客様のDatabricks環境を利用 ● データ：サンプルデータ作成用ノートブックで準備 ※ ワークショップ開催の 1週間前までを目安に、環境の確認・設定に関する事前打ち合わせを実施させていただきます (約1時間) ※ ハンズオンの時間は、参加人数やスキルレベル、実施形態（オンラインまたは対面）に応じて 2時間程度の確保が望ましい場合があります。具体的な時間設定は事前に相談の上、調整可能です。

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved 環境セットアップガイドへのリンク • AI/BIクイックワークショップ環境セットアップガイド (Speaker Deck) • https://speakerdeck.com/databricksjapan/aibi-quick-workshop-environment-s etup-guide • サンプルテーブル作成用ノートブック (GitHub) • https://github.com/nakazax/databricks-aibi-quick-workshop-ja 本ワークショップをセルフサービスで実施する場合、以下のリンクを利用してワークショップ環境をセットアップください

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved Agenda 1. Databricksの全体像の紹介（ 15分） 2. Unity Catalog & AI/BI 概要説明（15分） 3. ハンズオン（85分） ○ Unity Catalog（15分） ○ AI/BI ダッシュボード（35分） ○ AI/BI Genie（35分） 4. アンケート・質疑応答（5分）

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved データ & AI カンパニー Creator of: 7 10,000+ 顧客数 $2.4B+ 年間売上 $43B+ 推定企業価値レイクハウスの発明者で生成AI のパイオニアガートナーが認知するリーダーの 1社 - Cloud Database Management Systems - Data Science and ML Platforms 2013年設立 (日本法人は2019年設立)

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved ノートブックデータ分析、ETL、機械学習、アプリ開発まで行える万能インターフェイスマルチ言語対応 SQL / Python / R / Scala リアルタイム共同編集柔軟なクラスター管理処理や負荷に応じたスペック選択サーバーレスオプション開発者フレンドリー生成AIアシスタントによる支援、自動履歴保存、Git連携、変数の表示、デバッグ etc. 機能紹介 1/4

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved SQLウェアハウス高性能・低コストなSQLとBIの実行基盤 SQL & 組み込みの BI SQLエディタ、SQLノートブック、ダッシュボード、Genieの実行基盤主要BIツールからの接続性 Power BI / Tableau / Looker etc. JDBC / ODBC接続をサポートアドバンスドな機能ユーザー定義関数 / AI (LLM) 関数フェデレーションクエリ(Snowﬂake / BigQuery / Redshift / 各種RDB etc.) 機能紹介 2/4

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved 機械学習実験から本番運用まで MLOpsをワンストップで実現ライフサイクル管理実験管理、モデル管理、サービング、モニタリングまで一気通貫でサポートリアルタイム推論本番環境グレードのサーバーレスのリアルタイム推論エンドポイント LLM機能カスタムLLMの構築・Fine Tuning AIエージェントの開発から評価まで機能紹介 3/4 AutoML ノーコードで迅速なモデル開発生成されたノートブックでさらに改善

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved Databricks Apps セキュアなデータ & AIアプリを迅速に構築機能紹介 4/4 シンプルにアプリを構築可能使いなれたPythonフレームワークを用いてアプリを素早く構築、実行できる。用意された Python テンプレートから選択も可能本番環境対応 Gitバージョン管理、CI/CDサポートにより本番環境対応のアプリケーションを実行可能セキュリティとガバナンス Unity Catalog、OIDC/OAuth 2.0とSSOによるセキュアなユーザー認証を提供 2025年2〜4月にGA予定 AWS, Azure, GCPの米国リージョンなどで利用可能日本リージョンへの展開予定は未定

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データインテリジェンスプラットフォーム

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ディザスターリカバリコストコントロールエンタープライズセキュリティ 100% サーバレスレイクハウス AI/BI ビジネスインテリジェンス Databricks SQL データウェアハウス Workﬂows/DLT 取り込み、ETL ストリーミング Mosaic AI 人工知能 Databricksデータインテリジェンスプラットフォーム

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved Agenda 1. Databricksの全体像の紹介（15分） 2. Unity Catalog & AI/BI 概要説明（ 15分） 3. ハンズオン（85分） ○ Unity Catalog（15分） ○ AI/BI ダッシュボード（35分） ○ AI/BI Genie（35分） 4. アンケート・質疑応答（5分）

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved Q. データガバナンスとは？ ● デジタルビジネスを拡大しようとする組織の80％は、不十分なガバナンスが原因で失敗している（Gartner） ● データガバナンスの不備により、ユーザーの時間の30％が付加価値のないタスクに費やされている（McKinsey） ● データガバナンスの不備は、年間1,500万ドルもの財務的損失をもたらす可能性がある（investopedia） A. データ資産について、ライフサイクル全体を通して管理するための、原則、プラクティス（実践的な手法）、ツールを組み合わせた総合的な管理手法監査共有アクセス制御リネージディスカバリーデータの使用状況の把握（利用者、時期）社内外へのデータの安全な共有データ保護の仕組み・方法データの関連性とライフサイクルの追跡データの容易な検索・検出事実主要なテーマ

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©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 従来のカタログ Unity Catalog Delta Lake Parquet Iceberg アクセス制御発見・検出リネージ監査安全なデータ共有品質モニタリングコスト制御ビジネス上の意味セキュリティコラボレーション品質管理テーブル AIモデルファイル Notebooks Dashboards あらゆる外部データソースと接続あらゆるツール、エンジン、プラットフォームとのオープンなアクセスと連携データとAIを一元管理するガバナンス基盤

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved データについての詳細を調べることができるポータルとして機能カタログエクスプローラーテーブル構造・説明列名、データ型、ビジネスメタデータ等その他基本情報作成/最終更新の日時、ユーザー、ストレージの場所、テーブルプロパティ等履歴いつ、誰が、どのコードやジョブでどんな処理をしたか、等を一覧表示アクセス権限アクセスできるユーザーや権限の種類データリネージュ他のデータとの依存関係の可視化、ジョブやMLモデル、コードとの関連も表示利用状況このテーブルを使用している主なユーザー、クエリやコード、利用頻度等を可視化データプロファイルデータの中身に関する様々な統計、データ品質のダッシュボード

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved AI/BI ダッシュボードデータを可視化 AI支援による BI開発自然言語を用いて、データセット、ビジュアル、ダッシュボードを素早く作成統合されたガバナンスとセキュリティ生データからダッシュボードまで、エンドツーエンドでリネージを追跡リアルタイムのインサイト提供従来のBIツールの様にデータの範囲や鮮度を犠牲にせず、リアルタイムにインサイトを提供一般提供（GA）

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved データとBIの統合的なガバナンスとセキュリティエンドツーエンド・列レベルのリネージデータパイプラインの変更が下流のダッシュボードにどんな影響を与えるかを列レベルで把握データと BI資産を一元的に管理・保護 Databricks外で特別なガバナンスモデルやデータウェアハウスを準備する必要なし Unity Catalog

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved あなたが予測できるのはユーザーが尋ねる質問のほんの一部ユニークユーザー数は？国別の売上の推移は？最も重要な顧客層は？最もポピュラーな配送方法は？注文の優先度の変化の傾向は？注文の優先度別の売上の構成は？主要なサプライヤーは？現在の在庫レベルは？最もリードタイムが長いサプライヤーは？サプライチェーンのボトルネックはどこか？配送の遅延頻度は？欠品が発生している製品は？需要予測の精度は？余剰在庫がある場所は？場所別の在庫の状況は？最も利益が大きい製品は？配送遅延のコストは？品質に問題のあるサプライヤーは？平均的な注文履行時間は？輸送コストの傾向は？配送コストの傾向は？サプライヤーの契約義務の遵守状況は？製品別の返品率は？倉庫の稼働率は？持続可能性目標の達成状況は？

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved AI/BI Genie データと会話セルフサービスでの Q&A ダッシュボードの更に先へ：ユーザーが自らのデータと自然言語を通じて会話しインサイトを得られるデータインテリジェンスを活用したAI AIはユーザーデータに固有の知識を元に回答、ユーザーフィードバックを通じた精度の向上が可能ガバナンスとセキュリティユーザーがアクセス可能なデータは Unity Catalogで完全に管理一般提供（GA）

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved GENIE Query Agent Query Agent AIエージェントユーザー固有のデータの意味を継続的に学習するエージェントシステム専門のAIエージェントが協調して動作するアンサンブル方式必要に応じてユーザーに確認を求めるツールとコンテキストの活用 • Unity Catalogのメタデータ • クエリ履歴 (すべてのワークロード ) • 関連する資産 (ノートブック、ダッシュボード、クエリ ) • セマンティックモデル (利用可能な場合 ) 学習し、記憶する質問は何でしょうか？ユーザーデータの意味を継続的に理解

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved データインテリジェンスを活用した AIによる精度の高い回答データプラットフォームからのインテリジェンス管理者の指示を通じたインテリジェンスユーザーフィードバックを通じたインテリジェンス GenieはUnity Catalogのテーブルのスキーマ、コメント、PK/FK関係を理解する。加えて、ダッシュボード内の SQLクエリも理解する。 Genieスペースの管理者は、指示（例：SQL クエリ、ビジネスルール、セマンティクス）を通じて更にインテリジェンスを追加できる。質問にどのように回答すべきか不確かな場合、 Genieは回答を推測するのでなくユーザーに明確化を求める。ユーザーはリアルタイムでフィードバックを提供することで、Genieの回答精度を更に向上できる。

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved AIが生成するインサイトにガバナンスとセキュリティを適用 Genieのモニタリング機能を用いることで、ユーザーが質問した内容をレビューできる。評価 (良い/悪い) を元に今後の回答精度を向上させられる。 AI/BIダッシュボード AI/BI Genie 安全な回答を返却企業データアクセスポリシーを適用 Unity Catalog GenieはUnity Catalogのアクセスポリシーを遵守し、ユーザーがアクセス可能なデータのみを返却する。

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved AI/BIを選ぶ理由シンプルなアーキテクチャー AI/BIはデータプラットフォームの一部として統合されているため、別のデータシステムや BIシステムの管理は不要 AI/BIはユーザーのデータ資産や使用パターン、ビジネスの概念に関する深い知識を持ち、関連性が高く正確な回答を迅速に生成 AI/BI Genieは、ビジネスユーザーがダッシュボードを超えて、自然言語を使って新しいインサイトをセルフサービスで得られるようサポートするデータを深く理解より賢いセルフサービス 1 2 3

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved Agenda 1. Databricksの全体像の紹介（15分） 2. Unity Catalog & AI/BI 概要説明（15分） 3. ハンズオン（85分） ○ Unity Catalog（15分） ○ AI/BI ダッシュボード（35分） ○ AI/BI Genie（35分） 4. アンケート・質疑応答（5分）

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved ハンズオン : Unity Catatlog 1. Databricksワークスペースにログイン ○ ログイン方法は参加者向け事前作業ガイド参照 2. 表示言語を日本語に変更 3. サンプルのテーブルを表示 ○ カタログ: aibi_demo_catalog (又は当日指示) ○ スキーマ: bricksmart ○ テーブル: gold_user 4. サンプルのテーブルの各種情報を確認 ○ どんなデータが入っているか？ ○ いつ、誰によって作られたか？ ○ 誰がデータを使用できるか？ ○ テーブル/他データ資産との関係性は？ 1. テーブルの説明の鉛筆ボタンを押してみましょう（説明を変更してもSaveを押さなければ反映されません） 2. 列のコメントの鉛筆ボタンを押してみましょう 3. transactions テーブルの概要タブの「関係を表示」ボタンを押してみましょう課題追加課題 (時間があれば挑戦 )

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved Agenda 1. Databricksの全体像の紹介（15分） 2. Unity Catalog & AI/BI 概要説明（15分） 3. ハンズオン（85分） ○ Unity Catalog（15分） ○ AI/BI ダッシュボード（ 35分） ○ AI/BI Genie（35分） 4. アンケート・質疑応答（5分）

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved ハンズオン : AI/BIダッシュボード 1. 空のダッシュボードを作成 • 名前例: EC分析ダッシュボード _山田太郎 • 使用するウェアハウス : Serverless Starter Warehouse または当日指示 • 2. ダッシュボードにテキストを追加 • テキスト例: # 基本的な分析 • 3. ダッシュボードにデータセットを追加 • gold_user テーブルを選択 • 4. ダッシュボードにグラフを追加 1. 合計ユーザー数 2. 年齢層別ユーザー数 3. 性別別ユーザー数 4. 地域別ユーザー数課題 5. ダッシュボードにフィルタを追加 1. 年齢層 2. 性別 • 6. ダッシュボードを公開 • 7. クロスフィルタリングを試す • グラフの「シニア層」などをクリックし他のグラフの変化を確認する

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved ハンズオン : AI/BIダッシュボード 1. ダッシュボードに新しいページを追加 • 既存ページ名を基本などに変更する • 新規ページ名を応用などに変更し、 # 応用的な分析のテキストを追加する • 2. Databricks Assistantを活用して以下のデータセット用のSQLを追加 1. 地域別・年齢層別のユーザー数 2. 年齢層別・地域別の平均食品購入点数 • 3. 2のデータセットを使ってグラフを作成 • 4. ダッシュボードを公開追加課題 (時間があればチャレンジ ) 5. 公開済みダッシュボード上の Genieに聞くをクリックし、何かしらの質問をしてみる • データセットについて日本語で説明して • シニア層の定義は？ • 地域の例は？

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved ハンズオン操作例地域別・年齢層別のユーザー数のデータセット作成 > gold_user のSQLをコピー & ペースト SQLから作成をクリックした後、gold_userデータセットの SQLをコピーして右側のクエリエディタに貼り付ける。 ※ Databricks Assistantはクエリエディタの内容を読み取る。Databricks Assistantに正しいテーブル名を教えるのが目的。

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved ハンズオン操作例地域別・年齢層別のユーザー数のデータセット作成 > Databricks AssistantにSQL作成を指示 SELECT region, age_group, COUNT(*) AS user_count FROM aibi_demo_catalog.bricksmart.gold_user GROUP BY region, age_group ORDER BY region, age_group アシスタントが生成する想定の SQL ※ 異なるSQLが生成された場合、以下をコピー &ペーストして利用

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved ハンズオン操作例地域別・年齢層別のユーザー数のデータセット作成 > 作成した SQLを反映 SELECT region, age_group, COUNT(*) AS user_count FROM aibi_demo_catalog.bricksmart.gold_user GROUP BY region, age_group ORDER BY region, age_group アシスタントが生成する想定の SQL ※ 異なるSQLが生成された場合、以下をコピー &ペーストして利用

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved ハンズオン操作例年齢層別・地域別の平均食品購入点数のデータセット作成 > 同様の流れで実施 SELECT region, age_group, AVG(food_quantity) AS avg_food_quantity FROM aibi_demo_catalog.bricksmart.gold_user GROUP BY region, age_group ORDER BY region, age_group アシスタントが生成する想定の SQL ※ 異なるSQLが生成された場合、以下をコピー &ペーストして利用

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved Agenda 1. Databricksの全体像の紹介（15分） 2. Unity Catalog & AI/BI 概要説明（15分） 3. ハンズオン（85分） ○ Unity Catalog（15分） ○ AI/BI ダッシュボード（35分） ○ AI/BI Genie（35分） 4. アンケート・質疑応答（5分）

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved AI/BI Genieのセットアップのポイント指示の追加精度の検証 • データチームは、一般的な指示やサンプルのSQL文を通じてGenieをガイド、教育することができます • データチームや信頼できるビジネスユーザーは、期待される回答をテストすることができます • 指示に対して必要な改善を行いますフォーカスされたトピックとデータ • 1つのGenieスペースは1つのトピックにフォーカスします • 適切に文書化・整理された Unity Catalogのテーブルやビューを入力にします

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved 一般的な指示（General Instructions） • データチームは、一般的な指示を通じてGenieに直接的なガイドを提供できます • 組織独自の専門用語やロジック、コンセプト、 KPIなどを定義します • 時間経過と共に指示を見直すことを推奨しますあなたは日本における [データの名称]に関する日本人のエキスパートです。与えられた質問に対して英語を使わずに日本語で回答します。一般的な指示の例

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved 1. Genieスペースを作成 • Title例: EC分析スペース_山田太郎 • Default warehouse: Serverless Starter Warehouse または当日指示 • Tables: aibi_demo_catalog > bricksmart スキーマの全テーブルを選択 • 2. 商品のカテゴリーの理解 • ブリックスマートの商品のカテゴリーをGenieに聞く • 回答が英語の場合、日本語で回答するように Genieに指示を追加する • 3. 商品のサブカテゴリーの理解ハンズオン : AI/BI Genie 課題 4. 回答にフィードバックを付与 • Good/Badを付与 • 管理者にレビューリクエストを送信 • 5. スペース設定の更新 • 説明とサンプル質問を追加 • 6. スペースの共有 • ワークスペースのユーザーに作成した Genieスペースを共有

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved ハンズオン : AI/BI Genie 1. 地域の傾向を分析（以下は観点の例） • ユーザーがいる地域 • 東京と大阪のカテゴリー別の売上金額と割合 • 東京と大阪のカテゴリー別の購買客数・客単価・購買頻度 • 2. 年齢層の傾向を分析 • ユーザーの年齢層 • 年齢層ごとのカテゴリー別の売上金額と割合 • シニア層と中年層の食料品の売上構成の差追加課題 (時間があればチャレンジ ) 3. 更に時間があれば自由に質問を行いデータの隠れた傾向を炙り出す以下は分析軸の例 • 性別ごとの傾向 • 組み合わせによる傾向 i. 若年層の地域別の傾向 ii. ｖシニア層の地域別の傾向

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©2025 Databricks Inc. — All rights reserved Agenda 1. Databricksの全体像の紹介（15分） 2. Unity Catalog & AI/BI 概要説明（15分） 3. ハンズオン（85分） ○ Unity Catalog（15分） ○ AI/BI ダッシュボード（35分） ○ AI/BI Genie（35分） 4. アンケート・質疑応答（ 5分）