Data + AI Summit 2025-セッションレポート Summit Live: Industry-by-Industry – Customers, Solution Accelerators, and Use Cases Across Popular Industries

はじめに

本記事はData + AI Summit 2025 のSummit Liveセッションで紹介された
各業界のDatabricks 活用ユースケース事例をまとめたものになります。

セッション概要

このライブセッションでは、金融、医療、広告、サイバーセキュリティ、エネルギーなど、様々な業界のリーダーたちがDatabricks とAIの活用事例が紹介されました。

全体を通じて、「データの統合・ガバナンス・インテリジェンスの注入・知見の共有」といった共通テーマが浮き彫りになりました。

金融:RBC Capital Markets — Databricks でのAI戦略全社展開

登壇者:Bobby Grubert氏(RBC Capital Markets AI & デジタルイノベーション責任者)

活用事例

  • AIモデルの学習・推論基盤としてDatabricks を活用
  • AIエージェント「Aiden」開発・運用において、Databricks のスケーラブルな処理基盤とMLパイプライン機能を使用。
  • データ統合・クレンジング・特徴量生成・推論・モニタリングまでをDatabricks 上で一貫管理。

成果

  • AIの社内展開(現在5,000人規模)を迅速に実施。
  • 決算データ要約AI「QuickTakes」により分析時間を60%短縮。

広告:Integral Ad Science — Databricks によるデータメッシュ基盤構築とAI分析

登壇者:Bala RajagoPal氏(Integral Ad Science エンジニアチームマネジメント責任者)

活用事例

  • データメッシュアーキテクチャのコアプラットフォームとしてDatabricks を採用
  • 各ドメインチームが自律的にデータを管理しつつ、メタデータ駆動でガバナンスを実現。
  • MLモデルのリアルタイム適用、ストリーミングデータ処理、自然言語による分析にDatabricksを使用。

成果

  • ダッシュボードに頼らず、生成AIによる会話型データ分析環境を構築。
  • 広告主や代理店の意思決定スピードが大幅に向上。

サイバーセキュリティ:Arctic Wolf — Databricks × LLMによるSOCの自動化と信頼性向上

登壇者:Michael MyIrea氏(Arctic Wolf AIフェロー・アーキテクト)

活用事例

  • 膨大なセキュリティイベントログ(週8兆件)の取り込み・前処理にDatabricksを利用
  • LLM評価フレームワーク「Mosaic LLM Judge」をDatabricks 上で運用し、F1スコア管理や説明性のあるAIを構築。
  • AIエージェントのトレーサビリティと精度検証にDatabricks が中核

成果

  • 人間と同等以上の精度で異常検出を実現。
  • 高保証環境でも適用可能なAI運用体制を確立。

エネルギー・製造:NOV — Databricks でIoT×AIの現場実装を推進

登壇者:Even Skov-Skov(NOV 技術実装マネージャー)

活用事例

  • 掘削機器に設置したセンサーから収集されるIoTデータをDatabricks 上で集約・分析
  • 動画・音声などのマルチモーダルデータ処理もDatabricks で一元管理。
  • Edge-to-Cloud アーキテクチャのクラウド処理基盤として活用。

成果

  • 異常検知、設備寿命予測、遠隔地での無人運用を実現。
  • SCADA連携で食品業界など非エネルギー分野にも展開。

総括:Databricks が実現するAI活用の共通パターン

活用フェーズ 内容
データ統合 マルチソース(IoT、ログ、業務データ)をDelta Lake で統合
モデル構築 ノートブック・AutoML・MLflow によるスムーズなML開発
モデル適用と監視 リアルタイムストリーミング、スケーラブルな推論、Mosaic LLM 評価など
エンドユーザーとの接続 SQL・BI・AIチャットによる利用部門への直接提供

💡 ポイント:Databricks は、データ活用の上流から下流までを一貫してサポートし、業界別の課題に合わせたスケーラビリティと柔軟性を提供しています。

終わりに

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この記事を書いた人

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