Data + AI Summit 2025：Databricksが発表したMosaic AI新機能のご紹介


本記事はDatabricks社の公式発表「Mosaic AI Announcements at Data + AI Summit 2025」を元に作成しています。

https://www.databricks.com/blog/mosaic-ai-announcements-data-ai-summit-2025

# はじめに
Data + AI Summit 2025でDatabricksが発表した最新のMosaic AI技術について、読みやすくまとめました。エンタープライズAI活用を大きく前進させる注目の新機能をご覧ください。

### 免責事項・著作権表示
- 本記事は非公式の翻訳・要約であり、正確かつ最新の情報についてはDatabricks社の公式ドキュメントをご参照ください
- Databricks、Mosaic AI、MLflow、Unity Catalogなどは、Databricks, Inc.の商標または登録商標です
- 本記事は非営利目的の技術情報共有として作成されています

## 主要な新機能ハイライト
### Agent Bricks（ベータ版）
#### 簡単にAIエージェントを構築できる画期的な新機能
Agent Bricksは、データに基づいて自動的に最適化された高品質なエージェントを構築する新しい方法です。エージェントのタスクの概要を記述し、エンタープライズデータを接続するだけで、残りはAgent Bricksが処理します。
- タスクを記述するだけで、高品質なエージェントを自動生成
- エンタープライズデータに接続するだけでカスタマイズ可能
- 以下のユースケースに最適化:
    - 構造化情報の抽出
    - ナレッジアシスタンスの構築
    - カスタムテキスト変換
    - マルチエージェントシステムの開発

詳細については以下記事をご覧ください

https://www.databricks.com/blog/introducing-agent-bricks

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### MLflow 3.0
#### GenAI時代に完全対応した進化版MLflow
MLflow 3.0は、Generative AI向けにゼロから再設計されたバージョンです。モニタリング、評価、ライフサイクル管理の最新機能が搭載され、Databricksの外部で動作するエージェントも含め、包括的な管理が可能になりました。
- クロスプラットフォーム可観測性:
    - Databricks外で動作するエージェントもリアルタイム監視
    - AWS、GCP、オンプレミスなど環境を問わず対応
- プロンプトレジストリ機能:
    - LLMプロンプトの登録・バージョニング・テスト・展開が可能
    - プロンプトエンジニアリングのライフサイクル管理を効率化

https://www.databricks.com/blog/mlflow-30-unified-ai-experimentation-observability-and-governance

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### SQLにおけるAI Functions強化
#### 大幅なパフォーマンス向上とマルチモーダル対応

AI Functions により、ユーザーはSQL内から生成AIのパワーに容易にアクセスできるようになります。今年は、AI Functions のパフォーマンスが劇的に向上し、マルチモーダル機能が拡張されました。

|強化ポイント	| 詳細|
|-|-|
|パフォーマンス|	競合製品より最大3倍高速、4倍コスト効率|
|マルチモーダル|	テキストだけでなく画像も処理可能に|
|新機能|	ai_parse_documentで複雑文書から情報抽出|
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### ストレージ最適化Vector Search（パブリックプレビュー）
#### RAGシステム構築の経済性を飛躍的に向上
Mosaic AI Vector Searchは、多くのRAGシステムや検索エンジンのバックボーンとなる重要なコンポーネントです。今回の刷新により、コンピューティングとストレージを分離する設計が採用され、大幅なコスト削減と高いスケーラビリティを実現しました。
- コンピューティングとストレージを分離する新アーキテクチャ
- コスト削減効果: 従来比で1/7のコストを実現
- 数十億のベクトルにも対応する優れたスケーラビリティ

詳細については以下記事をご覧ください

https://www.databricks.com/blog/announcing-storage-optimized-endpoints-vector-search

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### サーバーレスGPUコンピューティング（ベータ版）
#### GPU管理の複雑さから解放されたAI開発環境
DatabricksのサーバーレスプラットフォームにGPUサポートが追加され、AIワークロードの実行がさらに容易になりました。インフラ管理の複雑さを排除し、必要な時に必要なだけGPUリソースを利用できる柔軟性を提供します。
- Databricksプラットフォームに完全統合
- 利用可能なGPU:
    - A10G: 現在ベータ版提供中
    - H100: 近日公開予定
- Unity Catalogによる完全なガバナンス
- サーバーレスノートブックとジョブをGPU上で実行可能

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### ハイスケールなモデルサービング
#### 本番環境に対応する高性能インフラ
今日のエンタープライズAIアプリケーションは、より高いスループットと低いレイテンシーを必要としています。Databricksの強化されたモデルサービングインフラは、この需要に応えるため大幅に性能向上されました。
- スループット: 毎秒250,000クエリ（QPS）をサポート
- 独自推論エンジン:
    - Meta Llamaなどのオープンソースモデルを高速化
    - 一般的な設定のvLLM-v1より最大1.5倍高速
- リアルタイムのオンラインML向けに最適化

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### MCPサポート
#### AnthropicのModel Context Protocolとの統合
AnthropicのModel Context Protocol（MCP）は、大規模言語モデルにツールとナレッジを提供するための標準プロトコルです。Databricksはこのプロトコルをプラットフォームに直接統合し、よりパワフルなAIエージェントの開発を容易にしました。
- MCPサーバー:
    - Databricks Appsでホスト可能
    - 追加インフラ管理不要でMCP準拠サービスを展開
- Playgroundサポート:
    - MCP対応モデルをその場でテスト
    - 様々なモデル構成や機能を簡単に試験
- 主な接続先:
    - UC Functions
    - Genie
    - Vector Search
    
詳細についてはドキュメントをご覧ください

https://docs.databricks.com/aws/en/generative-ai/agent-framework/mcp

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### AI Gateway（一般提供開始）
#### AIサービス管理のための統一プラットフォーム
Mosaic AI Gatewayが正式に一般提供されました。
この機能により、組織内で利用するあらゆるAIサービスに対して統一されたアクセスポイントを提供し、AI活用のガバナンスと管理を効率的に実現します。
- 主な機能:
    - ガバナンスの一元化：すべてのAIサービスに対するポリシーやアクセス管理を集中管理
    - 使用状況の可視化と制御：ログの記録と利用状況の追跡により、透明性を確保
    - プロバイダー間の自動フェイルオーバー：複数のAIプロバイダーをまたいでのサービス継続性を確保
    - PII保護と安全性のガードレール：個人情報や倫理的配慮に対応した制御機能を提供
- メリット:
    - レート制限ポリシーの簡単な設定：サービスの乱用防止やリソース最適化が容易
    - 使用状況の透明なトラッキング：ガバナンスやコンプライアンスのための記録管理が強化
    - セキュリティガードレールの一元適用：安全基準を全サービスにわたって一貫して適用可能

## まとめ
Databricksの今回の発表は、エンタープライズAIのアクセシビリティ、パフォーマンス、コスト効率を大きく向上させる重要なものです。Agent Bricksによるエージェント構築の簡易化、Vector Searchのコスト削減、そしてSQLでのAI機能強化は、ビジネスにすぐに貢献する実用的な価値をもたらします。

これらの最新技術はすでに一部で試用可能です。
詳細はDatabricks公式サイトをご確認いただくか弊社までお問い合わせください。

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https://www.knowledgecommunication.jp/product/databricks-data-ai-summit-2025.html