サンフランシスコ開催「DAIS2026」現地レポート【概要編】

「Data + AI Summit 2026（DAIS2026）」は、Databricksが主催するデータ・分析・AI領域のグローバルカンファレンスとして、2026年6月15日から18日まで、米国サンフランシスコのMoscone Centerで開催されました。

Databricks公式発表では、31,309名の現地参加者、さらに多数のオンライン参加者を含めて150カ国以上から参加するグローバルイベントとして紹介されていました。NTTデータニューソンからも複数名が現地参加しましたので、本コラムではその概要をご紹介します。

DAIS2026概要

プログラム構成としては、Databricks共同創業者による2日間のキーノートを中心に、800以上のブレイクアウトセッション、ハンズオン、トレーニング、資格受験、展示会、ハッカソンなどが実施されていました。
扱われたテーマは非常に幅広く、以下のような領域を網羅しています。

データエンジニアリング（データの収集・加工）
データ分析（BI：ビジネス分析）
AIおよび機械学習
データガバナンス（データ管理・統制）
アプリケーション開発
AIエージェント（業務を自動で実行するAI）

単なる技術イベントにとどまらず、企業がデータとAIをどのように事業へ組み込み、業務の中で活用していくかを多面的に議論する場になっていた点が印象的でした。

キーノートで特に印象的だったのは、Databricksが打ち出す価値提案が、従来の Lakehouse（データレイクとデータウェアハウスの特徴を統合したデータ基盤）中心の世界から、AI時代の業務実装基盤へと拡張していたことです。

たとえば、「Genie One」は、従来のQ&A型インターフェースを超え、業務データに基づいて回答・分析・アクションを支援する“agentic coworker”として紹介されました。「Genie Ontology」は、企業内のデータや接続されたツールから知識を抽出・関連付け、AIが企業固有の業務文脈を理解するための仕組みとして提示されていました。

また、「Unity AI Gateway」は、モデル、エージェント、MCP（AIが外部ツールと連携するための接続方式）サービス、スキル、外部ツールとの実行時のやり取りを、セキュリティ、コスト、監視、ポリシーの観点から一元的に統制する仕組みとして紹介されました。AI活用がPoCから本番運用へ進むにつれて、単にモデルを使えることだけでなく、誰が、どのデータに、どのような形でアクセスし、どの程度のコストで利用しているのかを管理することの重要性が高まっていると感じました。

「OpenSharing」は、データやAIモデル、エージェントなどの資産を組織やプラットフォームを越えて安全に共有するための、オープンかつベンダ依存しないプロトコルです。「LTAP（Lake Transactional/Analytical Processing）」は、OLTP（業務システムの取引処理）とOLAP（分析処理）を統合する新しいデータ処理アーキテクチャであり、業務データと分析・AIデータをより近い形で扱うことを可能にする考え方です。

これらの発表から、Databricksが分析基盤としての役割にとどまらず、業務アプリケーションやAI実装の基盤へと役割を拡張していることが読み取れました。

こうした新機能も含めた発表が、キーノートや各セッションで次々と公開され、最新の技術動向が多角的に共有されるとともに、会場全体で活発な議論や情報共有が行われるなど、非常に充実した4日間となりました。

本稿では、まずイベント全体の概要をご紹介しました。次のコラムでは、各セッションで取り上げられたAI活用事例に焦点を当て、複数の事例から見えてきた「本番で使われるAI」の共通条件について詳しくご紹介します。

執筆者：高山智博

先進ソリューション事業部 AIビジネス統括部アナリティクスAI担当担当部長　（所属部門・担当は執筆当時のものです。）
BI/DWH 領域に小売業を中心に20年以上携わり、SIer の立場からユーザ企業の情報システム担当まで幅広く経験。
近年は Databricks に注力し、Databricks Champion として活動中。