はじめに NTTデータ データマネジメントPF統括部の青木です。先日、サンフランシスコで開催されたDatabricksの年次カンファレンス「Data + AI Summit 2026」に現地参加しました。 今回のカンファレンスで注目を集めた機能の一つが 「OpenSharing」 です。発表自体はカンファレンス直前に行われましたが、Keynoteでも取り上げられ、Databricksが目指すAI時代のデータ・AI基盤を支える重要な機能として紹介されていました。 https://www.databricks.com/company/newsroom/press-releases/dat

はじめに NTTデータDatabricksビジネス推進室の中川です。先日サンフランシスコで開催されたDatabricksの年次カンファレンス「Data + AI Summit 2026」において、データ・AIプラットフォームの運用負荷を低減する新機能『Genie ZeroOps』が発表されました。 https://www.databricks.com/blog/introducing-genie-zeroops 本記事では、Bilal Aslam氏によるData + AI SummitのKeynoteを振り返りつつ、Genie ZeroOpsの概要や仕組みについて整理したいと思います

最初はちょっとした好奇心のつもりだった ChatGPT や Claude の笑いのセンスは、ぼくとは合わない気がする。特に Claude とは、普段は友達のように分かり合えているのに、大喜利では全然分かり合えない。けれど本当はできるはずなんだ。そういう素朴な気持ちから全ては始まった。 当時は、 Claude の Agent skills が無茶苦茶盛り上がっていた。 Skills を作れば、 Claude は何の専門家にでもなれる。それなら大喜利のプロにだってなれるはずだ。 Chain of Thought (CoT) の魔法 LLM に大喜利がうまくできなかった理由は、ぼくには

１．はじめに 金融イノベーション本部の神田です。 先日サンフランシスコで開催されたDatabricksの年次カンファレンス「Data + AI Summit 2026」に参加しました。オープンテーブルフォーマット（以下OTFと記載）のApache Iceberg（以下、Iceberg）およびDelta Lake（以下、Delta）のバージョンアップに関するセッションに参加しましたので、そのレポートをさせていただきます。 ＜参加したセッション＞ https://www.databricks.com/dataaisummit/session/delta-iceberg-better-to

はじめに 株式会社NTTデータ所属、Databricksビジネス推進室の井能です。 Databricks Solutions Architect Championとしても活動しています。 現在サンフランシスコで開催され、私も現地参加している『Data+AI Summit 2026』にて、従来の常識を覆す全く新しいアーキテクチャのデータベース『LTAP』が発表されました！ キーノートより：LTAP（Lake Transactional/Analytical Processing） LTAPは、DatabricksにおけるOLAP機能であるLakehouseと、OLTP機能であるLak

はじめに こんにちは、Databricksビジネス推進室の澁谷です。 DatabricksのAgent Bricksは、2025年に登場した、企業データに基づく高品質なAIエージェントを簡単に構築することができる機能です。 2026年6月15-18日に行われた、Databricksの年次カンファレンス「Data + AI Summit 2026」にて、このAgent Bricksの機能がさらに大きく拡張されることが発表されました！ 出典：Data + AI Summit 2026 Keynote Day2 Live配信の画面キャプチャ 特筆すべきは、「Agent Bricks po

1. はじめに はじめまして、NTTデータ所属の渡邊と申します。 昨今、運用負荷軽減のためAI Agentの導入を検討・実施しているケースが増加しており、特にAWS上で動作するシステムにおいて、2026年3月末にGAしたAWS DevOps Agent[1]は導入の容易さから有力な選択肢になります。 本記事では実際の構築負荷と、実用的な根因分析性能があるかを検証しました。 2. 概要 CloudWatch Alarm発報からDevOps Agentによる自動調査が開始される環境を構築し、構築負荷がどの程度か確かめてみました。 結論としては監視の仕組みが既にある場合、DevOps

はじめに LLM+RAG。とても効果的な仕組みだと思われるかと思います。 ただ、RAGのデータは私が個別に対応しているタスクのことを知らないし、過去やってきたことも知りません。 なので自分専用のRAGを構築したんですが、思ったより使い勝手が良かったので、同じような状況の人の参考になればと思い、手順/効果をまとめてみました！ ご紹介する環境では VS Code（Copilot Chat）にローカルRAGを繋ぎ、Confluence やローカル環境のファイルを検索して回答に活用させています。 またRAGのソースにはベクターDB（Chroma）を使っているので、単純に Markdown を

はじめに 2026年4月にInformatica Intelligent Data Management Cloud (IDMC)のメジャーリリースがありましたね。 CLAIRE GPTの機能拡張をはじめ盛りだくさんな内容で、こうしたアップデートの恩恵を速やかに受けられるのは、SaaSサービスならではというところでしょうか。 前置きはさておき、今回は以前の記事でも少し触れたデータ移行で、汚染データを見つけた場合について書いてみようかと思います。 堅苦しいですが前提 データ移行を行う時に、移行元のデータをさっと吸い上げて、さっと移行できると良いのですが、移行するタイミング（業務フロ

自己紹介 2000年代後半からSAPベーシス、2025年からSAP BDCとJouleを専門に働いています。 今でもSAPGUIでワークロード分析とかやってます。 JouleとかBDCとか、新しいことが大好きですが、古いことも大好きです。 はじめに 「SAP BDCでのTDDライセンスって、どこまで使えるのか？」 この問いにちゃんと答えるために、まずは検証環境を作るところから始めました。 ……が、結論から言うと BDCに入る前にハマってしまいました。 内容としては難しいことではないですが、SAP Helpを読むだけだと同じ落とし穴にはまる人もでてくると思うので、せっかくなので投稿

はじめに こんにちは、Databricksビジネス推進室の澁谷です。 Databricksのブログで紹介されていたOSS「Omnigent」が気になったので、実際にローカル環境で触ってみました。 https://www.databricks.com/jp/blog/introducing-omnigent-meta-harness-combine-control-and-share-your-agents Omnigentは、Claude Code、Codex、自作エージェントなど、複数のAIエージェントをまとめて扱うための「メタハーネス」です。 要するに、既存のハーネスやモデルで動

1. はじめに 本記事では、Informatica（インフォマティカ） のクラウドデータマネジメントプラットフォーム「Intelligent Data Management Cloud」（IDMC ※旧称はIICS）のデータ取り込みソリューションであるCloud Data Ingestion and Replication (CDIR)の概要・利用シーンについて、筆者の理解をもとに整理しようと思います。 近年、AI活用やデータドリブンな意思決定の重要性が説かれるなかで、まずは早く・簡単にデータを蓄積・集約し、分析やAI活用につなげたいというニーズが高まっているのではないでしょうか。一

はじめに こんにちは、株式会社NTTデータグループの松本です。 今回は、Claude CodeのHookを使って、Claudeによるコマンド実行やファイル編集を説明させることで、ユーザーからの行動許可を根拠をもって安全に判断できる仕組みを作ってみました。 私は日々AIを使って業務をしており、プライベートでもClaude Codeを中心に触っています。 そんな中で、最近こんな自問をすることが増えました。 「あ、これ許可していいやつだっけ...？」 Claude Codeはファイル編集やコマンド実行の前に許可を求めてくれます。 これは安全のための大事な仕組みですが、特にClaude Co

はじめに Oracle Autonomous AI Databaseを複数利用する環境では、個々のデータベースごとにECPUを割り当て、利用状況に応じて管理・課金される構成が一般的です。 一方で、システム全体を見たときに、すべてのデータベースが常に高負荷で動いているとは限りません。 たとえば、以下のようなケースがあります。 複数の小規模ADBを多数運用している 開発・検証・本番前環境など、利用時間帯や負荷に偏りがある CPU使用率は高くないが、メモリを多めに確保したい データベースごとの個別課金ではなく、まとめてコストを見通したい このような場面で有効な選択肢のひとつが、Orac

はじめに 本記事では、NTT DATA TECHで公開している SAP Business Data Cloud（SAP BDC）関連の記事 を一覧化してご紹介します。 SAP BDCに関する全体像の整理、機能解説、技術検証などを継続的に発信していきます。 今後も関連記事を順次追加し、本ナレッジ集を継続的に更新していきます。 📚 記事一覧 分類 記事リンク 執筆者 SAP BDC全体 次世代SAPデータ基盤「SAP Business Data Cloud」を構造から理解する Ayami Nishino 認証設計 SAP Business Data Cloud導入で

SAP Business Data Cloud導入で最初に決めたいこと――AI連携時代の認証局設計（前編） SAP Business Data Cloud（BDC）の導入を考えるとき、まず意識が向きやすいのはデータ統合や権限設定です。もちろんそれ自体は重要ですが、AI連携やSAPクラウドサービス横断での活用まで視野に入れると、もう一段手前で整理しておくべき論点があります。 それが、認証局をどこに置き、どのアイデンティティを前提に全体を設計するか という点です。 なぜ認証局設計が必要か SAP標準・推奨の SAP Cloud Identity Services（CIS）は、BDC向

はじめに 本記事では、Oracle Alloy上で提供される、最高峰の自律型データベース「Autonomous AI Database」にスポットを当てます。あらゆるデータタイプを単一のDBMSで統合処理する「Converged Autonomous」の真価、最新のイン-データベースAI機能と内蔵された強力なローコード開発環境について解説します。 1. Autonomous AI Databaseの核心 「Autonomous AI Database」を語る上で避けて通れないのが、そのシステムを支える究極の下支えインフラ、すなわちOracle Exadataの存在です。Auto

はじめに 今年2月にDASAプロダクトマネジメント研修を受講しました。 これまでプロジェクトマネジメントは学んできましたが、プロダクトマネジメントを体系的に学ぶのは初めてでした。 本記事では、研修で得た学びと、それを踏まえて過去案件をプロダクトマネジメントの視点で振り返った内容をまとめます。 プロダクトマネジメント研修で学んだこと DASAプロダクトマネジメント認定研修の概要 DASAプロダクトマネジメント認定研修は、DevOps環境を前提に、プロダクト中心の組織への変革を実践的に学ぶ体系的なプログラムです。 全体は「プロダクトを見極める」から始まり、「ライフサイクル管理」「

はじめに 株式会社NTTデータグループの松本です。 今回は、Amazon Bedrock AgentCoreのMemory機能の一つであるEpisodic memory strategyを実際に使ってみました。 2025年12月のAWS re:Invent 2025で発表された一番新しい長期記憶戦略で、Reflectionという機能を持ちます。 Reflectionとは、単に何が起こったかを思い出すのではなく、「特定の出来事がなぜ重要なのか」、「それが将来の行動にどのように影響を与えるべきなのか」過去の出来事を要約や分析することで、将来の行動に活用する機能です。 本記事では主に以下の

はじめに 本記事では、JC-STAR (Japan Cyber-Security Technical Assessment Requirements) において、IPAが先日（2026年2月）公開した ★3（レベル3）適合基準・評価手順（評価手法・評価ガイド） をもとに適合レベル★3の概要をまとめました。 JC-STARとは JC-STAR（Japan Cyber-Security Technical Assessment Requirements）は、経済産業省とIPA（情報処理推進機構）が主導するIoT製品向けのサイバーセキュリティ認証ラベリング制度です。 IoTデバイスのセ