Databricks、Genieを自律型の企業向けAI同僚へと進化

Databricksは2026年11月11日、継続的かつ長期にわたる企業業務を担う自律型AIの同僚と位置づける、新しいGenieを発表しました。このアシスタントは、スケジュールに基づくジョブやイベントをきっかけに実行されるジョブを処理し、不足情報の確認を行い、複数のタスクを同時に管理できます。一方、どの操作に承認が必要かはユーザーが決定します。

Databricksによると、すでに数千の顧客が本番環境でGenieを利用しています。新バージョンは、分析に伴う作業を引き受け、変化を監視し、情報の提供を求め、新たな情報が届くたびに対応することを目指しています。たとえば、引受基準から外れた保険請求を振り分けたり、承認を得るためにマーケティング予算の変更を提案したりできます。

ビジネスの背景情報と検索

中核となるのは、一般提供が始まったGenie Ontologyです。ダッシュボード、SQLクエリ、ノートブックから再利用可能な知識の断片を自動で作成する一方、Unity Catalog PagesとMetric Viewsは、明示的にガバナンスが適用された定義を保持します。DatabricksのOntoRankシステムは、情報源の信頼性、認定状況、ユーザーとの関連性、人気度、新しさを考慮して文脈を選び、競合する定義を解決します。

Genie SearchもGoogle Drive、Jira、Confluence、Workday向けに一般提供が始まり、SharePoint向けはベータ版です。これらのシステムのコンテンツをインデックス化し、結果を返す前に各システムの権限を適用します。また、このインデックスをSQLやMCPコネクタと組み合わせることもできます。コネクタは外部ツールからリアルタイムの情報を取得し、操作を実行します。一般提供が始まった組織ディレクトリは、まずWorkdayに対応し、報告関係や共同作業のシグナルを加えることで、関連性の高い知識の順位付けを支援します。

すべてのコンポーネントが一般提供されているわけではありません。外部BIの知識ソースはベータ版で、当初はPower BIに対応します。また、オントロジーの確認と整理を行うOntology Managerは、近日中にベータ版として提供される予定です。

Genie Agentsが文書分析と外部共有に対応

中核となるアシスタントに加え、Genie Agentsはパブリックプレビューで、ガバナンスが適用されたテーブルとともにPDF、スライド資料などの文書を分析し、ページ単位の引用を提示できるようになりました。ネイティブのMCPコネクタは一般提供されており、エージェントは文脈を取得するほか、チケットの作成、レコードの更新、メッセージの投稿などの操作を実行できます。OpenSharingとGenie Clean Roomsは、パートナーや顧客との利用に向けてベータ版です。

OpenSharingでは、Databricksアカウント間でデータ、指示、知識をあらかじめ読み込んだ、ガバナンス適用済みのエージェントを利用できます。一方、Clean Roomsでは、受信者は基盤となるデータや独自のロジックを見ることなく質問できます。また、会話や出力サイズを制御できます。Databricksによると、General Motorsは営業、エンジニアリング、サプライチェーン、人事業務にわたり、1,000を超えるGenieエージェントを導入しています。これは同社が目指す複数部門にまたがる活用モデルを示しています。

管理者向け制御機能とベンチマーク結果

自律性を支えるのが、Unity Gatewayの制御機能です。トレースには質問、回答、引用されたオブジェクト、応答時間、実行された操作が記録され、管理者はGenieの作業履歴をクエリ可能な形で確認できます。管理者はMCPツールの使用を制限し、承認を必須にし、予算や支出上限を設定し、利用状況を確認できます。Genieは各ユーザーのIDで動作し、アクセス申請を作成できますが、承認権限は管理者とデータ所有者にあります。

Genie Oneは、この作業を行うためのインターフェースで、スライド資料、ダッシュボード、インタラクティブなページも作成できます。また、スケジュールに沿った更新や、ワークフローを繰り返し実行するための共有スキルにも対応します。Databricksによると、Genie Oneは2027年1月31日までユーザーに無料で提供され、それまでに、より詳細なコスト管理機能も利用可能になる予定です。

文脈を重視する方針を支えるため、DatabricksはTuringと共同開発したベンチマークを公開しました。同社の評価では、Genieはタスク実行の91%に合格しました。匿名化された2つの最先端エージェントのうち、より高い成績を収めたものは58%でした。一方、Genieは1回の実行につき平均431,829トークンを使い、所要時間は100.3秒でした。各エージェントは、架空の英国のエネルギー供給会社を想定した同一のワークスペースで、すべてのタスクを5回ずつ実行しました。このワークスペースには、テーブル、ノートブック、ダッシュボード、保存済みクエリ、文書のほか、古くなった資産や重複した資産も含まれていました。

Databricksは、このテストが、業務知識を蓄積した既存の導入環境を反映していると注意を促しています。新たに導入する環境や、テーブルのスキーマだけで十分な場合には、差は小さくなる可能性があります。この制約は、今回の発表が示す企業にとっての中心的な要件を明らかにしています。自律性をさらに高めるには、ガバナンスが適用され、アクセス可能な組織内の知識が必要であり、Genieにどのジョブや操作を任せるかは管理者が決定します。