データブリックス

Databricks, Inc. は、サンフランシスコに拠点を置くアメリカのソフトウェア会社です。^{[ 4 ]} 2013 年に、カリフォルニア大学バークレー校のApache Sparkのオリジナル開発者によって設立されました。 ^{[ 1 ] [ 5 ]}データ分析と人工知能のためのクラウドベースのプラットフォームを提供しています。^{[ 6 ]} Amazon Web Services、Microsoft Azure、および Google Cloud Platform でネイティブに動作します。このプラットフォームには、Delta Sharing プロトコルに基づいて構築されたオープンデータマーケットプレイスが含まれており、^{[ 7 ]} OpenAI、Anthropic、Google Gemini などの独自の基盤モデルを安全な境界内で直接提供することで、管理された AI インフラストラクチャ プロバイダーとして機能します。

Databricksは、構造化データと非構造化データを管理するためにデータウェアハウスとデータレイクの要素を組み合わせた「データレイクハウス」アーキテクチャを開発しました。^{[ 8 ]}同社は、データレイクにACIDトランザクションサポートを追加するオープンソースプロジェクトであるDelta Lakeを開発しています。^{[ 9 ]}

Databricksのプラットフォームには、AIエージェント向けに設計されたLakebaseデータベース、データパイプライン構築用のLakeflow Designer、本番規模のAIエージェント開発ワークスペースであるAgent Bricksなど、同社のコアデータおよびAI製品が組み込まれています。同社は最近、データエンジニアリング、データサイエンス、分析タスクを支援する自律型AIエージェントであるGenie Codeを発表しました。^{[ 10 ]}

2020 年 6 月、Databricks は、データ視覚化とインタラクティブなダッシュボードの構築のためのオープンソースツールである Redash を買収しました。^{[ 28 ]} 2021 年、Databricks は、コーディングなしでデータ探索を可能にする製品 bamboolib を持つドイツのノーコード企業 8080 Labs を買収しました。[29] 2023 年 5 月、Databricks は、データセキュリティグループの Okera を買収し、Databricks のデータガバナンス機能を拡張しました。[ 30 ^{] 6月、 Databricksは}、オープンソースの生成型 AI スタートアップである MosaicML を 14 億ドルで買収しました。^{[ 31 ] [ 32 ]} 10 月、Databricks は、データ複製スタートアップ Arcion を 1億ドルで買収しました。^{[ 33 ]} 2024 年、Databricks は、データ管理スタートアップ Tabular を 10 億ドル以上で買収しました。^{[ 34 ]}

2023 年 3 月、OpenAI のChatGPTの人気に応えて、同社は、開発者がカスタムチャットボットを作成するために使用できる、羊の Dollyにちなんで Dolly と名付けられたオープンソースの言語モデルを発表しました。Dolly には 60 億のパラメータしかありません。^{[ 35 ]} Databricks は、Dolly には「ChatGPT のような指示に従う能力」があると主張しましたが、ChatGPT と比較した正式なベンチマークテストは公開していません。^{[ 36 ] [ 37 ] [ 38 ]}

Databricksは2023会計年度に16億ドルの収益を計上したと報告した。^{[ 39 ]}

2025年、Databricksはサーバーレスデータベースのスタートアップ企業であるNeonを約10億ドルで買収した^{[ 40 ] 。 [ 41 ]}

2013 年 9 月、Databricks はAndreessen Horowitzから 1,390 万ドルを調達したと発表し、Google のMapReduceシステムの代替案を提供することを目指していると述べた。^{[ 42 ] [ 43 ]} Microsoft は2019 年に Databricks の著名な投資家であり、同社のシリーズ E に金額は非公開で参加した。^{[ 44 ] [ 45 ]}同社は2021 年 2 月にFranklin Templetonが主導した 10 億ドルのシリーズ G を含む 19 億ドルの資金を調達しており、その際の投資後の企業価値は 280 億ドルである。その他の投資家にはAmazon Web Services、CapitalG ( Alphabet Inc.傘下のグロース エクイティ会社)、Salesforce Venturesなどがある。^{[ 15 ]} 2021 年 8 月、Databricks は 8 番目の資金調達ラウンドを完了し、16 億ドルを調達して企業価値を 380 億ドルとした。^{[ 46 ]} 2024 年 12 月、Databricks は 620 億ドルの評価額で 100 億ドルの資金調達を発表した。^{[ 17 ]} 2025 年 8 月、Databricks は 10 億ドルのシリーズ K 資金調達ラウンドを発表し、評価額を 1000 億ドル以上に引き上げた。^{[ 47 ]}わずか 3 か月後の 2025 年 12 月、Databricks は 1340 億ドルの新たな評価額で 40 億ドルのシリーズ L 資金調達ラウンドを完了した。^{[ 48 ]}

Databricksは、データウェアハウスとデータレイクの機能を組み合わせた「レイクハウス」と呼ばれるクラウドデータプラットフォームを開発しています。^{[ 59 ]} 従来の独自データウェアハウスとは異なり、Databricksアーキテクチャは、Apache IcebergやDelta Lakeなどのオープンソース形式を使用して、組織が基盤となるファイルを独自のクラウドストレージに保持できるようにしながらデータを処理します。^{[ 60 ]}業界アナリストは、このコンピューティングとストレージの分離により、ベンダーロックインが軽減され、独自のデータ転送料金が回避されると指摘しています。^{[ 61 ] [ 62 ]}

このプラットフォームはオープンソースのApache Sparkフレームワークに基づいて構築されており、従来のデータベーススキーマを必要とせずに半構造化データに対する分析クエリを実行できます。^{[ 63 ]}このプラットフォームの従来のアーキテクチャは堅牢な分散コンピューティング機能を提供していましたが、データチームが基盤となるクラスタインフラストラクチャを手動で構成、サイジング、管理する必要がありました。この運用上の複雑さを解消するために、Databricksは分析ワークロードとAIワークロード全体にサーバーレスアーキテクチャを導入しました。^{[ 64 ]}このサーバーレス層はクラウド環境を完全に抽象化し、手動でのチューニングやクラスタ管理を必要とせずにコンピューティングリソースを自動的にプロビジョニング、スケーリング、終了させます。^{[ 65 ]}

2022年10月、レイクハウスは米国連邦政府および請負業者との使用に関してFedRAMP認証を取得しました。 ^{[ 66 ]}

同社はまた、データエンジニアリング、データサイエンス、機械学習にまたがるオープンソースプロジェクトであるDelta Lake、MLflow、Koalasも開発している。^{[ 67 ] [ 68 ]}

2020年6月、DatabricksはDelta Lake用の高速クエリエンジンであるDelta Engineをリリースしました^{[ 69 ]}。これはApache SparkおよびMLflowと互換性があります^{[ 70 ] 。}

2020年11月、Databricksは、データレイク上でビジネスインテリジェンスと分析レポートを実行するためのDatabricks SQL（以前はSQL Analyticsと呼ばれていました）を発表しました。アナリストは、標準SQLを使用してデータセットをクエリしたり、コネクタを使用してHolistics、 Tableau、Qlik、Sigma、Looker、ThoughtSpotなどのビジネスインテリジェンスツールと統合したりできます。^{[ 71 ]}

Databricksは、機械学習、データストレージと処理、ストリーミング分析、ビジネスインテリジェンスなど、他のワークロードのためのプラットフォームも提供しています。^{[ 72 ]}

2024 年初頭、Databricks は、AI システムのカスタマイズ、微調整、構築のためのツールセットである Mosaic をリリースしました。これには、 RAGモデルを構築するための AI Vector Search、Databricks によって微調整または事前デプロイされたモデルのデプロイ、管理、クエリ、監視を行うためのサービスである AI Model Serving、および企業が独自の LLM を作成するためのプラットフォームである AI Pretraining が含まれます。^{[ 73 ]}

2024 年 3 月、Databricks はDatabricks Open Model License の下でDBRX基盤モデルをリリースしました。 ^{[ 74 ]}これは専門家混合アーキテクチャを採用しており、MegaBlocks オープンソース プロジェクトをベースに構築されています。^{[ 75 ]} DBRX の開発には 1,000 万ドルかかりました。同社によると、DBRX は当時利用可能だった他のオープンソース モデルと比較して、業界ベンチマークで競争力のあるパフォーマンスを発揮しました。^{[ 76 ]}論理パズルの解決や一般知識の質問への回答など、さまざまなタスクで Llama 2 などの他のモデルを上回りました。1,360 億個のパラメータがありますが、出力生成には平均 360 億個しか使用しません。^{[ 77 ]} Databricks によると、DBRX は企業が独自のデータを使用してカスタマイズされた AI モデルを構築するための基盤として使用できます。^{[ 78 ]}

2024年6月、Databricksは、統合ガバナンスソリューションであるUnity CatalogをApache Spark 2.0ライセンスの下でオープンソース化した。^{[ 79 ]}

Databricksプラットフォームの構築に加えて、同社はSparkに関する大規模公開オンラインコース^{[ 80 ]}や、以前はSpark Summitとして知られていたData + AI Summit ^{[ 81 ]と呼ばれるSparkコミュニティ向けのカンファレンスを共同で主催している[ 82 ]}。

2025年のData + AIサミットで、DatabricksはAIエージェント開発プラットフォームであるAgent Bricks ^{[ 83 ]}、トランザクションデータベースであるLakebase ^{[ 84 ]}、ノーコードAIビジネスインテリジェンスプラットフォームであるDatabricks One ^{[ 85 ]}を発表しました。同社はまた、Databricks SQL製品の年間売上高が10億ドルに達する見込みであることも明らかにしました^{[ 86 ] 。}

2026年3月、DatabricksはデータサイエンスとエンジニアリングタスクのためのAIエージェントであるGenie Codeをリリースした。^{[ 87 ]}同じ月に、同社は脅威の検出と対応を自動化するAI搭載のエージェント型セキュリティプラットフォームであるLakewatchを発表した。^{[ 88 ]}

2026年6月、DatabricksはOmnigentをリリースしました。これは、AnthropicのClaude CodeやOpenAIのCodexといったAIエージェント向けのオープンソースの「メタハーネス」であり、ハーネス、つまりAIモデルをエージェントに変換するラッパーとして分類されます。^{[ 89 ]} Omnigentは、コマンドラインエージェントの上に共通インターフェースレイヤーとして存在し、ユーザーが複数のモデルにわたるAIエージェントを構築、制御、共同作業できるようにします。^{[ 89 ]}同じく2026年6月に開催された同社の「Data + AI Summit」カンファレンスにおいて、DatabricksはLakehouse//RTと呼ばれるリアルタイム分析エンジンを発表しました。これは、オンライン取引処理とオンライン分析処理を統合するアーキテクチャです。単一のデータコピーであるLTAP（ 「lake transactional-analytics process」の頭文字）と、エージェント型の「同僚」であるGenie One。^{[ 90 ]}同じカンファレンスで、同社はデータとAIワークロード全体にわたる問題の監視、調査、修復を自動化するGenie ZeroOpsも発表した。^{[ 91 ]}

2026年2月9日現在、Databricksの売上高は54億ドルで、前年比65%以上の成長を記録している。^{[ 92 ]} Databricksは過去12ヶ月間、プラスのフリーキャッシュフローも計上している。^{[ 93 ]}

2026年6月16日時点で、CNBCはDatabricksの年間収益が69億ドルに達し、前年比80%の成長を記録したと報じた。^{[ 2 ]}