2026 年 8 月

Azure Databricksはこれらの機能と改善を2026年8月にリリースしました。

クエリテキストはシステムテーブルやAPIでデフォルトでマスクされています

2026年8月26日

SQL文には機密情報が含まれている可能性があるため、Azure Databricksはクエリテキストを以下の場所でマスクしています:

• statement_text は system.query.history で <REDACTED> を返します。
• query_text クエリ履歴APIおよびリストクエリAPIでは <REDACTED>を返します。
• system.access.auditのrequest_paramsのキーでSQL定義を含むキーは省略されます。

アカウント管理者や databricks_pii_access アカウントグループのメンバーはマスクされていないクエリテキストを読むことができます。 アクセスを許可するには、アカウント管理者がグループを作成しメンバーを追加します。 アクセス マスクド文のテキスト および アクセスマスクドリクエストパラメータを参照してください。

macOS用のGenie Oneデスクトップアプリはベータ版です

2026年8月25日

Genie Oneのデスクトップアプリは現在 ベータ版です。 macOSのネイティブアプリは、ブラウザタブではなくデスクトップ上でGenie Oneを開くため、ビジネスユーザーは自然言語でデータとチャットしたり、スレッドやドキュメントを扱ったり、ブラウザなしでGenie Agentsを利用できます。 デスクトップ 版でGenie Oneを使うことを参照してください。

ワークスペースURLでMicrosoft TeamsのDatabricks Genieアプリに接続してください(パブリックプレビュー)

2026年8月24日

Microsoft TeamsでDatabricks Genieアプリにサインインすると、サーバーホスト名の代わりにワークスペースURLを入力してAzure Databricksアカウントに接続できます。 Microsoft Teamsの Databricks Genie アプリを参照してください。

INSERT、UPDATE、DELETEの特権はベータ版です

2026年8月24日

INSERT、UPDATE、DELETEの特権はUnityカタログのベータ版です。 これらの権限は、 MODIFY の最小権限代替であり、スキーマやその他のメタデータを変更する権限を付与せずにテーブルのデータに書き込みアクセスを付与できます。

これらの権限は Databricks Runtime 18.1以上が必要です。

詳細は「 細粒度DML権限」を参照してください。

デフォルトのPythonパッケージリポジトリはLakeflowパイプラインとクラシックコンピュート用のGAです

2026年8月21日

デフォルトのPythonパッケージリポジトリの設定は、LakeflowパイプラインやUIおよびAPIを通じて作成されたクラシックコンピュート向けに一般的に利用可能になりました。 ワークスペース管理者は、これらのワークロードのデフォルトとしてプライベートまたは認証済みレジストリを設定することができます。 「 デフォルトパッケージリポジトリの設定」を参照してください。

ABACカラムマスクおよび行フィルターポリシー(ベータ版)におけるコンテキスト属性

2026年8月21日

属性ベースのアクセス制御(ABAC)ポリシーのコンテキスト属性はベータ版にあります。 現在では、どのOAuthアプリケーションが呼び出しているか(request.client_id)やリクエストがユーザーの代理で実行されるか(request.is_on_behalf_of)など、リクエストのコンテキストを対象としたUnity Catalog ABACポリシー条件を書くことができます。 has_context_attributeおよびhas_context_attribute_value機能は、行フィルターおよびカラムマスクポリシーのWHEN節でサポートされています。

一般的な用途としては、登録済みOAuthアプリケーションを介して接続する際にエージェントがユーザーの代わりに読み取るデータを制限しつつ、ユーザーがワークスペース内で直接クエリした際には完全なデータを読み取ることができます。

詳細は コンテキスト属性関数(ベータ版)を参照してください。

パフォーマンスモードは、DBTタスクからのマテライズドビューおよびストリーミングテーブルの更新に適用されました

2026 年 8 月 20 日

ジョブレベルのパフォーマンスモード設定が、dbtタスクによってトリガーされるマテリアライズドビューおよびストリーミングテーブルの更新にも適用されるようになりました。 コスト最適化のためにこれらのジョブを標準モードに設定するか、起動速度を上げるためにデフォルトのパフォーマンス最適化モードを保持できます。 以前は、dbtタスクは常にパフォーマンス最適化モードでリフレッシュされていました。

標準モードでは、リフレッシュ起動遅延を1分未満から4分から6分に短縮でき、その代わりに計算コストを削減できます。 この変更は、物質化されたビューやストリーミングテーブルとして現れるリフレッシュのみに影響するため、通常のテーブルを作成するほとんどのDBTプロジェクトは影響を受けません。

スケジュールされた更新のパフォーマンス モードを選択するを参照してください。

Google Sheets から Azure Databricks にデータを書き戻す

2026 年 8 月 20 日

Googleスプレッドシート用のDatabricksコネクタは、GoogleスプレッドシートからUnityカタログのテーブルにデータを書き戻すことが可能です。 新しいテーブルを作成したり、既存のテーブルを上書きしたりすることは、Google Sheetsを離れずに可能です。 Google SheetsからデータをAzure Databricksに書き戻す方法をご覧ください。

ロールベースアクセス制御(RBAC)は一般的に利用可能です

2026年8月19日

ロールベースアクセス制御(RBAC)は現在、一般に利用可能となっています。 RBACはユーザーがAzure Databricksで役割を担うことを可能にします。 ユーザーが役割を担うと、その役割の権限のみが適用され、ユーザーの累積された権限は適用されません。 これにより、排他アクセスが有効になります。 ユーザーは積極的に機密データにアクセスする役割を担い、自身の身分でアクセスしたり、ユースケース、臨床試験、プロジェクト、クライアント間でデータを混同したりすることを防いでいます。

RBACを有効にするには、アカウント管理者がアカウントレベルでこの機能をオンにする必要があります。 ワークスペース管理者は、各ワークスペースで有効にします。

ロールベースのアクセス制御 (RBAC) を参照してください。

Genie Codeで努力レベルを選ぶ

2026年8月19日

Genie Codeの出力レベルを設定でき、応答の質とコストのバランスを取ることができます。 自動 (デフォルト)は最も高品質な応答を提供します。 より簡単な作業の場合は、より速く低コストのモデルを使うために 「低」 を選択してください。 「 努力レベルを選択する」を参照してください。

ai_extract 精密モードは現在、一般に利用可能になりました

2026年8月19日

現在、 ai_extract 精度モードを使い、複数ページの文書、50フィールド以上のスキーマ、1つの文書あたりの多くの抽出項目、複雑な条件付きフィールドロジックなど、高度な抽出作業に対応できるようになりました。 ai_extract 関数を参照してください。

サーバーレスジョブのセッション復元は現在ベータ版です

2026年8月17日

サーバーレスの計算ジョブから新しいインタラクティブノートブックに実行されたPython変数とSparkセッションを復元し、失敗をデバッグしたり結果を探索したりする際にジョブを再起動せずに行えます。 Azure Databricksは、対象となる実行が失敗した場合、30分以上実行された場合、またはキャンセルされた際に自動的に状態スナップショットを取得し、実行完了後7日間保持します。 この機能は ベータ版です。 サーバーレスジョブについてはセッション復元を参照してください。

ベース環境は現在、クラシックコンピュート(ベータ版)でサポートされています

2026年8月17日

ベース環境を使ってクラシックコンピュートのPython依存を管理することができます。 Databricksが提供する環境も、カスタムワークスペースレベルの環境も利用できます。 「 環境を使った依存関係の管理」を参照してください。

ABACカラムマスクポリシー(ベータ版)における識別属性

2026年8月17日

識別属性はベータ版です。 Unity CatalogのABACカラムマスクポリシー条件を作成し、グループメンバーシップに加えて、IDプロバイダーから同期した属性( department や countryなど)でユーザーをターゲットにすることができます。 has_identity_attribute_valueおよびhas_identity_attribute_tag_match機能は、カラムマスクポリシーの WHEN 条項でサポートされています。

識別 属性を参照してください。

Workivaコネクター(ベータ版)

2026年8月14日

Workivaコネクターは現在、 Lakeflow Connectのベータ版で利用可能です。 ワークスペース管理者は、[ プレビュー] ページからこの機能へのアクセスを制御できます。

コネクターは、Workiva組織から監査活動、ユーザー、役割をAzure Databricksに取り込みます。 認証にはWorkiva OAuth2クライアントの認証情報を使用します。

Workivaコネクターを参照してください。

管理されたIcebergテーブルの共有機能が一般公開されました

2026年8月14日

DatabricksからDatabricksへの共有およびオープン共有において、 管理されたIcebergテーブル の共有が一般に利用可能になりました。 プロバイダーは管理されたIcebergテーブルを外部クライアントと共有することも可能です。 「 共有に管理された Iceberg テーブルを追加する」 と「 共有の管理された Iceberg テーブルを読み取る」を参照してください。

Genie Codeはファイルのアップロードをサポートしています

2026年8月14日

今では、現在のチャットのコンテキストとしてGenie Codeにファイルをアップロードできます。 「 ファイルを添付」を参照してください。

Lakeflow JobsのSQLアラートタスクは、コンプライアンスセキュリティプロファイルが有効になったワークスペースでデフォルトで利用可能になりました

2026年8月13日

Lakeflow JobsのSQLアラートタスクは、Azure Databricksがサポートするすべてのコンプライアンスプロファイル標準をサポートし、コンプライアンスセキュリティプロファイルが有効化されたワークスペースでデフォルトで利用可能です。

このタスクを使用して、Lakeflow ジョブの一部として Databricks SQL アラートを評価します。 タスクは評価状態をタスク出力値として返します。そのため、ダウンストリーム タスクは結果に分岐できます。

ジョブに対する SQL アラート タスクを参照してください。

SendGridコネクタ(ベータ版)

2026年8月13日

SendGridコネクタは現在、 Lakeflow Connectのベータ版で利用可能です。 ワークスペース管理者は、[ プレビュー] ページからこの機能へのアクセスを制御できます。

コネクターは親アカウントおよび各サブユーザーのSendGridサブユーザーディレクトリとIPアクセス管理活動をAzure Databricksに取り込みます。 認証はSendGridの親アカウントAPIキーを使用し、グローバルおよびEUのデータレジデンシーエンドポイントの両方をサポートしています。

SendGridコネクタを参照してください。

SecureConnectとファイアウォールの背後でのデータ共有は一般的に対応しています

2026年8月13日

OpenSharing SecureConnectは現在 、一般公開されています。 プロバイダーはファイアウォールやプライベートエンドポイントの背後にあるクラウドストレージからデータを共有でき、各受信者のネットワークを許可リストに追加することなく、受信者は既存のOpenSharingセットアップを使って共有にアクセスできます。 SecureConnect を使用してファイアウォールの内側にあるデータを共有およびSecureConnect 用の OpenSharing 受信者ファイアウォール構成を参照してください。

SecureConnectはプロバイダーアカウント向けにローリングベースでデフォルトで提供されています。 OpenSharingを参照:SecureConnectはすべてのアカウントでデフォルトで利用可能です。

Azure Databricksは、SecureConnectのネットワーク請求を、より多くの料金タイプやアクセスシナリオ、さらには受信者への料金に拡大しています。 OpenSharing SecureConnectの拡張ネットワーク課金を参照してください。

Lakeflow Connect(ベータ版)におけるGmailコネクタ

2026年8月13日

Lakeflow ConnectのマネージドGmailコネクタを使って、GmailメールボックスからAzure Databricksにデータを取り込むことができます。 コネクターはGoogleサービスアカウントを使ってメッセージ、ラベル、ドラフト、フィルター、プロフィールデータを取り込み、Gmail History APIを通じて messages と message_labels テーブルを段階的に同期します。 この機能は ベータ版です。

Gmailコネクターを参照してください。

ID 属性（ベータ）

2026年8月13日

識別属性は ベータ版です。 Azure Databricksは、タイトル、部門、コストセンターなど9つのIdPソース属性をアカウントユーザーに保存できるため、Unity CatalogのABACカラムマスキングポリシーで参照可能です。 アカウント管理者は、自動ID管理またはアカウントSCIM 2.1を使ってアイデンティティプロバイダーからこれらの属性をプロビジョニングし、Identity Attribute Control Listを使ってどの属性を書き込めるかを管理します。

「 アイデンティティ属性」を参照してください。

ガバナンスハブ(ベータ版)のタグページ

2026年8月13日

Governance Hubのタグページは現在ベータ版となっています。 タグページは、アカウント全体でタグがどのように適用されるかを一元的に表示してくれます。 ガバナントされたタグの使用状況を要約し、最近のタグ割り当てとそのソースを示し、無効なタグ値の修正や欠けている重要な資産へのタグ追加に関する推奨事項を提示します。

アカウント管理者は、アカウント コンソール の [プレビュー ] ページからガバナンス ハブを有効にすることができます。 タグの概要をご覧ください。

Google Gemini 3.7 FlashがDatabricksホストモデルとして提供開始

2026年8月13日

Model Servingは現在、DatabricksホストモデルとしてGoogle Gemini 3.7 Flash をサポートしています。 このモデルには 、Foundation Model API を使用してアクセスできます。

お客様は、 該当する条件に準拠していることを確認する責任を負います。

デフォルトのストレージをバックアップしたテーブル共有機能が一般に利用可能になりました

2026年8月13日

デフォルトストレージでバックアップされたテーブルのOpenSharingサポートは現在一般に利用可能となり、アカウント向けにローリングベースでデフォルトで有効化されています。 プロバイダーは、オープンであれAzure Databricksであれ、クラシックコンピュートを使用する受信者を含め、どの受取人ともこれらのテーブルを共有できます。 もしこの機能がまだデフォルトで有効になっていなければ、アカウント管理者がアカウントコンソールで有効にすることができます。

この機能の詳細については、「OpenSharingの制限」および「共有の作成」をご覧ください。 有効化の詳細については、デフォルト ストレージを使用する共有テーブルは、すべてのアカウントでデフォルトで有効になりますをご覧ください。

インバウンドPrivate Link(ベータ版)を通じたワークスペースへのカスタムURLアクセス

2026年8月13日

general_accessプライベートエンドポイントを使って、カスタムURL(<my-custom-account-name>.azuredatabricks.net)でインバウンドPrivate Linkを通じてAzure Databricksワークスペースにアクセスできます。 単一の汎用アクセス エンドポイントで、複数のリージョンにまたがるワークスペースとアカウント レベルのリソースへのアクセスを提供でき、コンテキストベースのイングレスを通じて登録済みエンドポイントを許可リストに追加できます。 ワークスペースのInbound Private Linkの設定を参照してください。

Pagesでビジネスコンセプトを定義する(ベータ版)

2026年8月12日

Pagesを使えば、ビジネス用語、略語、KPIを単一の定義で統一できます。 Unity Catalogの意味論の一部であるPagesは、Genie Oneが回答の基盤として活用するGenie Ontologyの人間モデル層を形成しています。 ページを参照してください。

MLflowトレースエクスプローラーのカスタムトレースビューはベータ版です

2026年8月12日

現在、Azure DatabricksのMLflowトレースエクスプローラーでカスタムトレースビューを作成できます。 望むレイアウトを平易な言葉で説明すると、Genieはレビューワークフローに最も関連するトレースフィールド、指標、フィードバックコントロールを表示する再利用可能なビューを生成します。 「 カスタムトレースビューの作成」を参照してください。

Googleサーチコンソールコネクタはベータ版で利用可能です

2026年8月12日

管理型 のGoogleサーチコンソールコネクタ は、現在Databricks Lakeflow Connectでベータ版で利用可能です。 Google Search Consoleから検索パフォーマンスデータ、サイトのメタデータ、サイトマップ情報をAzure Databricksに取り込むために使います。

このコネクターは、日時および毎時の検索分析ディメンズ(日付、国、デバイス、ページ、クエリ)、さらに認証済みサイトや提出されたサイトマップをサポートしています。 すべての検索分析テーブルでインクリメンタルインジェストがサポートされています。

振幅コネクター(ベータ版)

2026年8月12日

Lakeflow ConnectのAmplitudeコネクタは現在ベータ版です。 Amplitudeから製品分析イベントデータに加え、イベント、コホート、注釈のメタデータを取り込みます。 詳細は 振幅コネクタを参照してください。

スタンドアロンのストリーミング テーブル向けの REPLACE USING フロー (ベータ版)

2026年8月11日

Beta のスタンドアロンのストリーミング テーブルで、REPLACE USING フローを利用できるようになりました。

ソースが列ごとにキー化された部分的なスナップショットの連続の場合は、REPLACE USING フローを使いましょう。 各更新のたびに、フローは指定されたキーカラムに一致するすべての行を置き換え、他の行はすべて変更せずに残します。 SEQUENCE BY列が更新の順序を決めるため、更新が順不同になってもキーの最高列が常に勝ちます。 REPLACE USING は、明示的な挿入、更新、削除操作を含む変更データキャプチャフィードを必要とせず、プライマリキーも必要ありません。

「 REPLACE USING flows」で部分スナップショット置換を適用する」を参照してください。

Unity Catalog ABAC GRANT ポリシーはベータ版でより安全なタイプをサポートしています

2026年8月11日

ABAC GRANT ポリシーは、条件に合致するガバナードタグを持つセキュアブルにUnityカタログの権限を動的に付与します。 これらのポリシーは以前はモデル専用でしたが、現在はモデルサービス、モデルプロバイダーサービス、モデルコンテキストプロトコル(MCP)サービス、エージェントサービスもサポートしています。 サポートされているすべてのタイプはベータ版です。

詳細は ABAC GRANT ポリシー(ベータ版)をご覧ください。

READ METADATA 特権機能が一般提供になりました

2026年8月10日

READ METADATA特権は現在、Unity Catalogで一般に利用可能となっています。

READ METADATA オブジェクトの所有者や MANAGEを持つユーザーが利用可能な同じメタデータを読み取り専用で閲覧可能にし、特権付与、行フィルターやカラムマスク、ABACポリシーなど、 BROWSE が公開しないセキュリティ機密情報も含まれます。 セキュリティ監査人、データガバナンスチーム、SREなど、アクセス制御の検査やデバッグを行うユーザーを対象としています。

READ METADATAはさまざまな種類のオブジェクトで付与できます。 適用されるオブジェクトタイプの完全なリストについては、 READ METADATAをご覧ください。

詳細は メタデータを読んでください。

Notionコネクター(ベータ版)

2026年8月10日

Lakeflow ConnectのマネージドNotionコネクタは現在ベータ版で利用可能です。 コネクターはNotionからページ、データソース、データベース、ブロック、コメント、ユーザー情報をAzure Databricksに取り込みます。 Notion コネクターを参照してください。

連続したジョブで連続パイプラインをオーケストレーションする

2026年8月10日

連続ジョブを使用して、Lakeflow パイプラインを継続的に実行できるようになります。 連続ジョブがパイプラインをオーケストレーションすると、ジョブは実行モードを決定し、パイプラインはサーバーレスの標準パフォーマンスモードや追加の通知宛先などのジョブレベルの機能を利用できます。 Databricks では、廃止されるものではないパイプラインの組み込みの継続的設定よりも、このパターンを推奨しています。

「 連続ジョブで連続パイプラインを実行 」および 「連続ジョブでパイプラインを連続実行」を参照してください。

クラシック コンピューティングの Azure 容量予約グループを指定する

2026年8月10日

クラシッククラスタやインスタンスプールを作成・編集する際に、azure_attributesの新しいcapacity_reservation_groupフィールドを使ってAzure容量予約グループをターゲットにすることができます。 容量予約は、Azureの在庫切れで起動が困難になる可能性のある制約されたVMタイプ(GPUを含む)に対して計算容量を保証します。 このフィールドは、VNetインジェクションを使用するワークスペース上のClusters and Instance Pools APIやAzure Databricks SDKを通じて利用可能です。

アラートシステムのテーブルはパブリックプレビューにあります

2026年8月10日

system.alertスキーマはパブリックプレビューにあります。 このスキーマには、すべてのアラートの設定を記録する alerts テーブルと、各アラート評価ごとに1行を記録しる alert_evaluation_history テーブルが含まれています。 これらのテーブルを使ってアラート定義の監査、評価傾向の分析、大規模なアラートワークロードの監視に活用できます。

アラート システム テーブル リファレンスを参照してください。

タグ自動化(ベータ版)

2026年8月7日

タグの自動化は現在 ベータ版です。 タグ自動化は、定義した条件に一致するUnityカタログのテーブルやボリュームの ガバナントタグ を割り当てたり削除したりし、データやメタデータが変化してもタグの正確性を保つようにします。 信頼できるデータの認証、古くなったデータの非推奨化、列の機密性をテーブルレベルの階層にまとめ、必要なタグが欠けている資産のフラグ付け、古いタグの整理に活用しましょう。

ルールをGenieに自然言語で説明したり、スコープや条件、アクションを自分で入力したりすることで自動化を作成できます。 自動化を保存すると、タグをいっさい割り当てずに、マッチ対象となるアセットを記録するドライランが開始されます。

タグ 割り当ての自動化を参照してください。

マテリアル化されたビュー(ベータ版)のデータフィード変更

2026年8月7日

LakeflowパイプラインやDatabricks SQLで作成されたマテライズドビューから、Databricks Runtime 18 LTS以上のバージョンから変更データフィードを読み取ることができます。 これを使って、Azure Databricks外の宛先へのマテリアル化されたビュー変更をレプリケートしたり、監査や報告のためにマテリアル化されたビューの変更履歴を保持したりします。 マテリアライズドビューは自動変更データフィードを使用するため、行トラッキングが有効なマテライズドビューに対して変更データフィードは利用可能です。各マテリアライズドビューを設定する必要はありません。 この機能は ベータ版です。

「 マテリアライズされたビューから変更データフィードを読む」を参照してください。

ai_search 関数(ベータ)

2026年8月7日

ai_search()SQL関数は、知識ソースとして設定された1つ以上のAI検索インデックスから情報を取得します。 自然言語クエリが与えられると、この関数は最適化された検索クエリを生成し、ソース間で結果を取得・重複除去し、関連性に基づいて再ランク付けし、最も関連性の高い文書を返します。 デフォルトでは、それらの文書の上に根拠のある自然言語の回答を統合しています。

ai_searchを活用して、大規模な関連文脈で運用データを豊かにしたり、バッチ検索拡張生成(RAG)パイプラインを構築したり、検索を複合AIシステムにツールとして公開したりします。 この機能は ベータ版です。

ai_search 関数を参照してください。

Zerobus Ingestは、コンプライアンスセキュリティプロファイルを持つワークスペースでデフォルトで有効化されています

2026年8月6日

Lakeflow ConnectのZerobus Ingestコネクタは、 コンプライアンスセキュリティプロファイル が有効になったワークスペースでデフォルトで有効になっています。 Zerobus Ingestの概要をご覧ください。

サーバーレス計算上のJARタスクは現在、一般に利用可能となっています

2026年8月6日

ScalaやJavaコードをJARとしてパッケージ化し、サーバーレスコンピュート上のLakeflowジョブのタスクとして実行します。クラスタのプロビジョニングや管理は不要です。 サーバー レス計算でJARを作成・実行する機能をご覧ください。

Databricks管理のMCPコネクタは現在、Unity AI Gateway(ベータ版)と統合されています。

2026年8月6日

Genie OneおよびGenie Code用の Databricks管理MCPコネクタ はすべて Unity AI Gatewayに移行されています。 これにより、Databricks管理のコネクターがUnity AI Gatewayの下に統合され、他のMCPサーバーやツールと並行して中央集権的なガバナンス、アクセス制御、可視性が可能になります。

ユーザーはGenie OneおよびGenie Codeでコネクターを使い続けるために再認証する必要があります。 Genieの通知が影響を受けたユーザーに再接続を促しました。

パイプライン向けの REPLACE USING フロー (ベータ版)

2026年8月5日

ベータ版の Lakeflow パイプラインで、REPLACE USING フローが利用可能になりました。

ソースが列ごとにキー化された部分的なスナップショットの連続の場合は、REPLACE USING フローを使いましょう。 各更新のたびに、フローは指定されたキーカラムに一致するすべての行を置き換え、他の行はすべて変更せずに残します。 SEQUENCE BY列が更新の順序を決めるため、更新が順不同になってもキーの最高列が常に勝ちます。 REPLACE USING は、明示的な挿入、更新、削除操作を含む変更データキャプチャフィードを必要とせず、プライマリキーも必要ありません。

REPLACE USING フローを使用した部分スナップショット置換を参照してください。

ファイル間のテキスト検索と置換

2026年8月5日

検索ペインからAzure DatabricksのGitフォルダやDeclarative Automation Bundlesプロジェクトのファイル間でテキストを検索・置換できます。 「 ファイルを横断して検索および置換」を参照してください。

Genie Oneは現在Googleスプレッドシートで利用可能です

2026年8月5日

GoogleスプレッドシートのDatabricks ConnectorでGenie Oneを直接使うことができます。 管理されたAzure Databricksデータを自然言語でクエリし、結果をネイティブの行と列としてGoogle Sheetsにインポートします。 Google スプレッドシートでGenie Oneを使う方法をご覧ください。

Genie Oneは現在、Microsoft Excelで利用可能になりました

2026年8月5日

今ではAzure Databricks ExcelアドインでGenie Oneを直接使うことができます。 管理されたAzure Databricksデータを自然言語でクエリし、その結果をネイティブの行と列としてMicrosoft Excelにインポートします。 Microsoft ExcelのGenie Oneを使うことを参照してください。

Unity AI Gatewayは現在、一般公開されました

2026年8月4日

Unity AI Gatewayは現在、一般公開されています。 Unity AI Gatewayは、Unity Catalogの一部であるエンタープライズAI向けのAzure Databricksガバナンスソリューションです。 Unity AI Gatewayを使えば、以下のことができます:

• どのAIサービスチームが使えるかをコントロールしましょう。
• プロバイダー間でAIトラフィックをルーティングし管理しましょう。
• アクセスとコストを制御するためにMCPサーバーを管理します。
• 使用状況、コスト、アクセス、血統を一か所から監視します。

サービスポリシーやエージェントサービスなど一部の機能はベータ版のままです。

Unity AI Gateway における AI ガバナンスおよびAI ガバナンス ガイドを参照してください。

Icebergリードを有効にしたDeltaテーブルの共有が一般に利用可能になりました

2026年8月4日

Icebergリードを有効にしたDeltaテーブルの共有機能が一般に利用可能になりました。 「Delta Lake 機能のサポート マトリックス」を参照してください。

削除ベクトルやカラムマッピングを含むDeltaテーブルの共有が一般に利用可能になりました

2026年8月4日

削除ベクトルやカラムマッピングを有効にしたDeltaテーブルの共有が一般に利用可能になりました。 削除ベクトルまたは列マッピングを含むテーブルを Share に追加するを参照してください。

SharePoint コネクタ (GA)

2026年8月4日

Lakeflow ConnectのSharePointコネクタは現在、一般公開されています。 コネクタSharePoint参照してください。

AI/BIダッシュボードのウィジェットタイトルと説明をリッチテキストでフォーマットする

2026年8月4日

ビジュアライゼーションウィジェットのタイトルや説明はリッチテキストフォーマットをサポートしています。 ウィジェットのタイトルや説明をクリックすると、フォーマットツールバーを開き、テキストのスタイリング、リンク、表を適用したり、直接マークダウンを入力したりできます。

フォーマット ウィジェットのタイトルと説明を参照してください。

PagerDutyコネクター(ベータ版)

2026年8月4日

Lakeflow ConnectのマネージドPagerDutyコネクタは現在ベータ版で利用可能です。 コネクターは、PagerDutyからインシデント、オンコール、サービス、監査データをAzure Databricksに取り込みます。 PagerDutyコネクターを参照してください。

NetSuiteコネクタ(GA)

2026年8月4日

Lakeflow ConnectのマネージドNetSuiteコネクタは現在、一般に利用可能です。 このコネクターは、Oracle NetSuiteからERPや財務データをAzure Databricksに取り込むことを可能にします。 NetSuite コネクタを参照してください。

Googleドライブコネクター(GA)

2026年8月4日

Lakeflow ConnectのGoogle Driveコネクターは、現在一般公開されています。 Google ドライブ コネクタを参照してください。

フルページGenie Codeが一般公開されました

2026年8月4日

フルページのジーニーコードが現在一般公開されています。 Full Page Genie Codeはコマンドセンターの体験で、アクティブなチャットが目立つように表示され、ノートブックやファイルがタブとして開かれ、複数のチャットを並行して実行できます。 Genie Codeから直接作業を始め、スキルや指示、MCPサーバーでカスタマイズしましょう。 Genie コードの完全なページを参照してください。

Databricksランタイムメンテナンスアップデート(08/04)

2026年8月4日

サポートされている Databricks Runtime バージョンでは、新しいメンテナンス更新プログラムを利用できます。 これらの更新プログラムには、バグ修正、セキュリティ パッチ、パフォーマンスの向上が含まれます。 詳細については、以下を参照してください。

• Databricks Runtime 18 LTS
• Databricks ランタイム 18.2
• Databricks ランタイム 18.1
• Databricks Runtime 17.3 LTS
• Databricks Runtime 16.4 LTS
• Databricks Runtime 15.4 LTS
• Databricks Runtime 14.3 LTS
• Databricks Runtime 13.3 LTS

Unity Catalogの秘密はGAです

2026年8月3日

Unity カタログの秘密は現在、一般公開されています。 Unity Catalogでは秘密を保護可能なオブジェクトとして保存、管理、アクセスできます。 Unity カタログ シークレットは、3 レベルの名前空間 (catalog.schema.secret) を使用し、Unity カタログ特権によって管理されるため、他のデータ資産に使用するのと同じアクセス制御と監査を適用できます。 Unity カタログのシークレットを参照してください。

スペースで仕事を整理しましょう

2026年8月3日

今ではAzure Databricksエディターでスペースを使って作業を整理できます。 各スペースは特定のフォルダやプロジェクトに集中しつつ、開いたタブを保持できるため、前回の作業から簡単に再開できます。

「 スペースで作業を整理する」をご覧ください。

サーバーレスジョブの環境変数はベータ版です

2026年8月3日

サーバーレスのLakeflow Jobsタスクの環境変数は ベータ版です。 ジョブレベルで名前付き環境変数エントリを定義し、各タスクごとに1つを選択して、アプリケーションコードにデプロイ固有の設定を渡すことができます。 ワークスペース管理者は、ワークスペースの プレビュー ページからプレビューを有効にする必要があります。 「 サーバーレスジョブのための環境変数の設定」を参照してください。

サーバーレスのコンピュートアクセス制御が一般に利用可能になりました

2026年8月3日

サーバーレスのコンピュートアクセス制御は現在、一般に利用可能となっています。 ワークスペース管理者は、サーバーレスワークロードの実行を、2つの組み込みサーバーレス計算オブジェクト、すなわちDefault Interactive Compute(ノートブックやDatabricks Connectへのアクセスを管理)とDefault Automated Compute(Lakeflow上のジョブおよびSpark Declarative Pipelinesへのアクセスを管理)を通じて管理できます。 すべてのワークスペースユーザーはデフォルトで両方のオブジェクトで 「Can Use 」を持っているため、既存のワークロードは変更なしで動作を続けます。

「 サーバーレス計算管理」を参照してください。

Databricks SQL のマテリアライズド ビューとストリーミング テーブルのコストの自動帰属

2026年8月3日

Databricks SQL の具体化されたビューとストリーミング テーブルの更新は、外側の SQL ウェアハウス環境からカスタム タグを継承するようになりました。 これらのタグは、 system.billing.usageなどの課金サーフェイスに伝達されるため、具体化されたビューとストリーミング テーブルの更新の適切なコスト属性がソース SQL ウェアハウスに反映されます。 カスタム タグを使用した SQL ウェアハウスの属性コストを参照してください。

MANAGE 同じオブジェクトに対して USE CATALOG や USE SCHEMA を必要としなくなりました

2026年8月3日

MANAGE 権限は、MANAGE が付与されているオブジェクト上で、使用権限（USE CATALOG または USE SCHEMA）をもはや必要としません。 この変更により、 MANAGE オブジェクトの所有権との一貫性が高くなります。

以前は、カタログやスキーマの MANAGE は、そのオブジェクトに対して適切な使用権限を保持している場合にのみ有効でした。 親コンテナには引き続き使用権限が必要です:

• MANAGE カタログ上では使用権限は必要ありません。
• MANAGE On a Schemaは親カタログの USE CATALOG を必要としますが、もはやスキーマ上の USE SCHEMA は不要です。
• MANAGE テーブル上では、ビュー、ボリューム、関数は変わりません。 それでも親カタログで USE CATALOG 、親スキーマで USE SCHEMA が必要です。

その他の権限は影響を受けず、 MANAGEを持つユーザーであっても使用権限が前提条件として必要です。 例えば、テーブルを照会するにはテーブル上の SELECT 、さらに親カタログやスキーマの USE CATALOG と USE SCHEMA が必要です。

もし対応する使用権限を付与せずに広く付与 MANAGE した場合、それらの付与は有効となり、所有者はオブジェクトを管理できます。 Azure Databricks既存のMANAGE助成金を監査し、それがあなたの意図したアクセスを反映しているかを確認することを推奨します。

MANAGEについては使用特権要件を参照してください。

Genie OneおよびGenie Agentsの無料利用は2027年1月31日まで延長されました

2026年8月3日

Genie OneおよびGenie Agentsの無料利用は2027年1月31日まで延長されます。 このプロモーションは以前、2026年7月31日に終了予定でした。 プロモーション期間中は、これらの製品には予算管理が適用されません。

このプロモーションはユーザーのみを対象としています。 サービスプリンシパルは除外され、Genie OneおよびGenie Agentsの使用は引き続き請求されます。

Genie Codeは無料利用プロモーションには含まれていません。 Genie Codeのユーザーは毎月150個のDatabricks(DBU)を無料で受け取り、その上限を超える使用には2027年1月31日までの25% プロモーション割引が適用されます。 プロモーション割引はServerless Real-Time Inference SKUの適用される割引と組み合わせられます。 価格の詳細については、「Azure Databricks価格」を参照してください。

請求システムの表で無料および請求された使用量を追跡するには、「 Genieコストの監視と理解」をご覧ください。

Azure Databricks Excelアドインのフィルター更新

2026年8月3日

Azure Databricks Excelアドインは現在、カスケードフィルターと大文字に区別されない文字列マッチングをサポートしています。 さらに、 LIKE、 NOT LIKE、 IN、 NOT IN、 ILIKE フィルターはフィルターリストから利用できなくなりました。

「 インポートされたデータフィルター」を参照してください。

パイプライン所有者をABACポリシーから免除することなく、マテリアル化されたビューやストリーミングテーブルを更新できます

2026年8月3日

パイプラインで管理されるマテリアル化ビューまたはストリーミング テーブルは、パイプライン所有者またはrun-as identityが属性ベースのアクセス制御（ABAC）ポリシーの対象である場合でも、リフレッシュできるようになりました。

以前は、パイプラインによって管理されるマテリアライズドビューまたはストリーミングテーブルを更新するには、パイプライン所有者または実行 ID が、該当する ABAC ポリシーの適用対象外である必要がありました。 この制限は削除されました。

パイプラインがマテリアル化されたビューやストリーミングテーブルを更新すると、ポリシーはパイプライン所有者または実行時の識別子を用いて評価されます。 永続化されたデータをマスクやフィルタリングしたくない場合は、パイプラインのリフレッシュ中に読み取るすべてのテーブルに関連付けられたABACポリシーの EXCEPT 節にパイプライン所有者または実行として識別子を追加してください。 TO句を使用して、マスクされたデータまたはフィルター処理されたデータを受け取るユーザーとグループを指定します。

ABACのマテリアル化ビューおよびストリーミングテーブルに関するポリシーをご覧ください。