2026 年 5 月

これらの機能とAzure Databricksプラットフォームの機能強化は、2026 年 5 月にリリースされました。

Note

リリースは段階的に行われます。 Azure Databricks アカウントは、最初のリリース日から 1 週間以上経過するまで更新されない場合があります。

Lakeflow Connect のクエリ ベースのコネクタが一般公開されました

2026 年 5 月 29 日

Lakeflow Connect のクエリ ベースのコネクタが一般公開されました。 クエリ ベースのコネクタは、変更データ キャプチャ (CDC) 構成やインジェスト ゲートウェイを必要とせずに、カーソル列を使用してソースに直接クエリを実行することで、データベースからデータを取り込みます。 サポートされているソースには、Oracle、Teradata、SQL Server、MySQL、MariaDB、PostgreSQL のほか、外部カタログ インジェストを使用するすべての Lakehouse フェデレーション データ ソースが含まれます。 クエリ ベースのコネクタを参照してください。

Databricks Apps の水平スケーリング (ベータ)

2026 年 5 月 29 日

1 つのアプリ URL の背後にある複数のインスタンスで Databricks アプリを実行できるようになりました。 水平方向のスケーリングにより、可用性が向上し、ダウンタイムが発生しないデプロイと セッション アフィニティが提供されます。これは、特定のユーザーから同じインスタンスにすべての要求をルーティングして、アプリがそのインスタンスにユーザーごとのデータを保持できるようにします。 既存の標準アプリを水平方向にスケーリングするように変換するか、新しいアプリを作成するときに水平スケーリングを有効にします。 変換されたアプリは、プレインストールされたPython ライブラリからオプトアウトして、クリーンなベース OS イメージで実行することもできます。

Databricks アプリのHorizontal scaling および Databricks アプリ用にプレインストールされたPython ライブラリからオプトアウトするを参照してください。

2026 年 5 月 29 日の Lakeflow Designer の更新プログラム

2026 年 5 月 29 日

Lakeflow Designer に対して次の更新が行われました。

  • 双方向の AI 生成の説明: 各オペレーターは、AI によって生成された内容の説明を表示するようになりました。 説明を編集すると、オペレーターが再構成されます。
  • N 方向結合: Combine 演算子は任意の数の入力テーブルを受け入れるようになりました。
  • カスタム結合条件: 左右のテーブル間の矢印をクリックして、カスタム結合条件を追加できるようになりました。 AI によって生成された説明を編集するか、手動で SQL を記述して条件を構成します。
  • フィルターの読みやすさの向上: フィルター条件の Datetime 値が ISO 形式ではなくプレーンな英語で表示されるようになりました。
  • マルチモーダル出力の種類: 演算子は、プロット、HTML、画像、およびその他のテーブル以外の出力をプレビュー ウィンドウに直接レンダリングできるようになりました。
  • 構成可能な出力パネル: 出力パネルを入力と出力 (既定)、入力のみ、または出力専用に切り替えます。 結合されたビューで、入力ペインと出力ペインのサイズを変更できるようになりました。
  • ドラッグ・ツー・コネクト・ヒット・ターゲットの改善: オペレーターの + ・ボタンからドラッグして、接続されたダウンストリーム・オペレーターを追加します。
  • Genie Code の変更の概要: Genie Code に、入力ボックスの上に最新の編集の 1 行の概要が表示されるようになりました。
  • より良いノートの配置: 新しいノートは、既定では隣接する演算子と重複しなくなりました。
  • Inline パラメーターの例: SQL 演算子と Python 演算子は、それらを参照する方法を示すインライン サンプル コードで使用可能なパラメーターを表示するようになりました。
  • Bug の修正と改善: 三重引用符で囲まれた文字列のPython演算子の処理を修正し、アップストリーム演算子が切断されたときに Python プレビューによってKeyErrorがスローされました。

ワークスペースサイドバーのナビゲーションの更新

2026 年 5 月 21 日

ワークスペースサイドバーのナビゲーションでは、セクションのグループ化が更新されました。

  • 新しい Analytics セクションでは、ダッシュボード、Genie エージェント、アラートがグループ分けされます。
  • SQL セクションの名前が Lakehouse に変更され、SQL エディター、クエリ、クエリ履歴、および SQL Warehouse が含まれます。

ナビゲーションが更新される前と後のワークスペース サイドバー。

アプリ スイッチャーでは、 Lakehouse の名前も Analytics と AI に変更されます。

Lakehouse オプションが Analytics と AI に更新されていることを示すアプリ スイッチャー。

Anthropic Claude Opus 4.8 が Databricks でホストされるモデルとして使用できるようになりました

2026 年 5 月 28 日

Databricks Model Serving では、Databricks でホストされるモデルとして Anthropic Claude Opus 4.8 がサポートされるようになりました。

このモデルにアクセスするには、次の手順に従ってください。

クロスエンジン属性ベースのアクセス制御 (ベータ)

2026 年 5 月 28 日

外部エンジンは、 属性ベースのアクセス制御 (ABAC)、行フィルター、列マスクが適用されたサーバー側で Unity カタログマネージド テーブル (Delta および Iceberg) を読み取れるようになりました。 クロスエンジン属性ベースのアクセス制御 (ABAC) を参照してください。

Lakeflow 上の Spark 宣言パイプラインと update_flow API のリアルタイム モードが利用可能になりました (パブリック プレビュー)

2026 年 5 月 27 日

Lakeflow 上の Spark 宣言パイプラインのリアルタイム モードがパブリック プレビューになりました。 不正行為の検出、リアルタイムのパーソナル化、即時の意思決定など、運用ストリーミング ワークロードのエンドツーエンドの待機時間を最大 5 ミリ秒で実現します。 リアルタイム モードでは、更新出力モードを使用してシンクに書き込み、ウォーターマークを必要とせずにステートフル集計をサポートする新しい update_flow デコレーターを使用します。 「Lakeflow パイプラインとupdate_flowでリアルタイム モードを使用する」を参照してください。

Google Drive マネージド インジェスト コネクタ (ベータ)

2026 年 5 月 27 日

Lakeflow Connect の Google ドライブ コネクタがベータ版で利用できるようになりました。 コネクタを使用すると、Google Drive からAzure Databricksにファイルを取り込めます。 非構造化 (バイナリ) と構造化 (CSV、JSON、XML、Excel、Parquet、Avro、ORC) の両方のインジェストと、ファイル メタデータ インジェストがサポートされています。 Google ドライブ コネクタを参照してください。

サーバーレス ノートブック実行タイムアウトのワークスペース管理者設定

2026 年 5 月 27 日

ワークスペース管理者は、以前の手動オーバーライド プロセスを置き換えて、ワークスペース管理者設定でサーバーレス ノートブックの既定の実行タイムアウトを設定できるようになりました。 タイムアウトを構成するには、[>] に移動し、[サーバーレス 対話型] で[サーバーレス対話型実行タイムアウト] 設定を更新します。

既定のタイムアウトは 2.5 時間であり、ユーザーは spark.databricks.execution.timeoutを使用して個々のノートブックのタイムアウトをオーバーライドできます。 サーバーレスの過剰な支出保護に関する説明を参照してください。

マテリアライズド ビューの更新ポリシーと EXPLAIN CREATE MATERIALIZED VIEW の一般提供が開始されました

2026 年 5 月 27 日

更新ポリシーと EXPLAIN CREATE MATERIALIZED VIEW ステートメントが具体化されたビューで一般提供されるようになりました。 更新ポリシーを使用して、Azure Databricksが増分更新または完全更新を実行するタイミングを制御し、コストと予測可能性を最適化します。 EXPLAIN CREATE MATERIALIZED VIEWを使用して、具体化されたビューを定義する前にクエリを増分化できるかどうかを確認します。 Databricks SQL および Databricks Runtime 17.3 以降で使用できます。 「具体化されたビューの増分更新」をご覧ください。

従来のアシスタントスラッシュコマンドを削除しました

2026 年 5 月 26 日

ノートブックの Genie Code Assistant チャット ウィンドウでは、 /settings および /rename スラッシュ コマンドを使用できなくなりました。 代わりに、ノートブックの設定を調整し、ノートブック UI からノートブックの名前を変更します。

その他のスラッシュ コマンド ( /doc、 /explain、 /fix、 /optimize、 /prettifyなど) は変更されません。 プロンプトについては、「 スラッシュ コマンドを使用するを参照してください。

Lakeflow パラメーターの Spark 宣言型パイプラインがベータ版になりました

2026 年 5 月 26 日

パイプライン パラメーターを使用すると、パイプライン レベルでキーと値のペアを定義し、 名前付きパラメーター 構文を使用して SQL ソース コードからそれらを参照できます。 「パイプラインでパラメーターを使用する」を参照してください。

Databricks Runtime のメンテナンス更新 (05/26)

2026 年 5 月 26 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。

Genie Code Agent モードが、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ているワークスペースで既定で使用できるようになりました

2026 年 5 月 25 日

Genie Code Agent モードは、 コンプライアンス セキュリティ プロファイル が有効になっており 、HIPAA コントロールが選択されているワークスペースで既定で使用できるようになりました。

エージェント モードでは、Genie Code は、関連する資産の取得、コードの生成と実行、エラーの自動修正、結果の視覚化など、1 つのプロンプトから複数の手順を自動化できます。

Genie Code を参照してください。

Machine Learning用の Databricks Runtime 18 と Databricks Runtime 18 がベータ版です

2026 年 5 月 22 日

Machine Learning用の Databricks Runtime 18 と Databricks Runtime 18 がベータ版になり、Apache Spark 4.1.0 が搭載されました。

Databricks Runtime 18 は、統合リリース ノート形式を使用する最初のリリースです。 以前は、各機能バージョン (18.0、18.1、18.2) には、独自のリリース ノート ページがありました。 以前に 18.3 以降として出荷されていた機能は、Databricks Runtime 18 の日付の更新プログラムとして出荷されるようになりました。 詳細については、「 統合リリース ノートについて」を参照してください。

Unity カタログで管理されている Apache Iceberg テーブル、外部の Apache Iceberg テーブル、Apache Iceberg v3 の機能が一般公開されています

2026 年 5 月 21 日

Unity カタログの次の Apache Iceberg 機能が一般公開されました。

  • Unity Catalog で管理される Iceberg テーブル: Databricks Runtime、Databricks SQL、または外部 Iceberg 互換エンジンを使用して、Unity Catalog で Iceberg テーブルを作成および管理します。 マネージド Iceberg テーブルは、液体クラスタリング、予測最適化、具体化されたビュー、ストリーミング テーブルをサポートします。 「Azure Databricks における Apache Iceberg とは何ですか？」を参照してください。
  • 外部 Iceberg テーブル: Lakehouse フェデレーションを通じて、AWS Glue、Hive metastore、Snowflake Horizon Catalog などの外部カタログによって管理される Iceberg テーブルを読み取ります。 外部テーブルの操作を参照してください。
  • Iceberg v3 の機能: UniForm、マネージド Iceberg テーブル、および外部 Iceberg テーブルを含むマネージド Delta Lake テーブルで、削除ベクター、VARIANT データ型、および行系列を使用します。 Apache Iceberg v3 機能の使用を参照してください。

Databricks CLI が GA になりました

2026 年 5 月 21 日

Databricks CLI が一般公開 (GA) になりました。 このリリースの一環として、ユーザーからマシンへの (U2M) トークンを OS ネイティブのセキュリティで保護されたストレージに格納するように CLI が更新されました。 トークン ストレージを参照してください。

Databricks CLI の詳細については、 Databricks CLI を参照してください。

インスタンス イベントとインスタンス プールのシステム テーブルが使用可能になりました (パブリック プレビュー)

2026 年 5 月 21 日

system.compute.instance_eventsとsystem.compute.instance_poolsのシステム テーブルがパブリック プレビューになりました。 これらのテーブルを使用して、クラシック コンピューティング インスタンスの状態遷移と、アカウント全体のインスタンス プール構成の完全な履歴を追跡します。 インスタンス イベント テーブル スキーマとインスタンス プール テーブル スキーマに関する説明を参照してください。

Vector Search ストレージ最適化エンドポイントは GA です

2026 年 5 月 20 日

Vector Search ストレージ最適化エンドポイントが一般公開されました。 ストレージ最適化エンドポイントは容量が大きく (ディメンション 768 で 10 億ベクトルを超えています)、標準エンドポイントよりも 10 ~ 20 倍高速なインデックス作成を提供します。 価格は、より多くのベクトルに合わせて最適化されています。 詳細については、「 ベクター検索エンドポイントのオプション」を参照してください。

メトリック ビューの LOD 式構文の更新を修正しました

2026 年 5 月 20 日

メトリック ビューの固定詳細レベル (LOD) 式は、SQL ウィンドウ関数を使用してディメンションの expr フィールドで直接定義されるようになりました。これは、 source クエリの値を事前計算する前の 2 段階のアプローチに置き換わります。 メトリック ビューでの詳細レベル (LOD) 式の使用を参照してください。

カスタム モデル サービスを使用してカスタム LLM を提供する (ベータ)

2026 年 5 月 20 日

foundation Model API でサポートされていないマルチモーダル モデルや PEFT レシピなど、vLLM エンジンを使用して、Azure Databricksでカスタムおよび微調整された LLM を提供できるようになりました。 カスタム LLM サービスはベータ版です。 「 カスタム モデル サービスを使用してカスタム LLM を提供する」を参照してください。

OAuth U2M (ベータ) を使用してサービス プリンシパルとして認証する

2026 年 5 月 20 日

OAuth U2M フローを使用して、独自のユーザー アカウントではなく、サービス プリンシパルの ID としてトークンを取得できるようになりました。 サービス プリンシパルに対して、サービス プリンシパル マネージャーのロールが割り当てられている必要があります。

OAuth U2M を使用したサービス プリンシパルとしての認証を参照してください。

カスタマー マネージド キーで MLflow マネージド評価機能がサポートされるようになりました

2026 年 5 月 19 日

カスタマー マネージド キー (CMK) で暗号化されたワークスペースで、次の MLflow マネージド評価機能を使用できるようになりました。

  • MLflow 3 スコアラーを使用した AI アプリの運用監視。
  • トレースに関する専門家のフィードバックを収集するための レビュー アプリ 。
  • 評価データセット。 データセットを格納するカタログ自体を CMK で暗号化することはできません。

Agent Bricks Supervisor Agent は、スーパーバイザー エージェントをサブ エージェント ツールとしてネストできるようになりました

2026 年 5 月 19 日

サブエージェント ツールとして別の Supervisor エージェントを追加し、入れ子になったマルチエージェント オーケストレーションを有効にできるようになりました。 「Supervisor エージェントを使用して調整されたマルチエージェント システムを作成する」を参照してください。

標準コンピューティング用の Databricks Container Services が利用可能になりました (ベータ版)

2026 年 5 月 19 日

標準コンピューティング用の Databricks Container Services が ベータ版になりました。 Databricks Runtime 18.3 以降で標準コンピューティングを作成するときに Docker イメージを指定できるようになりました。これにより、共有コンピューティング環境でカスタム コンテナーを使用できます。 標準コンピューティングについては、Databricks Container Services を参照してください。

Lakeflow Designer の更新

2026 年 5 月 19 日

Lakeflow Designer に対して次の更新が行われました。

  • 既定で有効: Lakeflow Designer は、すべての無料エディション、Premium、および Enterprise レベルのワークスペースに対して既定で有効になりました。 開始するには、サイドバーで [+新規 ] をクリックし、[ ビジュアル データの準備] を選択します。 このオプションが表示されない場合は、ワークスペース管理者にお問い合わせください。
  • AI オペレーター検索: オペレーター パネルで、意図に基づいて演算子が提案されるようになりました。 たとえば、「average by month」と入力すると、Aggregate 演算子が表示されます。
  • 構成可能なサンプル サイズ: 各演算子で実行するサンプル行の数を設定できるようになりました。 各演算子は、独自のカスタム制限を記憶します。
  • Git、import、clone、export: File > Export または File> Clone を使用して、ビジュアル データ準備ファイルをエクスポート、複製、インポートできるようになりました。 ファイルは Git フォルダーに格納および管理することもできます。
  • ユーザー定義演算子 (パブリック プレビュー): 組み込みの演算子と共に表示されるユーザー定義演算子を作成できるようになりました。 これらを使用して、独自のビジネス ロジック、計算、または統合を使用して Lakeflow Designer を拡張します。 uc-udf、uc-udtf、python-run-functionの 3 つの演算子の種類がサポートされています。 Lakeflow Designer のユーザー定義演算子を参照してください。
  • バグの修正と改善: 右クリックキャンバスの動作、元に戻す/やり直しボタンの状態、Markdown ノードの下線の書式設定、未構成のフィルター条件の処理など、複数の問題を修正しました。

UI でリソースを編集すると、YAML が自動的に更新されるようになりました

2026 年 5 月 19 日

UI でジョブとパイプライン設定を編集すると、YAML が自動的に更新されるようになりました。 バンドル リソースの編集を参照してください。

すべてのコンプライアンス セキュリティ プロファイル標準のExcelサポートのためのAzure Databricks アドイン

2026 年 5 月 19 日

Excel用Azure Databricks アドイン (パブリック プレビュー) では、Azure Databricksでサポートされているすべてのコンプライアンス セキュリティ プロファイル標準がサポートされるようになりました。 詳細については、「コンプライアンス セキュリティ プロファイル」および「Microsoft Excel から Azure Databricks に接続する」を参照してください。

統合実行一覧が一般提供開始

2026 年 5 月 18 日

これで、更新された実行の一覧ですべてのジョブとパイプラインの 実行 を表示できるようになりました。 すべてのパイプライン実行を 1 か所で追跡し、状態、時刻、ユーザーとしての実行、実行 ID、エラー コードでリアルタイムでフィルター処理します。 現在の上位 5 つのエラー コードの視覚化と概要を使用して傾向を特定します。 すべてのジョブとパイプラインの最近の実行を表示するを参照してください。

Genie Code チャット スレッドを共有する

2026 年 5 月 15 日

Genie Code チャット スレッドを他のユーザー、グループ、またはサービス プリンシパルと共有できるようになりました。 受信者は、共有チャット スレッドを表示するための読み取り専用アクセスを受け取ります。 「 チャットを共有する」を参照してください。

Agent Bricks Supervisor Agent で、サブエージェント ツールとして Unity カタログ テーブルがサポートされるようになりました

2026 年 5 月 15 日

これで、Supervisor エージェントで Unity カタログ テーブルをサブエージェント ツールとして追加できるようになりました。 「Supervisor エージェントを使用して調整されたマルチエージェント システムを作成する」を参照してください。

Agent Bricks Supervisor Agent で、サブエージェント ツールとしてベクター検索インデックスがサポートされるようになりました

2026 年 5 月 15 日

Supervisor エージェントでサブエージェント ツールとしてベクター検索インデックスを追加できるようになりました。 「Supervisor エージェントを使用して調整されたマルチエージェント システムを作成する」を参照してください。

Lakeflow シンク上の Spark 宣言パイプラインが一般提供されるようになりました

2026 年 5 月 15 日

Lakeflow sink API の Spark 宣言パイプラインが一般公開されました。 シンクと追加フローを使用して、変換されたパイプライン データを外部ターゲット (Delta テーブル、Apache Kafka トピック、Azure Event Hubs、カスタム Python データ ソースなど) に書き込みます。 「パイプラインでシンクを使用する」を参照してください。

Google スプレッドシートでスケジュールされた更新の実行履歴を表示する

2026 年 5 月 14 日

スケジュールされた更新の実行履歴は、Azure Databricks Connector for Google Sheets で確認できるようになりました。 各実行には、その実行 ID、開始時刻、成功の状態が表示されます。 Google スプレッドシートでデータ更新のスケジュールを設定するを参照してください。

Lakeflow 環境バージョンの Spark 宣言パイプライン (ベータ)

2026 年 5 月 14 日

Lakeflow 上の Spark 宣言パイプラインの環境バージョンがベータ版になりました。 パイプラインの環境バージョンを構成して、Python言語バージョンとプレインストール済みライブラリのセットをピン留めし、パイプラインのPython ランタイムを Databricks ランタイムのアップグレードから切り離します。 パイプラインの環境バージョンの構成を参照してください。

Databricks SQL アラートが一般公開されました

2026 年 5 月 14 日

最新バージョンの Databricks SQL アラートが一般公開されました。 SQL アラートを使用すると、スケジュールに基づいてクエリを実行し、条件を評価し、条件が満たされたときに受信者に通知することで、データと KPI を監視できます。 SQL アラートを使用して、KPI の誤差を監視し、異常を検出し、データ品質の問題を解決します。 Databricks SQL アラートを参照してください。

Lakeflow ジョブの SQL アラート タスクがパブリック プレビューになりました

2026 年 5 月 14 日

以前はベータ版だった Lakeflow ジョブの SQL アラート タスクが パブリック プレビューになりました。 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。

Unity Catalog カタログを Microsoft Fabric (ベータ版) に発行する

2026 年 5 月 14 日

Unity カタログ カタログを、読み取り専用のミラー化されたカタログとしてAzure DatabricksからMicrosoft Fabricに発行できるようになりました。 Fabricユーザーは、データ移動なしで Unity カタログ テーブルに対してクエリを実行できます。 「 Unity カタログ カタログをMicrosoft Fabricに公開する」を参照してください。

ai_parse_document 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ているワークスペースで既定で使用できるようになりました

2026 年 5 月 13 日

ai_parse_document は、 コンプライアンス セキュリティ プロファイル が有効で 、HIPAA、 HITRUST、 C5、 TISAX のコントロールが選択されているワークスペースで、既定で使用できるようになりました。

ai_parse_document を使用して、PDF、画像、Word ドキュメント、PowerPoint ファイルなどの非構造化ドキュメントの構造化コンテンツを解析します。

ai_parse_document 関数を参照してください。

Databricks Runtime のメンテナンス アップデート（05/13）

2026 年 5 月 13 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 Apps のアプリ テレメトリがパブリック プレビューになりました

2026 年 5 月 11 日

これで、Databricks Apps からトレース、ログ、メトリックを収集し、OpenTelemetry (OTel) プロトコルを使用して Unity カタログ テーブルに保持できるようになりました。 Databricks Apps のテレメトリの構成に関するページを参照してください。

ExcelのAzure Databricks アドインに対する HIPAA のサポート

2026 年 5 月 11 日

Excel用のAzure Databricks アドイン (パブリック プレビュー) は、サポートされているすべてのリージョンで HIPAA コンプライアンスを持つワークスペースで使用できるようになりました。 「Microsoft Excel から Azure Databricks に接続する」を参照してください。

HubSpot コネクタ (GA)

2026 年 5 月 11 日

Lakeflow Connect のマネージド HubSpot コネクタが一般公開されました。 コネクタを使用すると、HubSpot Marketing Hub からAzure Databricksにデータを取り込みます。 HubSpot コネクタを参照してください。

カタログのコミットが一般公開されました

2026 年 5 月 8 日

カタログコミットが一般公開されました。 カタログ コミットにより、Unity カタログのマネージド テーブルの相互運用性が拡張され、Unity カタログのガバナンス機能が強化され、マルチステートメント、マルチテーブル トランザクションなどの新機能のロックが解除されます。 Unity カタログのマネージド デルタ テーブルでカタログ コミットが有効になっている場合、Unity カタログは、エンジン間のアクセスと状態を仲介する、テーブルの調整システムになります。 Unity カタログマネージド テーブルの読み取りまたは書き込みを行う製品では、 ストリーミング テーブル、 デルタ共有、 Zerobus、 Lakeflow Connect、 Unity AI Gateway、MLflow、 Lakeflow ジョブ トリガーなど、カタログ コミットがサポートされるようになりました。 カタログのコミットを参照してください。

サーバーレス ノートブックでの %uv pip を使用したパッケージのインストールの高速化

2026 年 5 月 7 日

環境バージョン 5 以降のサーバーレス ノートブックで、%uv pip マジック コマンドを、Python パッケージ管理の%pipの代わりに使用できるようになりました。 %uv pip は uv パッケージ マネージャーを利用し、 %pipと同じノートブック仮想環境を共有します。

「%uv pipを使用した高速インストール」を参照してください。

サーバーレス汎用コンピューティング (ベータ) 上のスタンドアロン パイプライン

2026 年 5 月 7 日

具体化されたビューやストリーミング テーブルを含むスタンドアロン パイプラインを、サーバーレス汎用コンピューティングで実行されているノートブックから作成できるようになりました。 スタンドアロン パイプライン (Databricks SQL 上のパイプラインから名前を変更) は、SQL またはPythonを使用して作成できます。 スタンドアロン パイプラインはベータ版です。 スタンドアロン パイプラインの要件を参照してください。

アカウント アクセス拒否リストを使用してAzure Databricks アカウントからの ID をブロックする

2026 年 5 月 6 日

アカウント アクセス拒否リストを使用して、ID の自動管理が有効になっているときに、特定のユーザー、グループ、またはサービス プリンシパルがAzure Databricks アカウントにアクセスできないようにします。 アカウントへの ID アクセスの拒否を参照してください。

Outlook マネージド インジェスト コネクタ (ベータ)

2026 年 5 月 5 日

Lakeflow Connect のOutlook コネクタがベータ版で利用できるようになりました。 コネクタを使用すると、Microsoft OutlookからAzure Databricksに電子メール データを取り込みます。 「Outlook コネクタ」を参照>。

Alibaba Cloud Qwen3.5 122B A10B がパブリック プレビューで Databricks ホストモデルとして利用可能になりました

2026 年 5 月 5 日

Model Serving では、Databricks でホストされるモデルとして、Alibaba Cloud Qwen3.5 122B A10B がサポートされるようになりました。 このモデルには 、Foundation Model API を使用してアクセスできます。

Qwen3.5 122B A10B は パブリック プレビューで利用できます。

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。

AI ランタイム 1xH100 アクセラレータ (ベータ)

2026 年 5 月 5 日

AI ランタイムでは、 ベータ版の 1xH100 アクセラレータがサポートされるようになりました。 ハードウェア オプションを参照してください。

GitHub マネージド インジェスト コネクタ (ベータ)

2026 年 5 月 5 日

Lakeflow Connect のGitHub コネクタがベータ版で利用できるようになりました。 コネクタを使用すると、GitHubからAzure Databricksにデータを取り込みます。 GitHub コネクタを参照してください。

Smartsheet マネージド インジェスト コネクタ (ベータ)

2026 年 5 月 5 日

Lakeflow Connect の Smartsheet コネクタがベータ版で利用できるようになりました。 コネクタを使用すると、Smartsheet からAzure Databricksにデータを取り込みます。 Smartsheet コネクタを参照してください。

Databricks Runtime 18.2 が GA になりました

2026 年 5 月 4 日

Databricks Runtime 18.2 が一般公開されました。 Databricks Runtime 18.2 および Databricks Runtime 18.2 for Machine Learning を参照してください。

Lakeflow パイプライン エディターが一般公開されました

2026 年 5 月 4 日

Lakeflow Pipelines エディターが一般公開されました。 このエディターでは、Genie Code を使用して、運用パイプラインを作成、更新、デバッグするためのエージェントファーストエクスペリエンスを提供します。コードと Genie Code は、パイプライン グラフとメトリックと並べてチャットします。 Lakeflow パイプライン エディターを使用した ETL パイプラインの開発とデバッグを参照してください。

ノートブックの結果テーブルのネイティブ データ プロファイリング

2026 年 5 月 1 日

ノートブックの結果テーブルの列のプロファイル統計を表示できるようになりました。 結果テーブルから列ヘッダーを選択し、[サイドバー] アイコンをクリックします。選択の詳細を開き、プロファイルの統計情報を表示します。 この機能は、新しい Databricks SQL エディターでも使用できます。 「 データの選択」を参照してください。

コミュニティ コネクタ (ベータ)

2026 年 5 月 1 日

オープン ソース コネクタは、マネージド コネクタをサポートせずに、Lakeflow Connect をソースに拡張します。 これらはコミュニティによって構築および管理されています。 登録済みのコネクタを使用するか、独自のコネクタを作成します。 Lakeflow Connect のコミュニティ コネクタを参照してください。

Azure英国南部に専用の地域コントロール プレーンが用意されました

2026 年 5 月 1 日

Azure英国南部には、既存の英国西部ベースのコントロール プレーンに加えて、専用のリージョンコントロール プレーンがあります。 英国南部で作成された新しいワークスペースでは、リージョンコントロール プレーンが使用され、新しい SCC リレー トンネル、コントロール プレーン NAT IP、Metastore、Log Blob Storage、Event Hubs エンドポイントのファイアウォール許可リスト エントリが必要です。 既存の英国南部ワークスペースでは、移行しない限り、英国西部ベースのコントロール プレーンと対応する英国西部の値が引き続き使用されます。 Azure Databricks サービスと資産のIP アドレスとドメインを参照してください。

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