これらの機能とAzure Databricksプラットフォームの機能強化は、2025 年 9 月にリリースされました。
注
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。
パイプライン更新タイムライン テーブルが利用可能になりました (パブリック プレビュー)
2025 年 9 月 30 日
system.lakeflow.pipeline_update_timelineテーブルは、パイプラインの更新の完全な履歴追跡を提供し、更新アクティビティ、トリガー、結果、コンピューティングの使用状況の詳細な分析をサポートします。
パイプライン更新タイムライン テーブルスキーマを参照してください。
データ分類システム テーブルベータ
2025 年 9 月 30 日
新しいシステム テーブル ( system.data_classification.results) がベータ版で利用できるようになりました。 次の表は、メタストア内のすべての有効なカタログの列レベルでの機密データの検出をキャプチャします。
Anthropic Claude Opus 4.1 が Databricks でホストされる基盤モデルとして利用可能になりました
2025 年 9 月 29 日
Mosaic AI Model Serving では、Databricks でホストされる基盤モデルである Anthropic の Claude Opus 4.1 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 の従量課金制トークンを使用してアクセスできます。
Lakeflow パイプライン エディターがパブリック プレビューになりました
2025 年 9 月 29 日
Lakeflow Pipelines エディター (以前は マルチファイル エディターと呼ばれる) がパブリック プレビューになりました。 Lakeflow Pipelines エディターでは、パイプライン資産ブラウザーに一連のファイルとしてパイプラインが表示されます。 ファイルを編集し、パイプラインの構成と、1 つの場所に含めるファイルを制御できます。 これにより、パイプラインの既定のソース コード形式もノートブックから Python および SQL コード ファイルに変更されます。
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。
Salesforce インジェストの接続を作成するための新しい要件
2025 年 9 月 29 日
2025 年 9 月上旬、Salesforce はアンインストールされた接続済みアプリの使用を制限し始めました。 この制限により、Salesforce への既存の Unity カタログ接続が中断されることはありませんが、Databricks 接続アプリがインストールされていない新しい Salesforce インスタンスへの接続を作成できなくなります。
背景については、Salesforce ドキュメントの 「接続アプリの使用制限の変更の準備 」を参照してください。
Salesforce に接続する手順については、Salesforce を参照してください。
レガシー発行モードから Lakeflow Spark 宣言パイプラインを移行することが一般提供中です。
2025 年 9 月 24 日
Lakeflow Spark 宣言型パイプラインには、1 つのカタログとスキーマへの発行のみを許可する従来の発行モードがあります。 既定の発行モードでは、複数のカタログとスキーマへの発行が有効になります。 レガシ発行モードから既定の発行モードへの移行が一般公開されました (この機能の以前のリリースで発生した問題は修正されました)。
「パイプラインで既定の発行モードを有効にする」を参照してください。
Databricks Runtime メンテナンス更新
2025 年 9 月 24 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、 Databricks ランタイムのメンテナンス更新プログラムに関するページを参照してください。
Mosaic AI Agent Framework では、Lakebase リソースの自動認証パススルーがサポートされます
2025 年 9 月 23 日
Mosaic AI Agent Framework で、Lakebase リソースの自動認証パススルーがサポートされるようになりました。 これには MLFlow 3.3.2 以降が必要です。
自動認証パススルーを参照してください。
ルート最適化エンドポイントで、クエリにルート最適化 URL パスが必要になりました
2025 年 9 月 22 日
新しく作成されたすべてのルート最適化エンドポイントは、ルート最適化 URL を使用してクエリを実行する必要があります。 標準ワークスペース URL パスを使用するクエリは、2025 年 9 月 22 日以降に作成されたルート最適化エンドポイントではサポートされません。
ルート最適化されたサービスのエンドポイントについてのクエリを参照してください。
LLM を使用してテーブル データを探索する (パブリック プレビュー)
2025 年 9 月 22 日
カタログ エクスプローラーを使用して、サンプル データに関する自然言語の質問をできるようになりました。 アシスタントは、メタデータ コンテキストとテーブルの使用パターンを使用して SQL クエリを生成します。 その後、クエリを検証し、基になるテーブルに対して実行できます。 LLM を使用したテーブル データの探索を参照してください。
Genie パブリック プレビュー
2025 年 9 月 17 日
Genie は、ビジネス ユーザー向けに設計された簡略化されたユーザー インターフェイスであり、パブリック プレビューの段階になりました。 Genie は、コンピューティング リソース、クエリ、モデル、またはノートブックに関する技術的な知識を必要とせずに、Databricks でデータと AI を対話するための 1 つの直感的なエントリ ポイントを提供します。
Genie を使用すると、ビジネス ユーザーは次のことができます。
- AI/BI ダッシュボードを表示して操作し、KPI を追跡し、メトリックを分析します。
- Genie を使用して自然言語でデータに関する質問をします。
- 分析、AI、ワークフローを組み合わせたカスタムビルドの Databricks Apps を使用します。
ワークスペース管理者は、管理コンソールの [プレビュー] ページから Genie を有効にすることができます。
Genie UI を参照してください。
登録なしでファイル イベントを使用して自動ローダー内のファイルを効率的に検出する (パブリック プレビュー)
2025 年 9 月 16 日
自動ローダーの cloudFiles.useManagedFileEvents オプションが、制限なしの公開プレビューになりました。 このオプションを使用すると、ファイルを効率的に検出できます。 詳細については、次を参照してください。
Databricks Runtime 17.2 が GA になりました
2025 年 9 月 16 日
Databricks Runtime 17.2 が一般公開されました。 Databricks Runtime 17.2 (EoS) を参照してください。
Lakehouse フェデレーションのデルタ共有はベータ版です
2025 年 9 月 16 日
Delta Sharingを使用して、DatabricksからDatabricksへの共有およびオープン共有でクエリフェデレーションによって作成された外部スキーマとテーブルを共有することができるようになりました。 「 外部スキーマまたはテーブルを共有に追加する 」および「 共有外部テーブルまたは外部スキーマのデータの読み取り」を参照してください。
既存の共有カタログに Delta 共有をマウントする
2025 年 9 月 12 日
差分共有受信者は、差分共有プロバイダーから受信した共有を既存の共有カタログにマウントできるようになりました。 以前は、受信者は新しい共有ごとに新しいカタログを作成する必要があります。 「共有からカタログを作成する」を参照してください。
Google Analytics 生データ コネクタ GA
2025 年 9 月 10 日
Lakeflow Connect の Google Analytics Raw Data コネクタが一般公開されました。 「 Azure Databricks インジェストのために Google Analytics 4 と Google BigQuery をセットアップするを参照してください。
UI で構成されたサーバーレス ジョブとパイプラインのパフォーマンスが既定で最適化されるようになりました
2025 年 9 月 11 日
UI で構成されたサーバーレス ジョブとパイプラインは、既定で パフォーマンス最適化に 設定されるようになりました。 これにより、API、Terraform、SDK 間で UI が既存の既定値に合わせて調整されます。 詳細については、「 サーバーレス ジョブのパフォーマンス モード 」および「 サーバーレス パイプラインのパフォーマンス モード」を参照してください。
Pythonのカスタムデータソースは、Lakeflow Sparkの宣言型パイプラインで使用できます。
2025 年 9 月 10 日
Lakeflow Spark 宣言型パイプラインで、Python のカスタム データ ソースとシンクをパイプライン定義に使用できます。
カスタム データ ソースPythonの詳細については、次を参照してください。
自動アイデンティティ管理の一般提供
2025 年 9 月 10 日
自動 ID 管理を使用すると、Microsoft Entra IDでアプリケーションを構成することなく、ユーザー、サービス プリンシパル、グループをMicrosoft Entra IDからAzure Databricksに同期できます。 有効にすると、ID フェデレーション ワークスペースでMicrosoft Entra IDユーザー、サービス プリンシパル、グループを直接検索し、ワークスペースに追加できます。 Databricks はレコードのソースとしてMicrosoft Entra IDを使用するため、グループ メンバーシップに対する変更はAzure Databricksで考慮されます。 自動 ID 管理では、入れ子になったグループもサポートされます。
Microsoft Entra ID からユーザーとグループを自動的に同期するを参照。
Lakeflow Spark 宣言型パイプラインで、パブリック プレビューでのストリーム進行状況メトリックがサポートされるようになりました
2025 年 9 月 10 日
Lakeflow Spark 宣言パイプラインでは、ストリームの進行状況に関するメトリックのイベント ログのクエリがサポートされるようになりました。 パイプライン ストリーミング メトリックの監視を参照してください。
Databricks ランタイムのメンテナンスアップデート
2025 年 9 月 8 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、 Databricks ランタイムのメンテナンス更新プログラムに関するページを参照してください。
Genie リソースに対する Databricks Apps のサポート
2025 年 9 月 8 日
Databricks Apps では、Genie Space をアプリ リソースとして追加して、キュレーションされたデータセットに対する自然言語クエリを有効にできるようになりました。 Databricks アプリへの Genie Space リソースの追加を参照してください。
Databricks オンライン機能ストア（公開プレビュー）
2025 年 9 月 5 日
Databricks Online Feature Store は、Lakebase を利用して、オフライン機能テーブルとの一貫性を維持しながら、機能データへの高度にスケーラブルな低待機時間アクセスを提供します。 Unity Catalog、MLflow、Mosaic AI Model Serving とのネイティブ統合は、モデル エンドポイント、エージェント、ルール エンジンを運用化するのに役立ちます。そのため、高いパフォーマンスを維持しながら、オンライン フィーチャー ストアから機能に自動的かつ安全にアクセスできます。
Databricks Online Feature Store を参照してください。
MLflow メタデータがシステム テーブルで使用できるようになりました (パブリック プレビュー)
2025 年 9 月 5 日
MLflow メタデータがシステム テーブルで使用できるようになりました。 カスタム AI/BI ダッシュボード、SQL アラート、大規模なデータ分析クエリの構築など、Databricks が提供するすべての Lakehouse ツールを利用して、ワークスペース全体から MLflow 追跡サービス 内で管理されているメタデータを 1 か所に表示します。
詳細については、 MLflow システム テーブルリファレンスを参照してください。
Databricks アシスタント エージェント モード: Data Science Agent がベータ版です
2025 年 9 月 3 日
Databricks Assistant のエージェント モードがベータ版になりました。 エージェント モードでは、アシスタントは 1 つのプロンプトから複数ステップのワークフローを調整できます。
Data Science Agent は、データ サイエンス ワークフロー用にカスタムビルドされており、EDA、予測、機械学習などのタスク用のノートブック全体をゼロから構築できます。 プロンプトを使用すると、ソリューションの計画、関連する資産の取得、コードの実行、セル出力を使用した結果の改善、エラーの自動修正などを行うことができます。
データ サイエンスに Genie Code を使用するを参照してください。
デフォルトのストレージによってサポートされるテーブルは、任意の受信者とDelta共有可能です (ベータ)
2025 年 9 月 2 日
デルタ共有プロバイダーは、受信者がクラシック コンピューティングを使用している場合でも、開いている受信者とAzure Databricks受信者の両方を含む、既定のストレージに基づくテーブルを共有できるようになりました。 パーティション分割が有効になっているテーブルは例外です。
制限事項を参照してください。
従来の発行モードから Lakeflow Spark 宣言パイプラインを移行し、パブリック プレビューにロールバックする
2025 年 9 月 2 日
Lakeflow Spark 宣言型パイプラインには、以前は 1 つのカタログとスキーマへの発行を制限していた従来の発行モードが含まれています。 既定の発行モードでは、複数のカタログとスキーマへの発行が有効になります。 最近一般公開された機能は、レガシ発行モードから既定の発行モードに移行するのに役立ちます。 リリース後に問題が見つかったため、移行機能はパブリック プレビューの状態と機能にロールバックされています。
「パイプラインで既定の発行モードを有効にする」を参照してください
AI エージェント: ユーザーに代わってパブリック プレビューを承認する
2025 年 9 月 2 日
Model Serving エンドポイントにデプロイされた AI エージェントは、ユーザーの代理承認を使用できます。 これにより、エージェントは Databricks ユーザーとして機能し、セキュリティを強化し、機密データにきめ細かくアクセスするためのクエリを実行できます。
SQL Server コネクタは SCD タイプ 2 をサポートします
2025 年 9 月 1 日
Lakeflow Connect のMicrosoft SQL Server コネクタで SCD タイプ 2 がサポートされるようになりました。 履歴追跡または緩やかに変化するディメンション (SCD) と呼ばれるこの設定は、時間の経過に伴うデータの変更を処理する方法を決定します。 履歴追跡がオフ (SCD タイプ 1) の場合、古いレコードはソースで更新および削除されると上書きされます。 履歴追跡がオン (SCD タイプ 2) の場合、コネクタはこれらの変更の履歴を保持します。 「 履歴追跡の有効化 (SCD タイプ 2)」を参照してください。