Databricks 2026年5月19日のリリースノート解説: Container Services、Gemini 3.5 Flash、Lakeflow Designer、Excel Add-in

Databricks は May 2026 platform release notes を 2026年5月19日に更新し、standard compute 向け Databricks Container Services beta、Databricks-hosted model としての Google Gemini 3.5 Flash、Lakeflow Designer の複数改善、Databricks Add-in for Excel の compliance security profile support を案内しました。

要点

• standard compute で Docker image を指定できる Databricks Container Services が Beta になった
• Model Serving の Foundation Model APIs から Google Gemini 3.5 Flash を Databricks-hosted model として使えるようになった
• Lakeflow Designer は default enablement、AI operator search、sample size configuration、Git/import/clone/export、user-defined operators などを追加した
• Databricks Add-in for Excel Public Preview が、Databricks の compliance security profile standards に対応した
• 5月19日の更新は、AI model access、visual data prep、Excel workflow、custom runtime の運用境界を広げる内容

今回のリリースノートで語られていること

今回の Databricks release note は、単一機能の更新というより、Databricks 上でデータ・AI workflow を作るための実行環境、モデル利用、視覚的なデータ準備、ビジネスユーザー接点をまとめて広げる更新です。まず、Databricks Container Services for standard compute が Beta になりました。Databricks Runtime 18.3 以降の standard compute を作成するときに Docker image を指定できるようになり、shared compute 環境でも custom container を使う道が開きます。これは、Notebook や job で標準 runtime だけでは足りない依存ライブラリ、社内 runtime、検証済み base image を使いたいチームに関係します。

次に、Model Serving では Google Gemini 3.5 Flash が Databricks-hosted model として Public Preview の Foundation Model APIs から利用できるようになりました。Databricks の中で複数モデルを扱うチームにとっては、外部 API を個別に組み込むのではなく、Databricks-hosted model としてアクセスできる選択肢が増えることになります。ただし、Databricks は applicable terms への準拠を利用者側の責任として明記しています。モデルの入力データ、生成結果、地域、契約、評価基準は、既存の Databricks governance とモデル利用ポリシーに合わせて確認する必要があります。

Lakeflow Designer も大きく更新されています。Free edition、Premium、Enterprise tier workspaces で default enabled になり、sidebar の +New から Visual data prep を開始できるようになります。operator panel では自然言語の意図に近い検索で operator を提案し、各 operator ごとの sample rows 数を設定できます。さらに、visual data prep files の export、clone、import、Git folders での管理、user-defined operators の Public Preview も加わりました。これにより、GUI ベースのデータ準備を一時的な作業画面ではなく、Git 管理や再利用可能な operator と結びつけた workflow に近づけようとしていると読めます。

最後に、Databricks Add-in for Excel の Public Preview が、Databricks の compliance security profile standards に対応しました。Excel は多くの組織で分析結果の確認、補足分析、業務部門への共有に使われ続けています。compliance profile 対応は、規制要件のある workspace でも Excel 連携を検討しやすくする一方で、Excel 側の保存、共有、ローカルファイル、権限管理まで自動的に安全になるわけではありません。

対象になりそうなチーム

• Databricks Runtime で custom dependency や社内 standard image を使いたい platform engineering team
• Databricks Model Serving / Foundation Model APIs で複数モデルを評価している AI platform team
• Lakeflow Designer を使って visual data prep を業務ユーザーや analytics engineer に広げたい data team
• Excel 連携を compliance profile 下で使う可能性がある BI / governance / operations team

実務で確認したいポイント

Container Services for standard compute は、既存 notebook / job の dependency 管理を楽にする可能性がありますが、Docker image の更新、脆弱性 scan、base image の責任分界、Databricks Runtime 18.3 以降への移行計画を先に確認したい更新です。Gemini 3.5 Flash は、既存の Databricks-hosted models と同じ評価 harness で latency、cost、quality、data handling を比較します。

Lakeflow Designer は、default enabled によって利用者が増える可能性があります。誰が visual data prep files を作り、Git folders に保存し、operator を再利用してよいのかを決めておくと、あとで管理不能になりにくくなります。Excel Add-in は、compliance profile support と Excel ファイル運用の統制を分けて考え、ローカル保存、メール添付、外部共有、監査ログの扱いを確認してください。

結局、この更新をどう見るべきか

5月19日の Databricks 更新は、Databricks を「開発者だけが使う分析基盤」から、モデル利用、GUI データ準備、Excel 接続、custom runtime を含む実務 workflow の場へ広げる方向の更新です。導入判断では、便利になった機能を個別に試すだけでなく、container image、モデル利用条件、Git 管理、Excel governance をまとめて見直すのがよさそうです。