34ページ目。AI・データ関連SaaSの公式ブログを6424件掲載。最新は2026年10月20日のDatabricks「DatabricksがLakebase上で動くAgent Memoryをベータ提供」。新機能、仕様変更、運用影響を確認できます。

2026年10月20日(火)

Databricks / 公式ブログ / 2026/10/20 / 通常DatabricksがLakebase上で動くAgent Memoryをベータ提供

• Agent Bricksに会話履歴と長期記憶を管理する機能を追加し、利用者の好み・訂正・業務知識を次のセッションへ継承
• MemCurrentを基盤に、自動記録、エージェントからの検索・保存、バックグラウンドでの重複整理と矛盾解消を組み合わせる
• 記憶はワークスペース内のLakebaseに保存し、開発者が閲覧・出力・削除や保持方針を制御。提供段階はベータ

Introducing Agent Memory on DatabricksDatabricks 公式ブログで原文を確認 ↗

Databricks / 公式ブログ / 2026/10/20 / 通常Databricksが企業向けエージェントの永続記憶アーキテクチャMemCurrentを公開

• 生のセッション履歴と抽出した知識を分け、プラグイン・ツール・オフライン処理で記憶を維持
• 29利用者・114課題の社内評価で、記憶なしの通過率22.3%に対し68.4%、トークン数は31%削減
• 公開3ベンチマークでは全履歴投入と同等の精度を約12分の1の入力トークンで実現。社内評価とは使用モデル・評価条件が異なる

MemCurrent: Designing Persistent Memory for Production AgentsDatabricks 公式ブログで原文を確認 ↗

Databricks / 公式ブログ / 2026/10/20 / 通常HamletがLakebaseのデータブランチで本番由来のデータを使った変更検証を実施

• プルリクエストごとに本番データの独立したLakebaseブランチを作り、本番を変更せず不具合を再現
• ClaudeやCodexが各ブランチでパイプラインと変更結果を検証し、人が最終的なマージを承認
• 短期ブランチには有効期限を設定。期限なしの恒久ブランチと異なり、保存料金は変更分を対象とする

How Hamlet uses Databricks Lakebase Postgres to test changes against production dataDatabricks 公式ブログで原文を確認 ↗

Databricks / 公式ブログ / 2026/10/20 / 通常HPがCustomerLakeで顧客セグメント作成の準備を2時間に短縮

• 既存のDatabricks基盤上でデータモデルと属性を整え、従来2〜3カ月を要した顧客セグメント作成の準備を初回2時間で完了
• Genie向けに26のディメンションと10の指標を統一し、購買意向データを75トピックから約2万へ拡大
• CDP総保有コストの最大40%削減は旧構成との比較に基づくHPの見込み。既存のデータ品質・権限管理基盤が前提

How HP Is Building an AI-Ready CDP with Databricks CustomerLakeDatabricks 公式ブログで原文を確認 ↗

Google BigQuery / 公式ブログ / 2026/10/20 / 通常BigQueryのPython UDFでCloud Loggingに診断ログを出力

• Python標準のloggingライブラリからCloud Loggingへ構造化ログを出力でき、外部プラグインは不要
• 不正なJSONをログに残してNULLを返し、正常行の取り込みを続けるECイベント処理例を紹介
• ログ取得にはenableDebugOutputを有効化。SQL調査にはLog Analyticsとリンク済みデータセットが必要で、機密情報と取り込み量に注意

How to Use Python UDF Logging for Pipeline ObservabilityGoogle BigQuery 公式ブログで原文を確認 ↗

ClickHouse / 公式ブログ / 2026/10/20 / 通常ClickHouseが分析エージェント評価にGPT-6とClaude 5.5を追加

• 同じ合成データ基盤・201問・60ターン上限で5モデルを追加し、計34モデルを比較
• 追加モデルは通過率68.7〜69.7%に集中。Sonnet 5.5は旧世代比6.5ポイント改善し、上限到達が16問から0問へ減少
• GPT-6は標準の推論設定で評価し、上位モデルとの差には統計的な不確実性がある。自社スキーマと質問での再評価を推奨

The Agentic Analytics Benchmark, round two: GPT-6, Claude Opus 5.5, Claude Sonnet 5.5ClickHouse 公式ブログで原文を確認 ↗

dbt Labs / 公式ブログ / 2026/10/20 / 通常dbt Stateが月1,000 DATTの継続無料枠を導入

• 無料試用終了後も月1,000 DATTまで継続利用でき、カード登録や契約は不要。枠は毎月1日にリセット
• DATTは1日に省略または複製したモデル・テストを一度数える単位で、Snowflake・BigQuery・Databricks・Redshiftに対応
• dbtアカウントが必要。dbt Platform利用者の月2,000 DATT枠は2027年3月までで、継続無料枠とは条件が異なる

dbt State now available free foreverdbt Labs 公式ブログで原文を確認 ↗

dbt Labs / 公式ブログ / 2026/10/20 / 通常dbt、初代Championsの活動から学んだコミュニティ支援を紹介

• 初代30人のChampionsを迎えて約半年の活動を振り返る
• チートシートの共有や登壇への挑戦など、小さな貢献が次の参加を促した例を紹介
• 製品の新機能ではなく、知識共有と貢献を認める仕組みに関する記事

dbt Champions: What we learned from founding membersdbt Labs 公式ブログで原文を確認 ↗

2026年10月19日(月)

OpenAI / ChatGPT / Codex / 公式ブログ / 2026/10/19 / 通常OpenAIがCOBOLなど学習資源の少ない言語での開発・移行評価を公開

• MultiLangBenchは20言語でSQLite互換エンジンを構築する評価。最大推論設定のGPT-6 Astraは平均テスト通過率87.4%
• COBOL移行評価でGPT-6.1 Solは低推論設定でも86.6%の正解率を記録し、GPT-5.6 Sol比でAPI費用を39%削減
• 移行成功は隠された全テストで出力がバイト単位で一致することが条件。実運用では業務ルールに沿った専門家の検証が必要

Advancing coding in low‑resource programming languagesOpenAI / ChatGPT / Codex 公式ブログで原文を確認 ↗

Google Gemini / 公式ブログ / 2026/10/19 / 通常GoogleがGeminiで服装を試し、細部を調整する4つの活用例を紹介

• スタイリストが服の写真と人物画像を組み合わせ、遠隔地の顧客へ着用イメージを提示
• 靴や上着など一部分だけを会話で差し替え、候補画像を顧客や友人と共有して確認
• 服の汚れを撮影し、手元にある物を使った対処方法を尋ねる例も掲載。新モデルの発表ではなく既存機能の利用事例

4 tips for styling outfits with GeminiGoogle Gemini 公式ブログで原文を確認 ↗