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title: Databricks Free EditionでGenieを触ってみた
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author: [yutotto](https://www.docswell.com/user/yuto-kobayashi-1)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: JEDAI - The Data &amp; AI Meetup Data + AI Summit 2025をみんなで振り返ろう！#2 (オンライン開催)にて発表した資料です。 自社で作成しているText2SQLのAgentとGenieとの精度比較について記載しております。
published: August 08, 25
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Databricks Free Editionで
Genieを触ってみた
CO NFI D ENTI AL
MUF G AI Stud io
Yut o Kobayash i
© 2025 Japan Digital Design, Inc.
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プロフィール
• 2020年9月にJDDへJoin
• 1度離任を経て再度2022年にJoin(計4年所属)
• 金融系SE/PM:7年 , DS5年
• 採用リクルーターも兼任
• Databricks歴:4年
最近資格を取り始めました
(次はML系取得予定
)
Databricksに関する記事もちょこちょこ書いてます
小林優人
AI &amp; Data Science Div.
Senior Data Scientist
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会社概要
社名
Japan Digital Design株式会社
設立
2017年10月2日
代表者
代表取締役 CEO 浜根 吉男
従業員数
101名（2025年4月1日時点）
株主構成
株式会社三菱UFJフィナンシャル・グループ
株式会社三菱総合研究所
三菱UFJリサーチ＆コンサルティング株式会社
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JDDの特徴
専門人材
エンジニアリング・データサイエンス・デザイン
開発インフラ
データ分析基盤・クラウドIT環境
MUFGにおけるJDDの役割
Japan Digital Design株式会社（JDD）は、AI・CX・Tech領域を組み合わせ、
MUFGのDX活動に対するソリューションを提供します。
顧客・自社の
ビジネス課題
ソリューション
R&amp;D
ドメイン知識
人材交流による
金融DX人材育成・
DXナレッジ向上
MUFGとの協業・人材交流やR&amp;D機能を通じて、金融のイノベーションを先導し、
MUFGのお客様にとっての金融体験や、MUFGの事業環境をアップデートし続けます。
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JDDの提供サービス
AI・CX・Tech連携による
ソリューション提供
＋
R&amp;D
1. データを活かす
顧客データ、外部データを分析し、課題を解決するモデルを構築。
学術研究者や外部機関とも連携し、最新の技術を取り込むことを目指す。
AI
2. 顧客体験を創る
顧客を起点とする体験設計として、戦略立案、顧客調査、プロトタイピング、開発支援、
ブランディングまで一連のサービス、サポートを提供。
JDD
強み
3. 新しい技術で解決する
データ分析モデル実装、アプリやウェブサイト、情報連携システムなどのプロトタイピング
や実装サービス、コンサルティングを提供。
Tech
CX
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業務端末
MacBook Pro – M4 Pro/Max メモリ48GB〜64GB
USキーボードも選択可能
開発環境
GitHub Enterprise Cloud / GitHub Copilot が中心
Slack、Atlassian Cloud、AWS、管理系SaaS等にはSSOで接続可能
ネットワーク
Webプロキシ無し・VPN無し・社内ネットワーク無し
勤務場所
リモート前提 ・フルフレックス
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Databricks Free Edition
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Free Editionとは
• Databricksを無償で体験できるプラン
• ノートブック、Serverless／Model Serving など主要機能の学
習・検証が可能
• 初学者の理解やPoC前の下見に最適
• 企業環境では制約が出やすいLLM関連機能も、個人環境で最新
機能に触れやすい
Serverless
Serving
Genie
Playground
Assistant
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メールアドレス認証 または Google / Microsoft でサインアップ
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Genie
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AI/BI Genieスペースとは
• 対象データ・用語定義・利用ルールをひとまとめにしたチャッ
ト型分析スペース
• 質問からSQLを自動生成して実行、表/グラフをその場で提示
• 根拠SQLの確認・共有、履歴やお気に入りで再現性を確保
• 権限はUnity Catalogに準拠、Serverless実行やモニタリングに
も対応
• MCPにも対応！
https://docs.databricks.com/aws/ja/genie/
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モチベーション
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なぜGenieを触ろうと思ったか
• Databricks に Text2SQL 機能（AI/BI Genie）が実装され、自
社でPoC中の領域と重なる実力を把握したかった
• 自社スクラッチ版 Text2SQL と同条件で比較し、精度・再現
性・運用性の差を確認
• 比較結果に応じて移行も選択肢に入れ、最適な投資配分（内製
継続か／Genie活用か）を判断
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Genie主機能
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フィードバック
• 生成した結果に対してユーザーがフィードバックを入力するこ
とが可能
• 提供者はクエリの履歴一覧からフィードバック内容をモニタリ
ングすることができ、Genieスペースのチューニングに活かせ
る
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Instructions
• Genieスペース単位でInstructionの指定が可能
• LLM実行時のコンテキストに入力される想定
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Conversation API
• Genieスペースに対してAPI経由で問い合わせすることが可能
• MCP化も出来る
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自作NL2SQL vs Genie
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対象データセット
No
データソース
1
令和5年1月1日 住民基本台帳 人口・世帯数（都道府県別・総計）
2
2020年基準 消費者物価指数
3
令和3年 経済センサス‐活動調査 事業所に関する集計－産業別集計－卸売業・小売業（産
業編・総括表）
4
ドラッグストア 商品別販売額等
5
（家計調査）第3表 1世帯当たり年間の品目別支出金額（総世帯）
6
調剤医療費の動向
7
毎月勤労統計
概要
• 政府統計ポータル e-Stat の公開データを基に、検証用の擬似
テーブルを作成
• 作成したテーブルを入力として、自社 PoC の QA 生成エージェ
ントで各テーブルにつき 15 問の QA を自動生成
Sample Dataset(住民基本台帳)
• 自社の SQL Agent はテーブルごとにプロンプトを個別設計し
ているため、Genie でも「1 テーブル＝1 スペース」を作成し、
インストラクションにテーブル説明を登録
• API 経由で Genie を呼び出し、精度を評価
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結果
No
データソース
Genie
自社Agent
Δ
1
令和5年1月1日 住民基本台帳 人口・世帯数（都道府
県別・総計）
0.4667
1.0000
+0.5333
2
2020年基準 消費者物価指数
0.7333
0.9333
+0.2000
3
令和3年 経済センサス‐活動調査 事業所に関する集計
－産業別集計－卸売業・小売業（産業編・総括表）
0.5714
0.7143
+0.1429
4
ドラッグストア 商品別販売額等
0.6667
0.8000
+0.1333
5
（家計調査）第3表 1世帯当たり年間の品目別支出金
額（総世帯）
0.6000
0.6667
+0.0667
6
調剤医療費の動向
0.8000
0.8000
0.0000
7
毎月勤労統計
0.3333
0.7333
+0.4000
• 評価方法：GoldenデータがText2SQLで取得したレコードに含
まれていれば正解と判定
• 結果比較：自社Agentの方がGenieより高い精度を示した
• 誤り分析：Genieの出力をデバッグした結果、誤答の要因を特
定・推察
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# Page. 21

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6
差分考察
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# Page. 22

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考察（邪推）
• SQL生成前にサンプルデータを確認していない？
• データが取得できなかった時に、テーブルの中身を見れてな
い？
• カラムやテーブルのディスクリプションを参照できてない？
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# Page. 23

![Page Image](https://bcdn.docswell.com/page/9J21DDMV7R.jpg)

考察（邪推）
• カラムのディスクリプションをLLMが把握できてない？
• 現金給与総額 -&gt; total_cash_earningsとColumn Commentに定
義済みだが別のカラムを取得する
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# Page. 24

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考察（邪推）
• カラムのユニーク値を理解できてない？
• 質問が繊維品卸売業に対して、実テーブル値は繊維・衣服等卸
売業
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• 列の説明関連
• 例示値
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JDDの情報発信について
DS/MLE 積極採用中！
公式ブログ（note）
https://note.com/japan_d2
公開記事
●
金融の巨大データを活用した新しい価値の創造へ立ち向かう
●
LLMを用いた合成データ作成事例をまとめてみた-NLP2024参加報告①
●
テーブルデータ用ニューラルネットワークは勾配ブースティング木に
どこまで迫れるのか？
JDDコーポレートサイト
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