11月12日、Databricksが「The new Genie: autonomous AI for complex enterprise work」と題した記事を公開した。新しいGenieは、比較対象とした主要フロンティアエージェントの1.6倍のタスク正解率（91%）を達成しながら、使用トークン数は半分以下に抑えるという。単発の質問応答にとどまらず、長期にわたるエンタープライズ業務を自律的に処理する「AIコワーカー」への進化を目指した今回のアップデートの全容を紹介する。
旧GenieからAIコワーカーへ——何が変わったか
Genieはもともと、自然言語でデータを照会するNL2SQL型のBI向け機能として登場した。ユーザーが「先月の売上を見せて」と入力すれば、裏でSQLを生成してダッシュボードに結果を返す——という用途に特化していた。
今回発表された新しいGenieは、その枠を大きく超える。単発の質問応答ではなく、スケジュール実行・イベントトリガー・複数ジョブの並行管理を備えた自律型エージェントだ。「AIに頼む」から「AIに任せる」への転換を、Databricksは明確に打ち出している。
具体的には以下のような動作を想定している：
- 保険領域：受信した保険請求を監視して不正パターンや損失率の変化を検出し、ガイドラインを逸脱したセグメントをアンダーライターにルーティング
- マーケティング：24時間キャンペーンを管理し、パフォーマンス低下を調査して、週次の予算変更案を承認のために提示
- 日常業務：メールやSlackを監視し、1日の準備を整え、新しい事案が発生したときにアラートを送信
「特定のメトリクスが閾値を下回ったとき」「10件以上の顧客から同一の機能リクエストが来たとき」といった条件でジョブを起動でき、ユーザーが繰り返す作業（週次レポートなど）をGenieが自ら検知して引き受けを申し出る仕組みも持つ。Genie One、メール、Slack、Microsoft Teamsからアクセスでき、複数ジョブを並行して走らせながら1つの会話ウィンドウで管理できる。
精度を支える「Genie Ontology」——フロンティアモデル比1.6倍の正解率
自律動作を可能にする核心技術がGenie Ontologyだ。「アクティブな顧客」の定義や「権威ある収益指標」がどれかといったビジネス固有のコンテキストをGenieに与える仕組みで、テーブル・ダッシュボード・ノートブックにまたがる知識を接続する。
Turingと共同で構築したベンチマークによると、Genie Ontologyで動くGenieのタスク正解率は91%で、比較対象とした2つの主要フロンティアエージェントのうち強い方の1.6倍の正解率を達成した。なお、元記事では比較対象のエージェント名は公開されていない。使用トークン数は半分以下に抑えられており、コスト効率でも優位性を主張する。タスクの内容はデータへの単純なアクセスではなく、複数ソースにまたがる知識の接続が必要なものだったという。
Ontologyはエージェントが自動的に構築するが、OntoRankというアルゴリズムがUnity Catalogで確立された権威ある定義を優先することで、全エージェントが同一のガバナンス済み定義に基づいて動く設計になっている。Power BIなど外部BIツールのビジネスロジックも取り込める。
Genie Searchとアーティファクト生成——横断検索と成果物の自動生成
今回あわせて発表されたGenie Searchは、Google Drive、Jira、Confluence、Workday、SharePointなどのビジネスアプリケーションをまたいだハイブリッド検索を実現する。専用の検索インフラや別個の権限モデルは不要で、Databricks側でインフラを持つ。
インデックスによる高速アクセスと、MCP（Model Context Protocol：Anthropicが提唱したオープン標準で、AIエージェントが外部ツールやデータソースを統一的に呼び出すための仕様）を通じたリアルタイム取得を組み合わせ、SQL・MCP・インデックスの各ソースから1つの回答にまとめて返す。Unity Catalog経由で各ソースのアクセス権限を引き継ぐため、元のアプリケーションで見られないドキュメントはGenieでも返ってこないという設計だ。
また、アーティファクト生成機能では、スライドデッキ・ダッシュボード・インタラクティブなHTMLページをチャット内で直接作成できる。作成物はデータの変化に合わせてスケジュール更新され、会社のブランドガイドラインをスキルとして適用することも可能だ。
「Genieのアーティファクト機能により、データの見せ方に完全なクリエイティブコントロールを持てるようになりました。ガバナンス済みデータと接続したまま、望む通りの見た目と使い心地を実現できます」— Guilherme Vivian, Data Manager, Agibank
Genie Agentsと外部連携——専門化・共有・クリーンルーム
Genie Agentsは、チーム単位で専門化されたエージェントを設定・共有する仕組みだ。今回の更新でPDF・スライドなどの非構造化データにも対応し、Unity Catalog Volumesのコンテンツ検索により別途ベクターインデックスを用意する必要がなくなった。
OpenSharing for Genie Agentsによってパートナーや顧客との間でエージェントを共有でき、Genie Clean Roomsでは元データや独自ロジックを開示せずに質問への回答だけを提供できる。
「Genie Agentsを使えば、ドメインエキスパートが自分のデータ知識を直接プロダクト化できます。フル開発サイクルを要していた作業が数日で完了し、すべての回答がガバナンス境界の内側に収まります」— Priyanka John, Vice President, S&P Global Energy
ガバナンスと外部AIツールとの統合
ガバナンス面ではUnity GatewayがGenieのIDで動作する全操作をトレース・監査可能にし、ワークスペース単位・ユーザー単位の予算上限やアラートを設定できる。MCPを通じてClaudeなどの外部エージェントがGenieを呼び出す際にも同じ権限モデルが適用される。
ChatGPT・Claude・Copilot・Grok Bot向けのGenieプラグインも提供され、Databricks側で構築したOntologyのコンテキストを他のAIツール内で利用できる。エンタープライズのデータガバナンスを維持しつつ、特定のAIプラットフォームに縛られない柔軟な運用を想定した設計といえる。
詳細はThe new Genie: autonomous AI for complex enterprise workを参照していただきたい。
