アナリストのClaude Code x Databricks活用について

uma-chan

2026-09-15

1. はじめに

1.1. 自己紹介

• 名前：
  • uma-chan / Mawatari Daiki
• 職種：
  • データエンジニア
  • MLOpsエンジニア
• 受賞：
  • JEDAI Order 2026
  • Databricks MVP 2026
• 趣味：
  • コーヒー☕
    • ネスカフェ ゴールドブレンド (こだわりなし)
  • ターミナルにすべてを集約してAIに仕事をさせる
    • 趣味というより本業

10/15 Terminal Night 3 登壇！2026年のtmuxにできることを話します

1.2. 本日話すこと

• Databricksへの接続方法
• 分析ノウハウ集積方法

2. Databricksへの接続方法

2.1. アナリストのPC環境の特徴

あくまでも一例です

• CLIもしくはアプリでAIエージェントを活用している
  • Claude Code / Claude Desktop
  • Codex CLI / Codex App
• Windowsユーザーが多い

普段の業務に順応するDatabricks活用環境があるととてもよい！

2.2. Claudeコネクタ・MCPサーバー不採用理由

前述のPC環境でデータ分析をするにはClaudeコネクタ・MCPサーバーを用意すればよさそうだが……

• Claudeコネクタ (Claudeと外部サービスを繋ぐもの)
  • 仕様上Databricksワークスペースと非人間IDを固定して全社利用するしかない
    • 複数プロダクトを抱える企業は困る
    • 全社員同一権限でデータにアクセスできてしまう
• Databricks MCPサーバー
  • ユーザー権限でログインするための実装が難しい
  • MCPサーバーのインストールが難しい
  • 結局ワークスペース切り替え問題も残る

2.3. 救世主Databricks CLI

元々DevContainer (Docker) で対応していましたがDatabricks CLIに乗り換え

• Databricks CLIの特徴
  • OS問わずインストールできる
  • ユーザーとしてDatabricksにログインできる (OAuth U2M)
  • CLIなので難しいことはPC上のAIエージェントが全部やってくれる
• 注意
  • Databricks CLI利用は封鎖できません！
  • 開発作業もできてしまうので要権限整理
• 公式リンク
  • https://docs.databricks.com/aws/en/dev-tools/cli
  • https://github.com/databricks/cli

3. 分析ノウハウ集積方法

3.1. Agent Skills

AIエージェントとの相性の良い Agent Skills を利用する

GitHub管理でアナリストが積極的にPull Requestを出せるようになるまで見守る

認証情報等のPushを阻止するガードレールは設定してあげましょう！

3.2. Unity Gateway Skills (ベータ版)

データ格納先と同じ場所にAgent Skillsを置くことができる

しかもGitHub同期ができる！

現状の構成と相性が良いので活用していきたい

参考: https://docs.databricks.com/aws/en/agents/uc-skills/create-share-uc-skills

4. まとめ

4.1. まとめ

インストールさえできれば他の手法より楽ができます

権限整理をしてDatabricks CLIを使ってみましょう！