Agent BricksとLakeflow Designerは、2025年6月にDatabricksが米サンフランシスコで開催したユーザー企業向けイベント「Data + AI Summit 2025」で披露された。これらの新製品はDatabricksのユーザー企業にとってAIツールの開発を簡素化することが目的だ。

　Agent Bricksを使って構築できるAIエージェントとは、推論能力を持ち、データのコンテキスト（文脈）を認識して分析ができるAIアプリケーションだ。エージェントはチャットbotとは異なり、ユーザーのプロンプト（指示）に回答するだけではなく、自律的に知識を深めてタスクを実行できる。

　AI技術を取り入れたエージェントは近年、従業員の負荷を減らして生産性を高めるためのツールとして脚光を浴びている。しかしAIエージェント構築には高度なスキルが必要なため、開発は容易ではない。AIエージェント構築に伴う費用もネックになりかねない。

　Databricksのバイスプレジデント（マーケティング担当）であるジョエル・ミニック氏は、AIエージェントを開発しやすくするとともに、開発費用も抑えるためのツールとしてAgent Bricksを投入したと説明する。

　Agent Bricksは、ユーザー企業がAIエージェントの目的を記述すると、タスクごとの評価基準や、AIエージェントの品質を評価するためのLLM（大規模言語モデル）を自動生成する。エージェントの低品質による不正確なデータ分析といった問題を避けられるという。Databricksによると、分析するデータ量を「本当に必要なもの」に最適化できるため、開発費用の削減につながる。

　エンドユーザーが品質と費用のバランスを選択できる点がAgent Bricksの強みだ。構築するAIエージェントの選択肢として、「正答率95％の高額なエージェント」と、「正答率は85％だが1つ目のものよりも費用を25％抑えたエージェント」といったものを提示する。エンドユーザーが選択を終えると、Agent Bricksが自動的にAIエージェントを本番環境へ展開する仕組みだ。

　Lakeflow Designerは、ソースコードの記述を不要にすることで、技術者ではない人でもデータエンジニアリングに取り組むことができるツールだ。自然言語による指示を、自動的にクエリ言語（問い合わせ言語）「SQL」の指示に変換することができる。AI技術を使ったサポート機能も備えており、クエリが正しく構造化され、適切なデータが使用されているかどうかをチェックする。エラーが発生した場合の自動修正も可能だ。

　「Lakeflow Designerによって、ビジネスアナリストがエンジニアに依頼しなくても、自分でデータ分析ツールを作って迅速に分析作業ができるようにしたい」（ミニック氏）