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Databricksのロゴ・ブランドガイドライン・アイコン(2026年版)

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By Ian WhitestoneJul 24, 20264 min read

要点まとめ

Databricksの公式ロゴ、ブランドカラー、タイポグラフィ、使用ガイドラインはすべて、Databricks自身のブランドポータルであるbrand.databricks.comに集約されています。参照すべきはこちらであり、Google画像検索の結果やサードパーティのロゴまとめサイトではありません。そうしたサイトの素材は古かったり、微妙に間違っていたりすることが少なくないためです。なお、Databricksは他の一部データプラットフォームのような専用のアーキテクチャアイコン集を公開していないため、構成図を作る際は、同社のリファレンスアーキテクチャPDFや各クラウドプロバイダーの標準アイコンセットを使うのが確実です。

プレゼン資料、ブログ記事、パートナー向け資料などで、Databricksの公式ロゴをダウンロードしたり、ブランドガイドラインを参照したりする場面は意外と多いものです。しかし、正しいバージョンを見つけるのは案外難しく、Googleの検索結果には非公式ロゴ、ストックアイコンサイト、サードパーティのブランドまとめサイトがあふれており、必ずしも正確で最新とは限りません。

本記事では、本物のDatabricksロゴ、ブランド素材、アイコンを公式ソースから直接入手する方法をご紹介します。

Databricksの公式ロゴはどこで入手できる?

Databricksの公式ブランドガイドラインサイトであるbrand.databricks.comにアクセスしてください。このサイトはデジタルアセット管理プラットフォームのBrandfolder上に構築されており、古いバージョンや非公式版ではなく、最新のロゴファイルが確実に手に入る唯一の場所です。

Databricksロゴにはどんなバリエーションがある?(PNG、SVGなど)

ブランドポータルにはDatabricksロゴが複数の形式で用意されているため、1つのファイルを引き伸ばしたり色を変えたりせずに、用途に合ったものを選べます。

プライマリーマークはシンボルと「databricks」のワードマークを組み合わせたフルロゴで、スペースに余裕がある場合はこちらを使うのが基本です。また、「Databricksアイコン」として検索されることもあるセカンダリーマークも用意されています。これはワードマークを除いたシンボル単体のもので、ファビコンやアプリアイコンなど、フルロゴでは小さすぎて判読できない狭いスペース向けです。さらに、AIアシスタント製品向けに同じ設計で作られたDatabricks Genieロゴも公開されています。

プライマリーマークとセカンダリーマークはいずれもライトとダークのカラーバリエーションがあり、標準版に加えて、暗い背景向けの白いDatabricksロゴも入手できます。すべてベクターファイル(DatabricksロゴのSVGおよびEPS)として提供されており、拡大縮小してもきれいに表示されます。加えて、固定解像度のDatabricksロゴPNGや、背景ボックスなしでスライドや資料にそのまま配置できる透過PNG版も用意されています。

Databricksブランドガイドラインには何が含まれる?

以下の内容はすべて、サードパーティのまとめ記事ではなく、Databricks公式ブランドポータルであるbrand.databricks.comに直接掲載されているものです。ロゴファイル、カラー、タイポグラフィ、アイコン、イラスト、写真スタイル、パートナー向け共同ブランディングのルールなど、ブランドに関するあらゆる情報の一次ソースとして扱うべきサイトです。

Databricksのブランドカラー

Databricksのプライマリーブランドカラーは、Lava 600、Navy 900、Oat Medium、Oat Light、Whiteです。Lavaはデザインシステム全体で大胆なアクセントとして使われるカラーで、Navy、Oat、Whiteは広い背景エリアに使用されます。正確な値は以下のとおりです。

出典: brand.databricks.com。数値は2026年7月時点のものです。

Databricksのタイポグラフィ

DM Sansは、すべてのDatabricks関連素材で使われるプライマリーフォントです。等幅フォントのDM Monoは、コードを表現するビジュアルやグラフィックに使用するフォントで、開発者向けのデータ・AIプラットフォームであるDatabricksらしい選択といえます。

その他のガイドライン内容

カラーとタイポグラフィ以外にも、ブランドガイドラインサイトでは、ロゴの余白と最小サイズのルール、よくある誤用に関するDo's & Don'ts、アイコン・イラスト・写真スタイルに関するガイダンスが網羅されています。Databricksと共同資料を作成する方向けのパートナー共同ブランディングのセクションもあり、Genie、Unity Catalog、Mosaic AIといった製品向けには、同じプライマリーマークをベースにしたプログラム別のロゴロックアップが用意されています。

Databricksの名称とロゴは登録商標であるため、この使用ガイダンスは単なる参考情報ではありません。特にパートナー資料や商用資料において、その使い方が許容されるのか、Databricksからの直接の承認が必要なのかを判断する基準となります。

アーキテクチャ図に使えるDatabricksアイコンはどこにある?

ここは、Databricksのブランドポータルが完全にはカバーしていない唯一の領域です。アーキテクチャアイコン専用のスライド集を公開している一部のデータプラットフォームと異なり、Databricksのブランドガイドラインは、図表用アイコンセットではなく、ロゴとアイデンティティ素材に重点を置いています。

実際のアーキテクチャ図については、Databricksがダウンロード可能なリファレンスアーキテクチャPDFを公開しており、アイコン単体の寄せ集めではなく、実際のコンポーネント構成が示されています。Azure Databricksの構成図を作成する場合は、MicrosoftのAzureアーキテクチャアイコンセットに、その用途向けの公式Databricksアイコンが含まれています。draw.ioのアイコンライブラリのようなコミュニティ製の選択肢もありますが、これらは社内の下書き用の便利な手段と割り切り、公式素材の代わりに外部公開用資料へ使うのは避けましょう。

Frequently asked
questions

Databricksの公式ロゴはどこでダウンロードできますか?

Databricksの公式ロゴは、Databricks自身のブランドガイドラインポータルであるbrand.databricks.comで入手できます。最新バージョンを適切な形式で確実に入手できる唯一のソースです。

Databricksのブランドカラーは何ですか?

brand.databricks.comによると、Databricksのプライマリーブランドカラーは、Lava 600(#FF3621)、Navy 900(#0B2026)、Oat Medium(#EEEDE9)、Oat Light(#F9F7F4)、White(#FFFFFF)です。Lavaはデザインシステム全体で大胆なアクセントとして使われるカラーで、Navy、Oat、Whiteは広い背景エリアに使用されます。

Databricksはロゴやブランド素材にどのフォントを使っていますか?

brand.databricks.comによると、DM SansがすべてのDatabricks関連素材のプライマリーフォントで、DM Monoはコードを表現するビジュアルやグラフィックに使われる等幅フォントです。

Databricksには文字なしのアイコンのみのロゴはありますか?

あります。Databricksのブランドガイドラインには、ワードマークを除いたシンボル単体のセカンダリーマークが含まれており、ファビコンやアプリアイコンなど、フルロゴでは判読可能な大きさで収まらない狭いスペースでの使用を想定しています。

Databricks Genie専用のロゴはありますか?

Databricksのブランドガイドラインには、Genie、Unity Catalog、Mosaic AIといった製品向けに、同じプライマリーマークをベースにしたプログラム別のロゴロックアップが含まれています。これらも同じ使用ルールに従い、同じブランドポータルから入手できます。

Databricksのロゴを自社の資料に使ってもいいですか?

Databricksの名称とロゴは登録商標であるため、使用にあたっては、余白、カラー、避けるべき使い方に関してDatabricksが公開しているガイドラインに従う必要があります。パートナー用途や商用用途では、フェアユースと自己判断せず、公式ルートを通して確認するのが一般的です。

このページは、Databricksの公式ブランド素材の所在を案内するガイドであり、素材のミラーではありません。ロゴファイル、カラー、ガイドラインは変更される可能性があるため、キャッシュされたコピーを再利用せず、必ずbrand.databricks.comから直接取得してください。

Ian Whitestone·SELECT 共同創業者兼CEO

IanはSnowflakeのコスト管理・最適化SaaSプラットフォームであるSELECTの共同創業者兼CEOです。SELECTの創業前は、ShopifyとCapital Oneでフルスタックのデータサイエンス&エンジニアリングチームを6年間率いていました。Shopifyでは、データウェアハウスの最適化とコストのオブザーバビリティ向上に向けた取り組みを主導しました。

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