リーディング企業が導く、AIで強化された信頼性の高いセルフサービス分析

Databricks AI/BI の提供開始からわずか 1 年余りで、データドリブンな意思決定へのアプローチを変革する組織での導入が急増しています。現在、Databricks SQL の顧客の 98% 以上が AI/BI を使用し、すべての従業員がインテリジェンスを活用できるようになっています。

何が可能かを示すために、AI/BIを活用して、柔軟なデータアクセスと堅牢なガバナンスのバランスをとるという、アナリティクスにおける古典的な課題に取り組んでいる顧客をいくつかご紹介します。古いインポートに基づく静的なダッシュボードに依存したり、CSVのスプロール化やシャドーモデルに対処したりする代わりに、需要に応じて拡張できる単一のプラットフォーム、単一の信頼できる情報ソース、単一のガバナンスレイヤーを備えたDatabricks Data Intelligence Platform上で、真のセルフサービスを実現しています。

その実践方法の事例をいくつかご紹介します。

インサイトへのアクセスを加速

タイミングが重要な業界では、意思決定の遅れが機会損失につながります。

Virgin Atlantic では、航空券ライフサイクルの複雑さから、営業チームと財務チームはアナリストがレポートを作成するのを数週間待たなければならないことがよくありました。Databricksでデータを統合し、Genieを通じて対話型の分析アクセスを提供することで、ビジネスユーザーはこれまで数週間かかっていた深い知見の発見を、数時間で行えるようになりました。チームは、ガバナンスの効いたフレームワーク内で運用しながら、価格設定とキャパシティをより迅速に調整できます。

[Genie] による自然言語クエリは、ビジネスユーザーの作業を大幅に加速させる上で非常に役立っています。予約やチケットの状況に関する深い知見を得るのに数週間かかっていましたが、今では数日から数時間に短縮されました。— Richard Masters、ヴァージン アトランティック航空、データおよびAI担当バイスプレジデント

ヘルスケア業界も同様の課題に直面しています。米国の病院の 3 分の 2 をサポートする Premier は、クエリごとに手動で SQL を記述することなく、医療提供者にタイムリーなベンチマークデータと結果データを提供する必要がありました。アナリストは手一杯で、静的なレポートは、進化し続ける臨床上の疑問に後れを取ることがよくありました。

Premier社は、Genieを使用してわずか3日間で対話型アナリティクスを導入しました。プロバイダーや業務リーダーは、今では「当四半期の再入院率はどうなっていますか？」のように、自然言語で質問できます。アナリストによって検証された SQL ベースの回答を受け取ることができます。初期報告によると、分析は以前の 10 倍の速さで実行され、アナリストはモデルの改善とメトリクスの改良に時間を振り向けられるようになりました。

数千人のユーザーをサポートする、1つのプラットフォーム

セルフサービスを拡張するには、一貫した基盤が必要です。BIツールがデータプラットフォームから分離していると、組織はデータの重複、複雑なセキュリティ管理、エンドツーエンドのリネージの喪失という問題に直面します。Databricks AI/BIは、Databricks Platform上でネイティブに実行されるため、これを回避できます。

Rivian では、70,000 台以上の車両からのテレメトリーによって、毎日テラバイト単位のデータが生成されます。以前は、チームは一度に 30～50 個のクラスターを管理し、分析よりもインフラストラクチャの管理に多くの労力を費やしていました。Databricksでこのデータを一元化することにより、Rivianでは1,000人を超える従業員が、信頼できる単一のソースを利用して業務を行えるようになりました。エンジニア、信頼性チーム、ビジネス リーダーは皆、ダッシュボードと Genie を使用してデータを探索し、パフォーマンスを最大 50% 向上させ、断片化したインフラストラクチャを管理するオーバーヘッドを排除しています。

ダッシュボードやデータと対話形式で関われることは、私たちにとって非常にエキサイティングです。これにより、幅広いユーザー層が迅速にアクセスできるようになり、参入障壁が下がり、時間をかけて探索を深めるための自然で快適な方法が提供されるからです。— Mikey Flynn、Rivian、Core Data 担当ディレクター

ユーザーのワークフローへの統合

真のセルフサービスとは、人々が日常的に使用するアプリケーションに知見を直接取り込むことを意味します。Genie は、ユーザーを Databricks に誘導するだけでなく、Conversation APIs を通じて、Microsoft Teams や Slack といった共同作業環境内で信頼できる回答を直接提供することもできます。

英国最大のロードサービスプロバイダーである英国自動車協会（AA）は、GenieをMicrosoft Teamsに統合し、データスペシャリストがアドホックなリクエストに忙殺されるという主要なボトルネックを解消しました。現在では、トレーディング、製品、買収の各部門の同僚が、平易な英語で質問し、数秒で回答を得ることができます。この変更により、定型的なクエリーへの回答効率が 70% 向上し、データチームは予測分析に集中できるようになりました。

AI/BI Genieにより、トレーディング、製品、アクイジション部門の担当者は、これまで数時間から数日かかっていたデータアクセスを数秒で行えるようになり、専門家はより深い知見の発見や予測分析に専念できます。— マット・サンダーソン、チャネル担当データ製品責任者、The Automobile Association

ブラジルの大手小売企業である Grupo Casas Bahia は、データ民主化戦略を推進するために、Genie を Microsoft Teams に組み込みました。経営幹部を含むあらゆるレベルのユーザーが、母国語であるポルトガル語でデータと対話できるようになりました。これにより意思決定が劇的に加速し、複雑なロジスティクスや販売に関する質問の分析時間が 5～6 時間からわずか 2 分に短縮されました。

アナリストの負担を軽減

多くの組織では、アナリストがビジネスユーザーからの繰り返しのリクエストに追われています。AI/BIは、ビジネスユーザーに信頼できるセルフサービスアクセスを提供することでこのバランスを変え、アナリストがより価値の高い業務に集中できるようにします。

HPでは、かつてビジネスリーダーは定型的なレポート作成をアナリストに依存していました。Genie を Microsoft Teams に直接埋め込むことで、HP はアナリティクスをワークフローに統合しました。Genieは、未知のビジネスコンセプトに遭遇しても推測を行いません。新しい定義を学習させることができるため、他のツールでよく見られるハルシネーションを回避し、正確で関連性の高い回答を保証します。ガバナンスは引き続きアナリストが管理し、現場のユーザーはすぐに結果を得ることができます。

ブラジルの自動車マーケットプレイスであるWebmotorsも、同様のボトルネックに直面していました。AI/BI を活用することで、lakehouse にある信頼できる唯一のソースに自然言語でアクセスできるようになりました。従業員は自分で質問に答えられるようになり、BIサポートへの問い合わせ件数は72%減少しました。毎月アナリストの作業時間が数百時間削減され、ビジネスチームは順番待ちをすることなく業務を進められるようになりました。

Databricks AI/BI Genieは、Webmotors全体でのデータの提供と利用の方法を変革しました。かつては手作業のチケット、遅い SLA、低いデータリテラシーに依存するボトルネックとなっていたものが、今ではスケーラブルで自律的、かつ監視も可能なセルフサービスのエコシステムになりました。— ヴィヴァルド・ネト、データ責任者、Webmotors

トレードオフのないスケーリング

エンタープライズ規模では、従来の BI は多くの場合、スピードと一貫性のトレードオフを強います。新しいツールや抽出が増えるたびに独自のセマンティックレイヤーが作成され、メトリクスのdriftや一貫性のない意思決定につながります。

Databricks AI/BIは、独立したシステムではなく、プラットフォーム自体に不可欠な要素として組み込まれているため、この問題を回避できます。ダッシュボードやGenieからのすべてのクエリーは、Unity Catalogで管理されているデータに対して直接ランされます。このアーキテクチャは、導入の拡大に合わせて一貫性を確保し、不要なデータ移動をなくしてインフラコストを削減します。

何兆ものゲームプレイイベントをキャプチャしているセガヨーロッパは、この課題を直接体験しました。ダッシュボードは可視性を提供しましたが、経営幹部やビジネスチームは依然としてデータに直接アクセスできませんでした。マーケティング部門と財務部門のリーダーがキュレーションされたレポートを待っていたため、変化の速い業界における意思決定が遅れていました。AI/BI を導入することで、セガは、アナリストが使用するのと同じ統制されたデータに、経営幹部が対話形式でアクセスできる手段を提供しました。メトリクスが単一のプラットフォームに統合されているため、すべてのユーザーに対して一貫した回答が維持され、複数のBI環境を管理する際にしばしば発生するdriftを回避できます。

すべての人のためのアナリティクス

これらの例はすべて、同じシフトを示しています。それは、対話形式であるためより高速で、統制されたデータ上でランされるため一貫性があり、人々がすでに使用しているツールに表示されるためより広く採用されるアナリティクスへのシフトです。AI/BIは、信頼できる知見をすべての従業員に即座に提供し、データをボトルネックから真のビジネスアクセラレーターへと変革します。

AI/BI 入門

インテリジェントなセルフサービスアナリティクスを、組織のすべての人に届けませんか？Databricks AI/BIが、信頼性の高い対話型アナリティクスをすべてのユーザーに提供する方法については、AI/BIのウェブページで製品詳細をご覧いただくか、顧客事例でその可能性をご確認ください。

そのインパクトを理解する最善の方法は、直接体験してみることです。ぜひ フリートライアルを開始して、AI/BIが貴社のチームのデータやAIとの関わり方をどのように変えることができるかをご確認ください。