RivianがDatabricksを活用し、思考のスピードで信頼性の高いAI主導の意思決定を推進する方法

Rivianは、製造、商業的接点、サービスインタラクション、財務、人事、サプライチェーン、業務計画にわたり、迅速で信頼性の高い意思決定を必要とする電気自動車とサービスを構築しています。

リーダーは適切なインサイトに素早くアクセスする必要があります。アナリストやビジネスユーザーは、信頼できる明確に定義されたデータとメトリクスを必要としています。技術チームは、ロジックを重複させたり運用オーバーヘッドを増やしたりすることなく、多くのオーディエンスに高品質なデータプロダクトを提供するスケーラブルな方法を必要としています。

AIを活用することで、Rivianは人々がデータを扱う方法を変革する機会を見出しています。つまり、事前定義されたレポート作成から、より迅速で信頼性の高い意思決定をサポートできるセルフサービスのアナリティクスへと移行することです。

「Rivianでは、AIやテクノロジーパートナーを大いに活用して、アナリティクスを再考しています。思考のスピードで実現する、完全なセルフサービスと高い信頼性です」と、RivianのエンタープライズAI・データ＆生産性担当シニアディレクターであるRomit Jadhwani氏は述べています。「私たちはこのプラットフォームを活用して、従業員がソートリーダーになれるよう支援しています。Databricksは、これを実現するための重要なパートナーです」

Databricksを使用することで、Rivianは、ダッシュボード、自然言語による探索、カスタムAI/MLデータアプリケーション、AI駆動のワークフローを同一の信頼できる基盤からサポートする、ガバナンスの効いたインテリジェンスレイヤーを構築しています。その目標は、事前定義された限定的なメニューやレポートを超えて、ユーザーが中央集権的なアナリティクスキューを待つことなく、信頼できるデータを探索し、追加の質問をし、ソリューションを構築し、インサイトに基づいて行動できるようにすることです。

AI/BIにおけるDatabricksとRivianのパートナーシップ

Rivianはまず、Databricks AI/BIのプロダクトチームと緊密に連携し、大規模でマルチドメインにわたるダッシュボードベースを6か月未満でDatabricks AI/BIに移行することから始めました。

移行はストーリーの一部にすぎません。RivianはデザインパートナーとしてDatabricksと協力し、現在より広範なDatabricksユーザーコミュニティに恩恵をもたらしている約58の新しいAI/BIプロダクト機能を特定し、形にしました。

RivianがアナリティクスをDatabricks AI/BIに統合したことで、チームはセマンティックレイヤー、ガバナンス、機密データコントロールを1か所に維持できるようになりました。これには、個人を特定できる情報、高度に制限された財務データ、およびガバナンス、監査可能性、アクセス権限を維持する必要があるその他の機密ビジネスデータが含まれます。

Rivianにとって、この統合は長期的なビジョンの中心となるものです。Databricks上に構築することで、Rivianはデータ、セマンティクス、権限、ダッシュボード、AI、カスタムアプリケーションを、ガバナンスの効いた1つのプラットフォームにまとめることができます。

メトリックビューとUnity Catalogによる信頼の構築

変化の激しいデータ駆動型の組織では、すべてのデータユーザーが同じ疑問に直面します。「どのメトリクスを信頼すべきか？」

Rivianにおけるその答えは、重要なビジネスメトリクスを一度定義して認定し、Databricks上のガバナンスの効いたセマンティックレイヤーを介して利用可能にすることです。Rivianは、Unity Catalogのメトリックビューを使用して、透明性の高いロジック、リネージ、権限を持つメトリクスを標準化しています。

チームは、50以上のメトリクスを標準化することを目標に、Rivianの全社スコアカードメトリクスをUnity Catalogのメトリックビューに積極的に組み込んでいます。これにより、ソースデータから継承された権限パターンを維持しながら、ユーザーは定義や基礎となるテーブルを可視化できるようになります。財務指標を含む機密性の高いメトリクスにとって、継承されたガバナンスは不可欠です。

Rivianは、認定プロセス自体を加速するためにもAIを使用しています。ビジネスが変化するにつれて、中央のデータチームは、ドメイン全体で認定データプロダクトを最新の状態に保つ必要があります。Rivianの社内AIエージェントは、新しいデータセットのレビューと検証をサポートすることで、認定の迅速化を支援しています。

この柔軟性により、チームは信頼性を損なうことなく迅速に行動できます。認定されたメトリクスは、ビジネスユーザーが公式な数値を必要とするときに自信を与え、カスタムメトリクスは、ビジネスが進化しているときにアナリストやドメインチームに探索の余地を与えます。

コンテキストがガバナンスの効いたセマンティックレイヤーに存在すれば、BIはチームが同じ信頼できるメトリクスを操作するためのいくつかの方法の1つにすぎなくなります。

「現在、私たちはコンテキストが格納されるセマンティックレイヤーへの投資を増やしており、対話型エージェント、ダッシュボード、Databricks Appsはすべてその単一の場所に基づいています」と、Rivianとフォルクスワーゲンの合弁会社であるRivian and Volkswagen Group Technologies（RVTech）のシニアスタッフアナリティクステックリード、Sahil Aggarwal氏は述べています。

これこそが、スケーラブルなセルフサービスの基盤です。ビジネスが変化しても、ガバナンスが維持され、最新の状態に保たれるデータプロダクトです。

AI駆動のアナリティクスによるセルフサービスの拡大

多くのレガシーなBIやデータレイク環境では、セルフサービスは依然として技術的なスキルに依存しています。データエンジニアやSQLアナリストはデータを直接操作できますが、ビジネスユーザーは既存のダッシュボードやアナリストのサポートに制限されることがよくあります。

企業全体におけるセルフサービスに対するRivianのビジョンは異なります。スキルの壁を取り除き、すべての人がデータ人材になれるようにすることです。Databricks AI/BI、Genie、認定されたメトリクス、AI支援開発により、ユーザーは信頼できるデータを使用して、より多くの自らの課題を解決できます。

その変化は、すでにRivian全体で見られます。Databricks AI/BI、Genie Code、およびDatabricks Appsを使用することで、ビジネスユーザーは、以前ならより深い技術サポートが必要だったソリューションを構築しています。例えば、SQLの経験がない財務アナリストが、複雑なデータ変換を伴うエンドツーエンドのCFO収益ダッシュボードを構築し、財務マネージャーが資金ポジションを把握するためのAI/BIダッシュボードを作成し、サプライチェーンアナリストがインバウンドの在庫出荷を追跡するためのDatabricks Appを構築しました。

Rivianにとって、これこそが真のセルフサービスの姿です。チームは概念実証（PoC）を開発し、複雑なビジネス上の疑問に答えるデータアプリケーションを、数か月ではなく数日で作成しています。

「メトリクスが認定され、ガバナンスが統一され、AIレイヤーが自然言語でユーザーに対応できるようになれば、スキルの壁は消え去ります」と、Rivianのエンタープライズデータ＆アナリティクス担当プリンシパルプロダクトマネージャーであるSaritha Suresh氏は述べています。「Databricks AI/BI、Unity Catalog、Genieにより、私たちは『どうすればビジネスユーザーを有効化できるか？』と問いかけるのをやめ、『彼らは次に何を構築するのだろうか？』と問いかけるようになりました。それがこの変化です」

より多くのビジネスユーザーが信頼できるデータに基づいて構築や探索を行うようになると、アナリティクスチームがダッシュボード間でロジックを再作成したり、単発の依頼に対応したりする時間を減らすことができます。彼らの業務は、より優れた認定データプロダクトの構築、セマンティックレイヤーの強化、そしてチームが自らより多くの疑問を解決できるように支援するAI駆動のワークフローの拡張へとシフトします。

これにより、ビジネスとデータの間に異なる関係が生まれます。ユーザーがその場で信頼できる回答を得られるようになると、より的確な追加の質問をし、より多くのコンテキストを探索し、引き継ぎを減らして意思決定を行うようになります。

「利便性は桁違いです」と、RVTechのビッグデータ＆AI担当ディレクターであるMichael Flynn氏は述べています。「それらのタイムスケールが崩壊すれば、人々は実際にその場で追加の質問をし、信頼できる唯一の情報源から回答を得るようになるでしょう」

この同じ基盤は、Rivianがビジネスにとって最も重要な業務ワークフローにAI駆動のアナリティクスを導入するのにも役立っています。

業務へのAI駆動アナリティクスの導入

Rivianのガバナンスの効いたアナリティクス基盤は、製造、サプライチェーン、業務全体にわたり、すでに価値の高いユースケースをサポートしています。

リアルタイムのサプライチェーンの可視化により、監視時間を60〜70%削減

サプライチェーンのプランナーは、以前は毎日何時間もかけて複数のシステムをチェックし、スプレッドシートからステータスの更新情報をまとめていました。Databricks上に構築された統合リアルタイムダッシュボードにより、チームはインバウンド供給を監視し、リスクをより早期に特定し、問題が深刻化する前に対処できるようになりました。

このダッシュボードには、自動化されたSlackアラートと、3〜5日前のプロアクティブなリスク特定機能が含まれています。チームは、事後対応の「消火活動」から早期介入へと移行し、監視時間を60〜70%削減しました。

Unity Catalogは、このようなシステム横断的な可視性を大規模に実現する、ガバナンスされた信頼できるデータ基盤を提供します。

根本原因分析の高速化により、属人的な知識への依存を軽減

かつては、在庫の不一致を調査するために、複数のシステムを手作業で照合するのに30分以上かかっていました。プランナーは、特定のサプライヤー、出荷パターン、または運用の例外に関する組織内の知識に頼らざるを得ないことがよくありました。

現在では、同じ調査を2分未満で行うことができます。並列クエリにより、関連する在庫状況、出荷ステータス、品質問題、生産計画が単一のビューに自動的に表示され、過去のサプライヤーリスクのコンテキストも組み込まれています。

このスピードは、関連するソース全体のデータを接続してガバナンスを効かせる、Databricks MLとUnity Catalogの機能によって実現されています。チームは複数のシステムを探し回る代わりに、1つの信頼できる基盤から調査を行うことができます。

ML主導の予測により、在庫切れリスクをプロアクティブに低減

以前は、在庫切れリスクを迅速に追跡することは困難でした。手持ち日数の計算は手作業で行われ、リスクが特定されるのはしきい値をすでに超えた後であることがほとんどでした。

現在では、Databricks上のMLモデルが4日以上前に在庫切れを予測し、部品が深刻なレベルに達する前に自動的に赤または黄でスコアリングします。これにより、プランナーは在庫不足によって生産ラインが停止するリスクが生じる前に対処する時間を確保できます。

Databricksを使用することで、Rivianはガバナンスされたデータ、ML主導の予測、および業務ワークフローを統合し、チームがより迅速かつ自信を持って行動できるようになります。

AIエージェントが信頼できるデータプロダクトの構築を加速

Rivianは、プラットフォームおよびデータエンジニアリングチームの業務をスケールさせるため、AIの活用にも注力しています。

同社は、自社開発およびサードパーティ製のアプリケーションを含む、多くのドメインやソースシステムにわたって事業を展開しています。そのような環境において、信頼できるデータプロダクトを取り込み、認定し、維持管理するには、スピード、一貫性、そして強力なガバナンスが必要です。

DatabricksとAI支援型エンジニアリングワークフローを組み合わせることで、Rivianは一部のシナリオにおいて、新しいデータの取り込みセットアップ時間を60%以上短縮しました。これにより、データチームは新しいドメインやソースに対してより迅速に対応できるようになり、ビジネス部門は信頼できるデータプロダクトにより早くアクセスできるようになります。

その結果、より拡張性の高い運用モデルが実現しました。AIがデータチームによる信頼できるデータプロダクトの構築、認定、監視を支援する一方で、ビジネスユーザーはダッシュボード、Genie、Databricks Apps、AI搭載ワークフローを通じて、これらのプロダクトを利用し、行動を起こすことができます。

AIをビジネス全体の思考パートナーに

Rivianのアナリティクス戦略は、アナリストやデータチームだけが迅速に正しい答えに到達できるという段階を超えつつあります。

同社は、大規模な完全セルフサービスの実現に向けて順調に進んでいます。財務アナリストはSQLを書かずにダッシュボードを構築し、プランナーは生産ラインに影響が及ぶ前に在庫リスクを察知し、データエンジニアはAIを使用して取り込みをより迅速にセットアップし、ビジネスユーザーは個別依頼の対応を待つ代わりにGenieで追加の質問を行っています。

これは、適切な基盤があってこそ実現できるものです。認定されたメトリクス、ガバナンスされたデータプロダクト、およびUnity Catalogにより、Rivianはデータの不整合を生み出すことなく、AI搭載のアナリティクスをスケールさせるために必要なコンテキスト、権限、リネージを確保しています。

Rivianにとって、これはエンタープライズアナリティクスの次世代モデルです。ガバナンス、拡張性、正確性を重視して構築されたプラットフォームを基盤に、データに基づいて意思決定を行うすべての人にとって、AIが思考のパートナーとなります。

(このブログ記事はAI翻訳ツールを使用して翻訳されています) 原文記事