Sciene AI Companion：Databricks上での自律型カスタマーサクセスプラットフォームの構築

Scieneは、大量のデータと関係性を重視するエンタープライズワークフローを標準化し、スケールさせるAI製品を開発しています。1,000以上のブランドのパフォーマンスマーケティングを管理する世界最大のリテールメディア最適化プラットフォームであるQuartileが、カスタマーサクセス業務をスケールさせるためにScieneのプラットフォームを導入したことで、地域や時差を越えた働き方が一変しました。

デジタル広告において、カスタマーサクセスマネージャー（CSM）は代理店と顧客をつなぐ架け橋であり、キャンペーンパフォーマンスの分析、戦略プレゼンテーションの作成、問題のプロアクティブな検知、そしてアカウントを健全に成長させるための継続的な関係維持を担っています。この役割には、深い分析力と人間味のある対応の両方が求められます。しかし、規模が拡大すると、その両立は困難になります。

CSMは毎週、スライド資料をゼロから作成し、アカウントの文脈を再構築し、ビジネス全体を体系的に把握することなくアカウントの優先順位付けを行うことに何時間も費やしています。適切なツールやテクノロジーがなければ、彼らは変化のペースについていくことができません。

これは、ジェネレーティブAI（生成AI）の活用に最適なユースケースです。Scieneは、Quartileの枠を超えて、人間同士の重要なつながりに不可欠なパーソナライズを維持しながら、関係性重視のビジネスプロセスにAIの効率性を導入する方法を解決しようとしています。

カスタマーサクセスにおけるAI活用の障壁

Scieneのプラットフォームは、次の3つの課題を同時に解決する必要がありました。

1. 大規模なパーソナライズ - メールの下書き、ミーティング資料、アカウントの診断など、AIが生成するすべてのアウトプットに、アカウントのパフォーマンスや指標、個々のCSMの個人的なスタイルやコミュニケーション基準といったビジネスコンテキストが反映されている必要があります。
   これを1回だけ行うのは簡単ですが、世界中の異なるコミュニケーションスタイルを持つ350人以上のCSMや、それぞれ独自の履歴を持つ1,000のアカウントに対して毎週何度も行うとなると、話は別です。
2. 大量のコンテンツ生成 - 毎週80スライドからなる標準化された資料を1,600件作成し、すべての顧客へのメール返信の下書きを、一貫した品質で、処理のボトルネックなしに作成します。
3. 単なる検知にとどまらない根本原因の診断 - 顧客が必要としているのは、アカウントの変更アラートだけではありません。なぜその変更が発生したのかという説明と、次に何をすべきかというガイダンスです。このソリューションは、広告、キャンペーン、在庫、請求、CRMのデータを連携させ、季節的な変動、競合の動き、世界的な市場の変化などに起因する異常を診断する必要があります。

データの可用性からCSMによるプレゼンテーションまで、Scieneの処理時間は非常に限られています。プラットフォームは、リアルタイムのペースでデータの取り込み、モデリング、AI推論の実行、結果の提供を行わなければなりません。すべてのパイプライン、AIワークロード、運用レイヤーが、ガバナンスの効いた同一の信頼できる唯一の情報源（Source of Truth）を使用する必要があり、そのためのアーキテクチャソリューションとしてDatabricksが選ばれました。

カスタマーサクセスのためのDatabricks：ScieneのAI Companionの内側

これらすべての要件に対応するため、ScieneはAI Companionプラットフォームを構築し、ユーザーへのサービス提供における個別のボトルネックを解決する3つのモジュールを構成しました。

• Email Hub - 完全なコンテキストを把握したメール返信の下書き作成。 CSMのトーン＆マナーに合わせ、企業の基本方針に準拠した、迅速で配慮の行き届いた、データに基づく回答を生成します。これにより、顧客関係を維持しながら大幅な時間を節約できます。社内調査によると、AI Companionの導入により、返信時間は15〜30分から約3分へと短縮され、8倍高速化されました。
• Meeting Hub - 標準化されたプレゼンテーションの大規模な生成。 トークポイントや過去のミーティングの要約を一元化して80スライド以上の資料を生成し、顧客に一貫した最新の体験を提供します。この準備時間は2時間以上から約10分へと短縮され（12倍高速化）、CSMは迅速に準備を整えることができます。
• Account Flagging System - ビジネス変動の自動検知。 単なるアラートダッシュボードを超えて、システムは何が変化したかを特定し、その根本原因を診断するため、何時間もの手動調査が不要になります。CSMは、スプレッドシートをくまなく探す代わりに、事前に診断されたブリーフィングを受け取ることができるため、より迅速に顧客対応を行うことができます。CSMへの調査では、フラグが立てられたアカウントの診断時間が30分以上から約5分へと短縮され、6倍高速化されました。

これらはCSMの判断に代わるものではなく、判断の妨げになっていた作業を取り除くものです。アカウント、関係性、そして次に何をすべきかの決定権は依然としてCSMにあります。AI Companionは、CSMが事前にコンテキストを完全に把握した状態で、あらゆる顧客との会話に臨めるようにするだけです。

人間の戦略的ワークフローを拡張するAI

ScieneのAI Companionは、1,000以上のブランドを管理するQuartileのCS組織全体に導入されています。データの収集や下書き作成が自動化されたことで、CSMは業務時間の多くを、アカウント戦略の深化、より的確な顧客との会話、最も重要な意思決定など、本来の核心的な役割に費やすことができるようになりました。その効果は顧客にも波及し、顧客はより迅速でデータに基づいたサービスを受けられるようになり、ビジネスは効率的にスケールするCS組織を運営できるようになります。

なぜDatabricksなのか：ガバナンスとコンテキストを中核に

AI Companionのアーキテクチャは、「すべてのコンシューマー（データパイプライン、AIモデル、ダッシュボード）が、同期のズレなく、ガバナンスの効いた同一のテーブルから読み込む必要がある」という1つの原則に基づいて構築されました。

Scieneは、個別のデータベース、コンピュート、AIサービングインフラストラクチャを組み合わせたスタックを使用する代替案では、複数のデータコピー、複雑な照合、そして避けられないデータのズレ（ドリフト）により、膨大なメンテナンスオーバーヘッドが発生すると評価しました。Databricksは、以下を採用することでこれを完全に排除します。

• Delta Sharingにより、Quartileのデータをコピー、エクスポート、ズレなしでScieneの環境に取り込むことができます。Quartileがビジネスを運営しているのと同じガバナンスの効いたテーブルを、すぐに取り込みやモデリングに利用できます。Delta Sharingがなければ、Scieneはすべてのデータソースに対してカスタムETLパイプラインを構築・維持する必要があり、あらゆるステップで遅延や照合のリスクが生じていたでしょう。これにより、データを分散させたまま、Scieneのエコシステムを新しい領域へと拡大することも可能になります。
• Lakebase（DatabricksのマネージドPostgres）は、運用状態、アラートの設定と履歴、ミーティングのメタデータ、ユーザーのアクション、AIが生成したコンテンツを、トランザクションの応答性とレイクハウスのガバナンスを両立しながら保持します。これにより、ScieneがDatabricksエコシステムの外で個別のデータベースを運用することなく、分析ワークロードと運用ワークロードの間のギャップを埋めることができます。
• Databricks SQL Warehousesは、サーバーレスエンドポイント上の同一のガバナンスが効いたテーブルから、分析ワークロード、AI推論、運用読み取りを提供します。クラスター管理やウォームアップコストは不要です。すべてのコンシューマーが同じレイヤーにクエリを実行するため、全員が同じ数値を確認できます。

その結果、データエンジニアリングがカスタムエクスポートを送信することはなく、アプリケーションが分析ロジックを再計算することも、AIワークロードが独自のデータストアを維持することもありません。1つの基盤で、ズレは発生しません。

Databricksの基盤が各モジュールをどのように強化するか

同じアーキテクチャが、少しずつ異なる方法で3つのAI Companionモジュールすべてを支えています。

• Email Hubは、最新のアカウントデータとCSMのコミュニケーションスタイル、企業の基本方針を組み合わせ、すべてDatabricksのAIプラットフォームクエリに基づいています。これにより、コピーの取得によるデータの陳腐化が排除されます。データレイヤーがスケールするため、各返信が独自のコンテキストを維持する必要がなく、顧客はタイムリーで詳細な情報に基づいた返信を受け取ることができます。
• Meeting Hubは、ビジネスの他の場所でレポート作成に使用されているのと同じガバナンスの効いたテーブルからスライドのコンテンツを抽出し、アカウントの最新状態を反映した資料を作成します。信頼できる唯一の情報源（Source of Truth）があるということは、顧客が目にする数値が常に一致することを意味し、資料とダッシュボードの数値が食い違うことはありません。
• Account Flaggingは、広告パフォーマンス、キャンペーンステータス、在庫、請求、CRMデータにわたる日次の評価を実行します。重要度順にランク付けされたアラートをLakebaseに書き込み、アプリケーションはそれを即座に取得します。CSMは、顧客が問題に気づく前に介入することができます。しきい値の調整や新しいアラート定義は、コードのリリースではなく、設定の変更だけで済みます。

Databricks上でのAI拡張の基盤

Databricksデータインテリジェンスプラットフォームの統合アーキテクチャにより、新たな機能が実現します。Scieneは、スケーラブルなAI推論のためのDatabricks Apps、AI Companionの複数の生成タスクにわたる実験追跡のためのMLflow、そしてプラットフォームが生成するAI生成資産の増加に伴いガバナンスとデータ取り込みを拡張するためのUnity Catalog Lakeflow Connectなど、Databricks AIプラットフォームとのより深い統合を模索しています。

Databricksが新機能をリリースすると、Scieneのプラットフォームはそれらを取り込み、アーキテクチャの変更を必要とせずにAI Companionをより高速かつ高機能にします。

ScieneがDatabricksと連携してエンタープライズワークフロー向けのデータおよびAIネイティブ製品を構築する方法の詳細については、sciene.comをご覧いただくか、ScieneまたはDatabricksの担当窓口までお問い合わせください。

(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