Red Hatは、エンタープライズ向けオープンソースソフトウェアソリューションの世界的なリーディングプロバイダーであり、Fortune 500の90%を含む組織が、ハイブリッドクラウド、自動化、Linux、AIにわたるミッションクリティカルなワークロードを実行できるよう支援しています。しかし、高度にデータ駆動型なマーケティング組織であっても、パフォーマンスに関する疑問に答え、インサイトを見つけようとするチームは、ダッシュボード、ドキュメント、スプレッドシート、社内ツールに散在する断片的な情報によって作業が遅れていました。これを解決するため、Red HatはMarketing Insights and Navigation Engine（MINE）を構築しました。オープンなハイブリッドクラウド基盤をベースに、データインテリジェンスのためにDatabricksを統合したMINEは、マーケターが会話形式で信頼できる回答にアクセスし、パフォーマンスデータをナビゲートし、インサイトからアクションへと迅速に移行できるようにする、高度なエージェント型マーケティングプラットフォームです。
断片化したデータの探索からプレシジョンマーケティングへ
Red Hatのマーケティングチームはより迅速に行動する必要がありましたが、マーケターが頼りにする情報は多くのシステムに分散していました。キャンペーンのパフォーマンスはダッシュボードにあり、定義やプロセスのガイダンスはドキュメントにありました。パイプライン、アカウントエンゲージメント、アトリビューションのコンテキストは、手動でつなぎ合わせる必要があることがよくありました。課題は単にデータを見つけることではなく、チームが一貫して解釈し、迅速に行動に移せるような、信頼できる文脈化されたマーケティングインテリジェンスを見つけることでした。
「MINEの導入前は、意思決定が遅く、断片化されていました。マーケターは必要な情報を見つけるために複数のダッシュボードやツールを操作し、キャンペーンのパフォーマンス、アカウントエンゲージメント、パイプラインへの影響を手動でシステム間で組み合わせる必要がありました。マーケティング起点パイプライン、リード、キャンペーンアトリビューションロジックなどの用語を明確にする一元化された場所がなかったため、チームはドキュメントに頼るか、他の人に問い合わせて回答を得るしかありませんでした。」—Rutanshu Desai氏、Red Hat、マーケティングアナリティクス担当プリンシパルデータサイエンティスト
これを解決するため、Red Hatのデータサイエンスチームはマーケティングのステークホルダーと直接連携し、最も摩擦の大きいワークフローを特定しました。20のフォーカスグループを実施した結果、チームはダッシュボードのナビゲーション、指標の定義、キャンペーン分析、よくある質問に関する共通のペインポイントを特定しました。
「私たちは『AIのためのAI』という罠を意図的に避けました。ステークホルダーの実際のペインポイントからスタートし、サイロ化された場所から正確な情報を見つける際の摩擦を解消することを中心に構築しました。」—James Noe氏、Red Hat、マーケティングアナリティクス担当データサイエンスマネージャー
これらのインサイトが、Red HatのMarketing Insights and Navigation Engine（MINE）の構築につながりました。これは、高度な技術的専門知識がなくても、マーケターが会話形式で信頼できる回答を見つけ、ダッシュボードをナビゲートし、指標を理解し、適切なリソースにアクセスできるようにする、社内のGenAI搭載プラットフォームです。MINEは実際のユーザーニーズに基づいて構築されたため、単なるAIの実験にとどまらず、マーケターの実際の働き方に合わせて設計された、信頼できるツールとなりました。
導入を促進するため、MINEは初日から信頼でき、親しみやすく、透明性の高いものである必要がありました。データサイエンスチームは、これを社内のSSOおよびVPNと統合し、プラットフォームのフロントエンドをデプロイして拡張するためのコアハイブリッドクラウド基盤として、Red Hat OpenShift上でフロントエンドをホストしました。Red Hat OpenShiftは、Red Hatのチームがすでに熟知し信頼している実績のあるアプリケーションプラットフォームを提供し、Databricksは、回答がどこから来たのかをマーケターに正確に示す、ガバナンスの効いた透明性の高いデータテーブルを提供するために統合されました。
「私たちは、再現可能でガバナンスの効いた結果を示すことで、透明性をもってAIに対する懐疑論を克服しました。Databricksを使用することで、マーケティングのステークホルダーに対し、回答がどこから来たのか、なぜ一貫しているのかを正確に示すことができました。ブラックボックスを提供するのではなく、信頼できるエンジンを提供したのです。」—Preston MacDonald氏、Red Hat、マーケティングアナリティクス担当シニアAIエンジニア
Red Hatのマーケティング組織にとって、その価値は日々の意思決定において明らかになりました。MINEは、マーケターにパイプラインのトレンド、セグメントのパフォーマンス、最もパフォーマンスの高いオファー、パフォーマンスの低いエンゲージメントへのリアルタイムのアクセスを提供し、チームが四半期ごとの レビューを待ったり、アドホックなリクエストに頼ったりすることなく、パターンを特定して戦略をより迅速に調整できるようにします。
「MINEの素晴らしいところは、リアルタイムであることです。パイプラインの現状、セグメントのパフォーマンス、どのオファーが成果を上げているか、そして投資戦略をどこで変更する必要があるかを迅速に把握できます。」—Leigh Day氏、Red Hat、シニアバイスプレジデント兼最高マーケティング責任者（CMO）
Databricks上でのMINEの構築：マーケター向けの信頼できるエージェント型インテリジェンスレイヤー
Red Hatは、データ、ドキュメント、モデル、ツール、評価、サービングを本番環境に対応した1つの環境に統合できる、多層ハイブリッドクラウド環境の一部として、Databricksを使用してMINEを構築しました。このアーキテクチャはRed Hatのオープンソースの原則に沿っており、開発を遅らせることな く、Apache 2.0ライセンスのモデルを優先し、埋め込み（embeddings）にIBM Graniteなどの承認済みモデルを使用し、外部モデルエンドポイント（External Model Endpoints）を介して他の承認済みモデルを統合する柔軟性をチームに提供しました。
「Databricksは、MINEの基盤となるデータインフラストラクチャと土台をサポートするために必要なデータインテリジェンスツールキットを提供してくれました。モデルのバージョン管理、データテーブル、UDFツールのためのUnity Catalogから、Volumes内の非構造化データ、ベクトルストア、オンラインテーブルにいたるまで、MINEアーキテクチャ内でデータを構築、サポート、保存するための基盤が整っていました。」—Preston MacDonald氏、Red Hat、マーケティングアナリティクス担当シニアAIエンジニア
Unity CatalogはMINEのガバナンスレイヤーとして機能し、プラットフォームを動かす構造化および非構造化アセットの管理を支援します。Red Hatは、ガバナンスの効いたデータテーブル、モデルのバージョン管理、および 構造化データ取得のエージェントツールとして機能するUDFにUnity Catalogを使用しています。これにより、チームは信頼できるマーケティングデータをMINEに公開する一貫した方法を手に入れ、ユーザーが権限のある情報にのみアクセスし、出力を信頼できるソースまで遡って追跡できるモデルをサポートしました。
非構造化のマーケティングナレッジについては、チームはDatabricksのVolumesとMosaic AI Vector Searchを使用して、関連するドキュメント、社内ウェブページ、ソースメタデータを取得します。マーケターが質問すると、MINEは適切なコンテキストを取得し、根拠のある回答を生成し、検証用のソースドキュメントやダッシュボードへのリンクを提供します。
「Unity Catalogは、MINEにおける信頼の重要な基盤です。一元化されたガバナンスを提供し、MINEが回答を生成する際、特定のユーザーが閲覧を許可されているデータのみから取得するように検証します。アクセス制御だけでなく、Unity Catalogはリネージ（系統）とバージョン管理を可能にし、あらゆるインサイトをその起源まで遡って追跡できるようにします。」—Shraddha Sutar氏、Red Hat、マーケティングアナリティクス担当データサイエンティスト
Databricks Genieは、マーケターが自然言語で構造化データを探索するのを支援します。たとえば、キャンペーンID、プログラム、イベントシリーズ、オファー、アカウント情報などの検索です。マーケターにとっては、大まかなビジネス上の質問から始めて、フィルターで絞り込み、フォローアップの質問を行い、計画やレポート作成に使用できるサマリーやテーブルを受け取ることができることを意味します。
本番環境へのデプロイと継続的な改善をサポートするため、Red Hatは、スケーラブルなエンドポイント向けにMosaic AI Model Servingを使用し、MLflow、トレース、推論テーブル、LLM-as-a-judge（評価者としてのLLM）評価を併用して、エージェントの動作を監視し、時間の経過とともに回答の品質を向上させました。Databricksがガバナンスの効いたデータ、GenAI開発、モデルサービング、評価レイヤーを処理することで、少人数のデータサイエンスチームはインフラストラクチャへの関与を減らし、マーケター向けのワークフロー、ツール、ユーザーエクスペリエンスに集中することができました。この柔軟な基盤により、チームは毎回アーキテクチャを再構築することなく、新しい機能をテストし、回答の品質を向上させることができました。
「Databricksは、断片化されたデータを信頼性が高くスケーラブルなAIシステムに変換するために必要な、統合されたガバナンスとデータインテリジェンスを提供してくれました。これにより、AIを実験室での実験から、マーケターが実際に信頼できる本番環境対応の現実へと移行させることに成功しました。」—Shraddha Sutar氏、Red Hat、マーケティングアナリティクス担当データサイエンティスト
ビジネスへの影響：迅速な意思決定、セルフサービスの促進、コラボレーションの強化
MINEは、Red Hatのマーケティング組織に測定可能な生産性の向上をもたらしました。実際のクエリ量、ユーザーエンゲージメント、タイムスタディを用いて、Red HatはMINEがインサイト獲得までの時間を70%短縮し、マーケターがダッシュボード、ドキュメント、社内システムを検索する時間を削減することで、年間推定34,000時間を節約できると算出しました。若手マーケターの控えめな時間単価を適用することで、チームは年間130万ドルの生産性価値があると見積もっています。MINEは、重要な意思決定を行うシニアリー ダーを含む、さまざまなレベルのマーケターに使用されているため、実際のビジネス価値はさらに高いとチームは確信しています。
「70%の改善を実現した主な要因は、データインサイトとドキュメントの両方にアクセスできる、一元化された対話型インターフェースをユーザーに提供したことです。これにより、ツールやタブ、複数のリソースを切り替える時間が大幅に削減され、ユーザーが必要な情報をより迅速に見つけられるようになりました。」—Rutanshu Desai, Principal Data Scientist, Marketing Analytics, Red Hat
Red HatのCMOにとって、より広範な影響は組織のアジリティです。MINEは、チームにパフォーマンスパターンへのセルフサービスアクセスを提供し、何が効果的であるかを継続的に特定し、パフォーマンスの低い部分を見つけ、キャンペーン、育成プログラム、または投資判断をより迅速に調整できるようにします。これにより、マーケティングオペレーションやデータサイエンスへの重複する依頼が減少し、グローバルチーム全体でパフォーマンスの共通認識を持てるようになりました。
「MINEは情報格差をなくします。全員が、一貫したソースから取得され、リアルタイムで更新された同じ情報を見ています。」—Leigh Day, Senior Vice President and Chief Marketing Officer, Red Hat
同様に重要なのは、MINEがマーケティングとデータサイエンスのパートナーシップを強化したことです。アプリ内フィードバック、Jiraのワークフロー、継続的なステークホルダーレビューを活用し、Red Hatのデータサイエンスチームは、マーケターの実際のニーズに基づいてMINEを継続的に改善しています。このコラボレーションにより、チームは単発のデータ依頼への対応から、組織全体で知識を拡張する共有マーケティングインテリジェンスレイヤーの構築へと移行することができました。
「私たちは、データを提供するだけのチームから、ユーザーと同じ部屋で過ごすチームへと移行しました。マーケターのために構築するだけでなく、彼らと共に構築しているのです。」—James Noe, Manager of Data Science, Marketing Analytics, Red Hat
生産性の向上にとどまらず、MINEは社内におけるマーケティングの信頼性を高めています。信頼できるインテリジェンスをすべてのマーケターが利用できるようにすることで、Red Hatは、現代のマーケティングが測定可能で、技術的であり、データに基づいていることを実証しています。MINEが日々の意思決定の一部となることで、マーケティングチームはより迅速に、正確に、そして自信を持って行動できるようになります。
「マーケティングは科学です。数式化され、技術的であり、ビジネスの他の部門と同様にデータから導き出されます。MINEはそれを証明するのに役立っています。」—Leigh Day, Senior Vice President and Chief Marketing Officer, Red Hat
Red Hatの今後の展望
MINEの現在の成功をさらに拡大するため、Red HatはModel Context Protocol（MCP）を介してプラットフォームを接続し、ガバナンスの効いたマーケティングインテリジェンスを他のツールやエージェント型ワークフローに組み込めるようにしています。MCPのようなオープン標準を支持することで、Red Hatは、企業がベンダーロックインなしに、さまざまなプラットフォーム間で相互接続されたAIエージェントを拡張するための設計図を描いています。今後の統合には、Slack、社内マーケティングハブ、キャンペーン管理インターフェースなどが含まれる可能性があり、マーケターがすでに業務を行っている場所に信頼できるインサイトを拡張します。
MINEが実行プロセスとより密接に結びつくにつれ、Red Hatはクリック率、収益への影響、キャンペーンパフォーマンスの向上など、下流のビジネス影響を測定する新たな機会を見出しています。CMOのLeigh Day氏にとって、目標はAIの導入自体ではありません。顧客体験を向上させ、より適切な投資判断を下し、Red Hatのマーケティング組織がより高い精度で業務を行えるようにすることです。
「私たちは常に顧客第一を心がけたいと考えています。顧客が必要としているものを見つけ、その課題を理解し、最善の方法でサービスを提供することです。」—Leigh Day, Senior Vice President and Chief Marketing Officer, Red Hat
MINEを支えるチームへの謝意
MINEは、Red Hatのデータサイエンスおよびマーケティングアナリティクスチームが、社内のマーケティング関係者と緊密に連携して構築しました。
主な貢献者：James Noe, Preston MacDonald, Rutanshu Desai, Shraddha Sutar, Greer Homer, Rylee Sweeney