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テクノロジーとAIのためのDatabricks

自社のデータで構築したAI、アプリ、エージェントを活用し、より優れた製品をより迅速に開発します。

Databricks for Tech and AI
ユースケース

あなたのデータ、あなたのAI、あなたの未来

AIネイティブ製品の提供方法を発見し、より速い知見を解き放ち、AIやアプリ、エージェントを活用して複雑なワークフローを自動化しましょう。

MLとAIの本番運用を加速

エージェント開発

組み込みのガバナンスとオブザーバビリティにより、基盤モデルと独自のデータおよびモデルを使用して、エージェントワークフローを設計、テスト、デプロイします。

Superhuman の導入事例を見る

 

RAGと検索パイプライン

構造化されたテーブルと非構造化文書を組み合わせ、大規模に正確で監査可能なAI回答を支える検索システムを作り出します。

Zapier社の導入事例を見る

 

LLMのファインチューニングと評価

独自のデータでモデルをファインチューニングすることで、精度を向上させ、推論コストを削減し、IPと出力の管理を維持できます。

Flo Healthの導入事例を見る

低レイテンシーのリアルタイムアプリ

顧客データのエンリッチメント

生データをアクションにつながる360度の顧客ビューへと転換。より賢明な意思決定を促し、エンゲージメントを向上させます。

DoorDashの導入事例を見る

 

リアルタイム不正検出

100ミリ秒未満のレイテンシーで250以上の機械学習特徴量を計算し、不正をリアルタイムで検知 — 専用のストリーミングインフラは不要です。

Coinbaseによる不正検出事例

 

リアルタイム パーソナライゼーション

包括的なデータを活用して、エンゲージメント、コンバージョン、顧客ロイヤルティを高める動的でパーソナライズされたインタラクションを実現しましょう。

MakeMyTripがどのように実現したかを見てみましょう

モデルを選択

リソースの最適化

リソースを効果的に分析して割り当て、コストを削減し、チームやシステム全体の生産性をリアルタイムで向上させます。

Blockの構築事例を見る

 

大規模なモデルサービング

オートスケール Endpoint、A/Bテスト、drift モニタリングにより、あらゆる規模でモデルをデプロイできます — 個別のMLOpsスタックは必要ありません。

 

需要予測

データドリブンの予測を使用して需要を予測し、無駄を削減し、製品とサービスのタイムリーな提供を保証します。

ThredUp社の導入事例を見る
導入事例

あなたのデータで構築されたAIで、際立つ存在に

大手テック企業はDatabrick上でAI、アプリ、エージェントを構築し、統合税なしで統一データと管理インフラを得ています。

テクノロジーおよびAIパートナーのエコシステム

Databricksのパートナーは、テクノロジー業界に特化したソリューションとデータツールを提供することで、お客様のイノベーションの加速、コスト削減、データからのより大きな価値の創出を支援します。

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Databricks white paper: Dashboards to Decision

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