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テクノロジーとAIのためのDatabricks

データに基づいたAI、アプリ、エージェントで、より優れた製品をより迅速に構築

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

お客様のデータで構築した AI、アプリ、エージェントを使用して、AI ネイティブ製品をリリースし、より迅速に知見を抽出し、複雑なワークフローを自動化する方法をご覧ください。

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可観測性を備え、基盤モデルと独自のデータやモデルを使用して、エージェント型ワークフローの設計、テスト、デプロイを行います。

Superhuman の活用事例を見る

 

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ドキュメントを検索システムに統合し、大規模で正確かつ監査可能な AI の回答を生成します。

 

LLMのファインチューニングと評価

独自のデータに基づいてモデルを微調整することで、精度を向上させ、推論コストを削減し、知的財産権と出力に対する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

生データを実用的な 360 度の顧客ビューに変換し、よりスマートな意思決定を促進してエンゲージメントを向上させます。

DoorDashの事例を見る

 

リアルタイムの不正検出

100ms未満のレイテンシで250以上の機械学習特徴量を計算してリアルタイムで不正を検知 — 専用のストリーミングインフラストラクチャは不要です。

Coinbaseはどのように不正検知を行うか

 

リアルタイム・パーソナライゼーション

包括的なデータを使用して、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す。

MakeMyTripの活用事例をご覧ください

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・割り当て、リアルタイムでチームとシステム全体のコストを削減し、生産性を向上させます。

Blockの構築事例を見る

 

大規模なモデルサービング

オートスケーリングEndpoint、A/Bテスト、driftモニタリングを活用して、あらゆる規模でモデルをデプロイ — 個別のMLOpsスタックは不要です。

 

需要予測

データドリブンな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 の導入事例
導入事例

自社のデータで構築された AI で差別化を図る

主要なテクノロジー企業はDatabricks上でAI、アプリ、エージェントを構築し、統合に伴うコストをかけることなく、統合されたデータとガバナンスの効いたインフラストラクチャを手に入れています。

テクノロジーと AI のパートナーエコシステム

Databricksのパートナーは、お客様のイノベーションを加速し、コストを削減し、データからより大きな価値を引き出すのに役立つ、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します。

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Databricks white paper: Dashboards to Decision

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