データブリックスとアクセンチュアの連携で大規模な機械学習の運用を効率化

データブリックスはこのたび、アクセンチュアとのパートナーシップを発表しました。このパートナーシップを通じて、世界中のエンタープライズ企業に、私たちのサービスと再利用可能なコンポーネントを提供できることが期待されています。また、データ戦略、データ設計、データプラットフォームの最新化、および AI を専門とするアクセンチュアのデータ・AI 部門は、データブリックスの統合データ分析プラットフォームを活用し、これまでに実証された手法を、機械学習の大規模な運用に向けて最適化できます。アクセンチュアとデータブリックスは共に、エンタープライズにおけるデータのサイロ化の解消、アジャイルで適応性の高いプロセスの構築、データドリブンな意思決定による問題解決、新たな機会創出を可能にします。

データブリックスとアクセンチュアの連携で大規模な機械学習の運用を効率化

アクセンチュアとデータブリックスのグローバルなパートナーシップは、両社が以前から共同でソリューションアクセラレータおよびソリューションを開発してきた実績に基づいています。私たちはさまざまな業界のお客様にこれらを提供し、機会創出を支援してきました。また、アクセンチュアは、データブリックスを基盤とするデータサイエンス、データエンジニアリング、分析フレームワークの開発・提供において優れた功績を挙げており、「データ + AI サミット2020」ではデータブリックスのコンサルティング・SI イノベーション賞を受賞しています。アクセンチュアとデータブリックスは、20 余りのソリューションアクセラレータとアセット、トレーニングおよびマーケティングへの投資の強化、専用のイノベーションセンターを組み合わせることで、お客様における導入までの期間を大幅に短縮しています。

共同提供のサービスと
ソリューションアクセラレータ

Organizations leverage AI and ML to identify new ways to improve business productivity and outcomes. In fact, businesses that can scale their AI efforts effectively are 3x more likely to see a return on investment. Accenture and Databricks have created nearly 20 assets and accelerators to help clients prepare large data sets, establish data pipelines, and move models from development to production in no time.

機械学習の産業化

機械学習は、データのパターンを学習し、その経験に基づいて性能と成果を向上させる能力が賞賛される一方で、スケーリングに関しては多くの課題を抱えています。必要とされるスキルや技術のレベルが急速に高まり、特に IT における従来の運用モデルと業務プロセスの互換性のなさは、機械学習アプリケーションをパイロット段階から実運用へと移行させるうえでの障壁となっています。私たちの連携の理由はここにあります。アクセンチュアとデータブリックスは共に、お客様の大規模な機械学習の実用化を実現します。機械学習の産業化に向けてのアクセンチュアによるベストプラクティスと技術コンポーネントをデータブリックスと組み合わせることで、相乗効果を生み出します。この相乗効果によってデータブリックスの導入効果が強化され、お客様におけるガバナンスや CSR に沿った価値が、より迅速に実現します。

スケーラブルな AI

The opportunities of AI are expanding and crucial to any competitive strategy. As businesses pursue AI at the enterprise-level, they must deal with greater volumes, velocity, and varieties of data. AIP+ is Accenture Applied Intelligence’s collection of modular, pre-integrated AI services and capabilities and makes it significantly easier to adopt AI throughout the business at a lower total cost of ownership. Without needing to replace current platforms, AIP+ helps you maximize the value of your existing infrastructure. Leveraging our open architecture, AIP+ incorporates Databricks for data ingestion and analysis across a range of use cases. Through the incorporation of Databricks, AIP+ boosts data capabilities by simplifying data transformation and automating many labor-intensive tasks.

インテリジェントで自動化されたデータ基盤

ビジネスにおける効果的な意思決定には、適切なデータへのリアルタイムなアクセスが欠かせません。適切なデータから得られる知見に支えられた意思決定は、ビジネスの成長を促進させ、従業員の生産性を高め、優れた顧客エクスペリエンスの提供を可能にします。デジタル時代において、組織がデータから価値を引き出せるよう、従来のマスターデータ管理(MDM)は新しいモデルへと進化しています。データブリックスの新しい「デジタルマスター」モードは、ほぼリアルタイムな分析プロセスを可能にすることで、期待するビジネス成果の達成を支援します。この拡張は、データレイクを文脈的知識の集合体に変換し、機械学習を活用した画期的なビジネス成果を生み出す多次元データ技術がベースとなっています。

さまざまな業種における導入事例

アクセンチュアとデータブリックスは、金融サービス、エネルギー・ユーティリティ、小売・消費財など業界トップ企業 100 社以上のお客様にご利用いただいています。導入事例をいくつかご紹介します。

金融サービス

A large financial institution set forth on a data transformation journey to enable them to deliver a superior member experience and provide its members with personalized insights to help them save for their financial future. Prior to this digital transformation, this institution came across technical challenges, including data wrangling, feature engineering, code silos, and productionalizing data science at scale.

Focusing on being member-centric and data-driven, this institution deployed AI and modern technology by partnering Accenture’s services and Industrialized Machine Learning accelerator with Databricks. As a result, they were able to reduce the amount of data science work occupied by data wrangling or feature engineering from 80% to 20% and was able to address their goal of determining when members were most likely to begin saving.

ドラッグストア

米国の某大手ドラッグストア A 社では、8 千万人超えるロイヤルティプログラムの各会員に対して効果的なオファーを提示することで、会員エンゲージメントを改善したいと考えていました。それには、数十億とおりのオファーの組み合わせを継続的に評価する必要があり、信頼性、一貫性、再現性の高い機械学習パイプラインを構築するシステムを求めていました。

問題解決支援の依頼を受けたアクセンチュアは、データブリックスのプラットフォームを活用したパーソナライゼーションエンジンを開発し、A 社に提供。A 社では、数千万人の顧客、数十億種のオファー、数万点の製品を対象としたモデルの構築、トレーニング、テスト、検証、展開を大規模に実施しました。さらに、機械学習モデルの展開プロセスの自動化と、AI パイプラインの刷新もあわせて行った結果、モデル展開のための DevOps の時間と工数が大幅に削減され、パイロット展開の対象であった店舗のマージンがおよそ 20% 向上しました。

保険会社

米国の某大手保険 B 社では、保険金請求処理と価格分析の改善を目指していましたが、オンプレミスの従来型アーキテクチャ、データレイクにおける重複データ、アプリケーションスタックでの性能と俊敏性の低さが障壁となっていました。個人・法人保険事業における競争力の維持も懸念され、アクセンチュアにデータ戦略と開発での支援を要請。データアーキテクチャとしてデータブリックスを導入しました。

その結果、スループットが高まり、既存のアプリケーションの性能が 6 倍改善し、大規模な処理に対応可能なスケーラビリティが実現しました。さらに、生産性向上、インフラ削減、保険請求やリスク管理におけるポジティブな影響などの成果が得られ、数百万ドルのコスト削減に成功しています。

詳しく見る

To learn more, check out Accenture’s and Databricks’ joint webinar on Industrialized ML for Governed, Responsible and Explainable AI. In this session, you’ll learn how Accenture’s industrialized machine learning best practices, combined with Databricks, enables organizations like Large Financial Institution to efficiently develop an industrialized, end-to-end ML model. Through this model, organizations are able to minimize redundancies, improve standardization, and accelerate model deployment.

For additional questions, please contact Jim Gregg, Director, Strategic System Integrators, Databricks, at jim.gregg@databricks.com.

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