データ、アナリティクス、AIでビジネスを加速する：2023年Databricks Data Team Disruptor Awardのファイナリストを発表しました

翻訳: Junichi Maruyama.  Original Blog はこちら

毎年恒例のData Team Awardsは、さまざまな企業のデータチームが、世界で最も困難な問題に対してどのようなソリューションを提供しているかを紹介するものです。 

6つのカテゴリーにおいて、さまざまな業種や地域の企業から300近い候補が提出されました。これらの組織はそれぞれ、データとAIの活用において顕著な革新性を示しており、私たちはこれらのストーリーを伝える手助けをしたいと考えています。Data and AI Summitの開催を間近に控え、各カテゴリーのファイナリストを順次紹介していきます。

Disruptor Awardは、現状を打破し、最先端のAIユースケースを実装して市場をリードしているデータチームを称えるもので、Large Language Modelsを応用した初期の成功例など、他の企業が追随することになるでしょう。 

以下は、2023年のDisruptor Awardの候補者です：

Bread Financial

信頼と破壊は、特に金融サービス業界では、ありそうでなかった仲間に思えるかもしれません。しかし、Bread Financialは、AIを使って顧客が詐欺の被害に遭うのを防ぐことが可能であることを示すことで、この概念を覆しています。Bread Financialのデータサイエンスと不正オペレーションチームは、損失が発生するのを待つのではなく、Databricks Lakehouseを使用して、不正の可能性が高い預金口座をプロアクティブに特定し、悪質な行為の可能性がないか積極的にレビューしています。予測型不正防止モデルの迅速な開発を通じて、チームは機械学習ライフサイクルを加速し、数週間や数ヶ月ではなく、数日でモデルを運用できるようにしています。そうすることで、ブレッドフィナンシャルは、詐欺の手口が進化し続けている中でも、ソーシャルエンジニアリングやテクニカルエンジニアリングに長けた悪質業者をほぼリアルタイムで排除しています。

重要な時期に既存の詐欺ソリューションを強化することで、同社は数百万ドルの損失を防ぐだけでなく、顧客に保護とセキュリティを提供することができます。

Burberry

過去10年間、老舗のラグジュアリーブランドはその長い歴史に挑戦し、ファッションの破壊者として自らを再定義してきました。バーバリーも例外ではありません。しかし、バーバリーも例外ではありません。常に新しい方法で顧客を魅了することを目指し、コンピュータビジョンを活用して顧客の好みを驚くほど正確に予測するAIソリューションの構築に投資し、マーケティングキャンペーンやチャネルで最も効果的なコンテンツを作成できるようにしています。バーバリーのチームは、Databricks LakehouseとLabelBoxを使用して、マーケティングのイメージを特徴に分解し、どのデザイン要素がエンゲージメントを高めるかを学習する、画期的な技術を開発しました。データサイエンティストや開発者ではなく、クリエイティブチーム向けに設計された使いやすいセルフサービスアプリを通じて、マーケティング画像をアップロードし、予測されるパフォーマンスに応じてコンテンツのランキングを取得し、さらに詳細なインサイトを調べることができます。ブランドチームは、チャネルや市場レベルで最大87％の精度でエンゲージメントを予測することができます（例えば、InstagramとeコマースやEメールでは、どのような画像がより効果的なのか）。バーバリーは、このように創造性と科学を融合させたラグジュアリーファッションの第一人者です。  データがインサイトを提供する一方で、人間がループに残ることで、人間の専門知識と創造性を発揮できるスペースが確保されるわけです。

JetBlue

LLMとDatabricks Lakehouseのパワーを活用することで、JetBlueはオペレーションの最適化、新規/既存の収益源の拡大、遅延の減少、効率の向上を目標にAI & ML製品を導入しています。彼らはまず、データおよびAIプラットフォームを、制約の多いマルチクラウドデータウェアハウス（MCDW）から、柔軟性の高いDatabricks Lakehouseに移行しました。ジェットブルーは、画期的なBlueSkyオペレーションデジタルツインと組み込み型LLMチャットボットを段階的に導入し、意思決定者に貴重な洞察を提供することで、市場をリードする顧客体験を提供するとともに、リアルタイム天候、部品在庫、乗務員スケジュールなど、コストの大幅削減と業務効率化を実現します。その効果は、AIとMLの従来のアプリケーションにとどまりません。Databricksを使用することで、JetBlueはさまざまなAI & ML製品のROIを向上させ、総所有コストを削減することに成功しています。このような経済的なメリットは、業界をリードする製品を追加するための十分なTCOランウェイを提供し続け、業界の破壊者としての地位をさらに確固たるものにしています。ジェットブルーの先駆的なアプローチは、業界に新たな基準をもたらし、航空旅行の未来をより良いものにするものです。

Kelly Services

適切な従業員を採用することは、時に干し草の中から針を探すようなものですが、生成AIを仕事に投入したらどうなるでしょうか？Kelly Servicesは、人材調達と育成における生産性と効率性を再定義しています。ドリーをはじめとする「Hugging Face in the Lakehouse」のLLMを使って構築されたGPTモデル、GRACE（GPT Recruiter AI Content Engine）は、履歴書、求人票、電子メールのテキストコンテンツの作成など、採用や人事のタスクに特化したチャットボットとして機能します。この業界初のソリューションにより、何千人もの採用担当者が年間平均200時間を節約できる可能性があり、よりスマートに働き、より良い成果を上げることができるようになります。Kelly Servicesは、即時のビジネス価値を優先し、Databricks Lakehouseの俊敏性を活用することで、GRACEをわずか数週間で急速に開発し、イノベーションと市場投入までの時間の新しい標準を確立しました。この強固な基盤のもと、彼らはLLMのさらに大胆なアプリケーションの探求と開拓を続け、業界をさらに破壊しています。

US Department of Veternas Affairs

社会サービス機関が技術革新で知られているとは必ずしも考えられませんが、それこそ米国退役軍人省がLLMの新しい世界を取り入れて、サプライチェーン業務を再構築しているのです。  VAの財務サービスセンター内のデータ分析サービスでは、生成AIを使用して、数百万のベンダーリストの自動スキャンと分析を実施し、最も費用対効果の高い同等のヘルスケア製品を探し出しています。Databricks Lakehouseを使用し、幅広い業界の協力者から新しいアイデアを引き出すハッカソンから始まり、バージニア州では初めてLLMを活用した迅速なプロトタイプを作成しました。大規模言語モデルは、製品説明や仕様書などの膨大な量の非構造化データを分析し、機能的に同等なアイテムを特定し、契約外の支出を削減するのに役立っています。この革新的なプロジェクトはすでに大きな成功を収めており、チームは支出を40%から80%に改善する自動化手段を特定しました。アジャイルデータサイエンスの力によって、VAは、利用可能な最高の製品とサービスを調達することで、米国の退役軍人に優れたケアを保証しています。これにより、予算を最適化し、物流に費やす費用を減らし、退役軍人のケアに費やすことができるようになりました。

6月27日18:00からEXPOシアターで開催されるData and AI Summitで、各部門の受賞者を発表する予定です。その場で皆さんと一緒に、これらの素晴らしいデータチームを祝福できることを楽しみにしています。