AVEVA World Conference：AVEVA＆amp; Databricksによる産業AIの再定義
今後の AVEVA World Conference （10月14日から17日までパリで開催）は、Databricksがこの新しいパラダイムを形成する中心的な役割を果たすことで、産業用AIの未来にとって画期的なイベントになることが予想されます。私たちの 戦略的協力 を基に、DatabricksとAVEVAは、私たちの組み合わせた技術が世界中の産業組織で前例のない結果をもたらしている方法を示す予定です。 セッションのハイライト このカンファレンスで最も期待される瞬間の一つは、Databricksの共同創設者でCTOのMatei ZahariaとAVEVAのCEO、Caspar Herzbergによる共同基調講演です。このセッションでは、産業AIの変革的な可能性と、私たちのパートナーシップがどのように接続された産業エコシステムの基盤を築いているかについて探求します。 出席者は、製造業＆エネルギー部門のDatabricksグローバルインダストリーリーダー、Shiv Trisalが主導するセッションを見逃すことはありませ
データ駆動の品質革命！ナレッジグラフ＆生成AIでゲームを変える
Stardogナビン・シャルマとジョー・ピンデルとの共同執筆作品である。 業界を問わず、納品後の失敗に伴うコスト（リコール、保証請求、納品後の信用失墜など）の影響は甚大です。食品業界では、1件あたりの直接的なコストが1,000万ドルを超えることもあります。その影響は多面的で、売上の減少やブランドの評判へのダメージが伴います。ある推定によると、納品後の失敗による売上損失は、顧客1人あたりの平 均収益の2,000倍以上に相当します。このような高リスクの状況で不十分な対応や遅いレスポンスが続くと、顧客は競合他社へと流れ、将来の成長を支える酸素を断たれることになります。そのため、品質の悪さによるコストは製造業にとって大きな財務負担であり、場合によっては運営コストの最大40%に達することもあります。 企業は品質問題の早期警告指標をもっと得たいと願っていますが、通常は顧客の苦情が増加した後に初めて問題を把握します。典型的な問題は次のようなものです：週末に顧客からの報告が急増し、製品の品質問題やブランドに対する不満が明らかになり
エネルギー業界向けデータインテリジェンスプラットフォームのご紹介
よりスマートでクリーン& 信頼性の高いエネルギーシステムへのパラダイムシフトを促進 電気は新しい石油です。 エネルギー源は多様化し、エネルギーの用途はより電気的になっています。 電力は急速に一次エネルギー源になりつつあり、再生可能エネルギーは世界の電力の30％を供給しています。 顧客の嗜好と市場原理が再生可能エネルギーと脱炭素化を推し進める中、私たちは新旧のエネルギーシステムが共存する過渡期にあり、経済的影響を伴う価格変動を引き起こしています。 マッキンゼーによると、データとAIはこの移行期に不可欠であり、今後10年間で最大5兆ドルの価値を提供し、2050年までに実質ゼロ排出を達成するために不可欠です。 今後数年間、大手エネルギー企業はデータとAIを活用し、変動リスクを管理しながら移行を活用することになるでしょう。 しかし、エネルギー部門がAIの可能性を最大限に活用するには、以下のような大きなハードルを乗り越えなければなりません： レガシーなインフラやデータモデルによる独自のデータフォーマットやクローズド
コネクテッドカーのデータ革命で勝者と敗者を分けるもの
"よりスマートフォンに近い自動車を作ることが未来です。 アップルやすべてのスマートフォン企業が通話を変えたように、私たちも乗り心地を変えようとしています。" - ジム・ファーレイ（フォード・モーターCEO） 自動車をスマートフォンに例えたジム・ファーレイの例えは、すべての自動車会社にとっての現実です。 現代の自動車は、複数のセンサーモダリティ、150もの電子制御ユニット（ECU）、1億行を超えるコードを通じて、毎日1,000倍以上のデータを生成しています。 コネクテッド・ビークルの成長（2030年までに世界で販売される新車の95％）に伴い、コネクテッド・ビークル・データを収益化し、よりパーソナライズされたサービス、付加価値の高いデジタル・オファー、エコシステムの収益化によって差別化を推進することは、すべての自動車会社にとって戦略上不可欠です。 コネクテッド・ビークル・データの収益化のパイのサイズは膨大です。 2030年までに、新しいサブスクリプション主導型サービスは、平均して自動車1台あたり年間310ドルの増分経
よりスマートな製造：生成AIの合理化におけるガバナンスの役割
人工知能（AI）は、企業が生産し、顧客が接するあらゆる製品やサービスに組み込まれるようになるでしょう。 生成AIによって、私たちは今、あらゆる企業の競争優位に貢献するデータ & AIイニシアチブへの期待が高まる時代に突入しています。 データガバナンスは、企業が競争上の優位性を生み出し、それを維持するために成功するためには、絶対に欠かせないものです。 今日のダイナミックな状況において、データガバナンスの重要性を 見過ごすことはできません。 なぜかというと、優れたAIは優れたデータから生まれるからです。 適切なガバナンスがなければ、良いデータを確保することはできません。 しかし、データガバナンスには大きな問題があります。 「プリンセス・ブライド」で有名なハリウッドのキャラクター、イニゴ・モントーヤから引用します。「データガバナンス...。あなたはこの言葉を使い続けています。 私は、それはあなたが思っているような意味ではないと思います！」。これは、データガバナンスという用語があまりに不定形になりすぎて、それが何な
Databricks Lakehouseプラットフォームのブルームバーグ・データを活用したサプライチェーンの混乱とESGリスク管理
このブログは、私たちが提携している業界をリードするデータ・プロバイダーやマーケットプレイスのデータ・プロバイダーを紹介するブログ記事の第一弾です。 ブルームバーグの協力者であるマイケル、マリス、ドンには、この旅を通してのサポートとこのブログへの貢献に感謝する。 サプライチェーンの回復力は、企業にとってますます重要になってきている。 調達マネジャーは、サプライチェーン・ネットワーク全体にわたって透明性のある監視を維持し、潜在的なリスクを認識していなければならない。 近年、サプライチェーンは多くの混乱に直面しており、世界的な大流行によって引き起こされた混乱は、労働者を自宅に留め置き、世界中のサプライチェーンを麻痺させた。 企業がパンデミック（世界的大流行）から脱却するにつれ、リーダーたちは次の大きな混乱にどう備えるべきかを自問自答している。 マッキンゼー・アンド・カンパニーが 2022年に発表した、製造業を対象にした調査報告書によると、過去12ヶ月間にサプライチェーンのリスク管理を新たに実施した企業は全体の3分の2に
グレート・アンロック: 製造業における大規模言語モデル
Original: The Great Unlock: Large Language Models in Manufacturing 翻訳: junichi.maruyama 製造業は、自動化を進め、オペレーションを可視化し、製品・技術開発を加速させるための新しい方法を常に模索しています。そのため、企業は常に深い技術的進歩の最前線にいることが求められます。製造業で最近見られる技術的進歩のひとつに、Generative AI、特にLarge Language Models（LLM）の利用があります。Generative AIは、既存のデータから認識したパターンに基づいて新しいユニークなデータを作成することができますが、LLMはさらに一歩進んで、複雑な情報を理解・整理し、人間のような対話を生成する能力を備えています。 製造業では、接続された車両、工場、建物、作業員によって生成される大量の複雑な非構造化データ（センサー、画像、ビデオ、テレメトリ、LiDARなど）が発生しますが、その多くは、データをリアルタイムでストリー
製造業向けレイクハウス
Original Blog : The Lakehouse for Manufacturing 翻訳： junichi.maruyama あらゆる業界が、生成的AI、データ共有、生産性、予測分析といったトピックについてどう考えるかが問われています。しかし、これは製造業において特に何を意味するのでしょうか？なぜこのようなシフトが重要なのでしょうか？なぜ、未来がそれに左右されるのでしょうか？ 製造業は、次のSKU、機械、自動車、飛行機といった主要な生産単位を効率的に提供するだけでなく、より高い成長性、より安定した収益源、外部ショックに対するより高い回復力といった、より高い拡張性を示すテクノロジー対応のビジネスを提供することに常に焦点を当て、ビジネスを再構築しています。 この業界は膨大な量のデータ（小売、メディア、金融サービスなどの業界の2～4倍）を生成し、このデータは今後5年間で200～500％と推定される指数関数的な速度で成長しています。この膨大なデータの増加は、コネクテッドワーカー、ビル、車両、工場から発せられる