"DatabricksはDatabricksをどう活用しているのか" - GenAIエージェントで販売体験を革新
Databricksの自動化ビジョンはビジネスのあらゆる側面を自動化し、より良く、迅速で、コスト効率の良いものにすることです。営業チームにおいては、販売ライフサイクル全体で営業担当者を支援するGenAIエージェントを提供し、販売体験をデジタルで変革しています。私たちの目標は、AI機能を営業担当者の日常業務にシームレスに統合し、情報資産をより簡単で効果的に取得し、繰り返し行われる手動の管理 作業を自動化することで営業体験を強化することです。 私たちの「Field AI Assistant」は、Databricks Mosaic AIエージェントフレームワークを基盤に構築されており、営業担当者が複数のデータソースを横断してデータに問い合わせたり、対話したりできる方法を提供します。これには以下の主要なプラットフォームとの統合が含まれています： 顧客情報、営業支援コンテンツ、営業プレイブックを管理する内部Databricks Lakehouse 顧客関係管理プラットフォーム（CRM）システム 非構造化データのほとんどを収集
Databricksアシスタントの1年間の振り返り
2023年のリリース以来、Databricks Assistantは、Rivian、SiriusXM、Morgan Stanleyなどの大手企業の開発者を含む、数十万人の月間ユーザーに成長しました。私たちのコンテクストに基づいたAIアシスタントは、Databricks内でネイティブに利用でき、ユーザーがデータをクエリし、複雑なロジックを説明し、エラーを自動的に修正するために自然言語を専用に使用することができます。 Databricksアシスタントは、複数のAIモデル、データ、ツールを活用するエージェントシステムで、あなたのデータと使用パターンのセマンティクスに基づいて正確で文脈に応じた結果を提供します。過去1年間で、Databricksアシス タントには多くの新機能と改善が導入されました。2025年に何が来るのか、いくつかのハイライトを見てみましょう。 アシスタントオートコンプリート Assistant Autocomplete は、ユーザーがコードをより速く、より正確に書くのを助けるために、タイピングするときに文
フィラデルフィア・ユニオン：生成AIによるメジャーリーグサッカー（MLS）の選手編成計画の効率化
メジャーリーグサッカー（MLS）で競争力を維持するためには、戦略的な選手編成計画と効果的な移籍市場の活用により、強力なチームを構築し維持することが求められます。 これを達成するために、MLSのチームは 選手構成のルールと規定 に依存しています。しかし、これらのルールはしばしば詳細で法的な内容が含まれており、意思決定プロセスを遅らせることがあります。この課題を認識したフィラデルフィア・ユニオンは、 2020年のMLSサポーターズ・シールドの受賞者 、Databricks Data Intelligence Platformを活用して意思 決定を効率化しました。高度なデータとAIの能力を活用して、フロントオフィスが選手構成、給与予算ガイドライン、その他の複雑な規定に関する問い合わせを支援するGenAIチャットボットを導入し、効率性と運用の明確性を向上させました。 Databricksを活用することで、我々は選手編成のアプローチを変革し、複雑で時間のかかるプロセスを効率的なデータ駆動型の運用に変えています。 — Addi
Česká spořitelna：GenAIが金融サービス業界のコールセンターをどのように変革しているか
チェコの貯蓄銀行、 Česká spořitelna は、 オーストリアの Erste Group の一部門であり、最近AIソリューションビルダーの DataSentics と協力して、コールセンターでのGenAIの使用を検討しました。Českáは、年間約200万件の電話を受けるインバウンドコールセンター業務の品質管理を改善し、コストを最適化したいと考えていました。彼らは、内部と外部のAIモデルの両方を試すために、Databricks Data Intelligence Platformを選びました。これにより、コールセンターエージェントの効果を評価することができました。 顧客サポートの品質管理システムの検討 Česká spořitelnaのコールセンターチームは、エージェントが顧客との対話中にスクリプトに基づいたガイドラインを遵守することを確認するGenAIによる品質管理システムをテストしたいと考えていました。Ceskaにとっての重要な課題は、日常的な顧客の問い合わせに対するエージェントのコミュニケーションの
Seven West Media：パーソナライズされたデジタルエンゲージメントの未来を切り開く
Seven West Mediaの7plus は、オーストラリアを代表するストリーミングプラットフォームの一つで、視聴者が放送コンテンツをライブストリームで視聴するとともに、世界各地のディストリビューターや地元のチャンネルからの初回放送や独占コンテンツを含む20,000時間以上のプレミアムVOD（ビデオ・オン・デマンド）サービスを提供しています。過去数年間で、このプラットフォームは見逃した番組を見る場所から、プレミアムなVODとライブストリーミングサービスへと成長しました。 Databricksと共同で、Seven West MediaはAI Factoryを通じて革新を推進しています。これは、Databricksと密接に連携する専門の生成型AIおよび機械学習チームです。このイニシアチブは、両社からのデータサイエンティスト、ソリューションアーキテクト、および機械学習エンジニアのチームを集め、Sevenの顧客向けのパーソナライズされた広告体験と視聴者エンゲージメント戦略の開発を加速させるとともに、企業全体でのデータ
業界をリードするAIモデルを用いたユニバーサルスピーチインテリジェンスの構築
私たちはオンラインのドキュメンテーションに従って、数時間で運用を開始し、ジョブを実行し始めました。私たちは一度も問題に直面していません。 – クレメン・シモニック、創設者/CEO Soniox は、経験豊富なAI研究者 によって2020年に設立され、音声認識のための教師なし学習の先駆者です。2022年には、最高レベルの精度を持つ音声認識AIとして初の製品をリリースしました。その対象となるのは、 主要8言語 ：ドイツ語、ポルトガル語、イタリア語、フランス語、スペイン語、中国語、韓国語、そして英語です。各外国語AIモデルはバイリンガルで、その言語と英語を理解することができ、ビジネスの使用事例をより効果的にサポートします。 Sonioxチームは、カスタムAIモデルのトレーニングに精通していました。Databricksとの協力前に、彼らはすでに一つの多言語大規模言語モデル（LLM）を訓練していました。 Soniox 7B それでも彼らは、次の大規模なマルチモーダルLLMのトレーニングをサポートするためにDatabricks
AIをよりアクセシブルに：Databricks上のMeta Llama 3.3で最大80％のコスト削減！
企業が高品質なAIアプリを提供するエージェントシステムを構築するにつれて、私たちはお客様に最高のコスト効率を提供するための最適 化を続けています。Meta Llama 3.3モデルが Databricks Data Intelligence Platform で利用可能になったことを発表することを嬉しく思います。また、Mosaic AIの Model Serving の価格と効率性に大幅な更新が加えられました。これらの更新により、推論コストが最大80％削減され、AIエージェントを構築したり、バッチLLM処理を行っている企業にとって、以前よりも大幅にコスト効率が向上します。 コスト削減80%： 新しいLlama 3.3モデルと価格の引き下げにより、大幅なコスト削減を実現します。 推論速度の向上： レスポンスが40%速くなり、バッチ処理時間が短縮されることで、より良い顧客体験と迅速な洞察を実現します。 新しいMeta Llama 3.3モデルへのアクセス： Metaの最新技術を活用して、品質とパフォーマンスを向上させま
Databricks Generative AIパートナーアクセラレータとRAG PoC(Proof of Concepts: 実証実験) の紹介
今日の急速に進化する技術の風景では、生成型人工知能（GenAI）が組織の働き方を革新し、ビジネスに新たな可能性を開いています。最近の エコノミストの報告書 によると、1,100人の技術経営者、データエンジニア、データサイエンティスト、アーキテクトを対象に調査した結果、彼らのGenAIアプリケーションが製品化準備が整っていると考えているのはわずか37％です。主な課題は、サイロ、レイテンシ、セキュリティなどのデータインフラストラクチャの問題であり、そのため、彼らのアプリケーションはビジネス特有の、正確で、よく管理された出力を提供することができません。 これらの課題に対処するため、組織は単一のモデルを展開することを超えて、包括的なエージェントシステムを展開しています。 それが私たちが Databricks Data Intelligence Platform を基盤にしたGenAIパートナーアクセラレーターの発表を楽しみにしている理由です。これは、組織がAIエージェントシステムを展開するのを助けます。これらのアクセラレ
ファインチューニングされたラマモデルに対するバッチ推論とMosaic AIモデル提供
序章 本番環境向け、スケーラブルでフォールトトレラントな生成型AIソリューションを構築するには、信頼性の高いLLMの利用可能性が必要です。あなたのLLMエンドポイントは、専用の計算をあなたのワークロードのために持つことで需要を満たす準備ができている必要があります。必要に応じて容量をスケーリングし、一貫したレイテンシを持ち、すべてのインタラクションをログに記録する能力、そして予測可能な価格設 定を持つことが求められます。このニーズを満たすために、Databricksは プロビジョニングされたスループットエンドポイント を、各種の高性能基盤モデル（全ての主要なラマモデル、DBRX、ミストラルなど）で提供しています。しかし、最新で最も性能の高い微調整されたLlama 3.1と3.2のバリアントを提供することはどうでしょうか？NVIDIAの Nemotron 70Bモデル は、Llama 3.1の微調整されたバリアントで、多様なベンチマークで競争力のあるパフォーマンスを示しています。Databricksの最近の革新により、
Aimpoint Digital: AIで旅のプラン作りがもっとスマートに！
インスピレーション 休暇を楽しむことは楽しい経験ですが、旅行の計画を立てるのはほとんどの人にとって時間と労力がかかります。訪れる場所は無数にあり、食事をするレストランは数え切れないほどあり、レビューを見て決定を下すことは終わりがありません。 Expediaによる最近の調査結果によれば 、旅行者は旅行の調査と計画に5時間以上を費やしています。人々は旅行のアクティビティを最終決定する前に最大で約270のウェブページを訪れ、このプロセスは旅行の45日前から始まることもあります。選択肢が多すぎるため、旅行の計画は一部の人々にとって圧倒的なものになることがあります。GenAIを活用してこのプロセスを効率化し、30秒以内に行程を作成することは可能でしょうか？旅行者が自分の行程に活動をカスタマイズして調整するパーソナルエージェントを持つことができたらどうでしょうか？このブログでは、旅行の行程を作成するためにDatabricks Data Intelligence Platformと共に開発したAIエージェントシステムの詳細につ