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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

TealiumとDatabricks:リアルタイムの洞察とAI駆動の顧客体験を提供

TealiumがDatabricksを使用して、リアルタイムのストリーミングCustomer Data Platform(CDP)の要素をどのように動かしているかを学びましょう。このプラットフォームは、クライアントに包括的な顧客洞察を提供し、パーソナライズされたマーケティングと顧客エンゲージメントを可能にします。Databricks Mosaic AIを使用すると、Tealiumは予測的なMLモデルの構築から最新のGenAIアプリのデプロイまで、AIとMLソリューションを安全に構築、デプロイ、評価、管理することができます。

Logically AIでGPU推論をターボチャージ!

2017年に設立された Logically は、AIを使用してクライアントのインテリジェンス能力を強化する分野のリーダーです。ウェブサイト、ソーシャルプラットフォーム、その他のデジタルソースから大量のデータを処理し分析することで、Logicallyは潜在的なリスク、新たな脅威、重要なナラティブを特定し、それらをサイバーセキュリティチーム、プロダクトマネージャー、エンゲージメントリーダーが迅速かつ戦略的に行動できるように整理します。 GPU加速はLogicallyのプラットフォームの重要な要素であり、高度に規制されたエンティティの要件を満たすためのナラティブの検出を可能にします。GPUを使用することで、Logicallyは訓練と推論の時間を大幅に短縮し、ソーシャルメディアやインターネット全体での偽情報の拡散を防ぐために必要なスケールでのデータ処理を可能にしました。現在のGPUリソースの不足も、最適なレイテンシとAIプロジェクトの全体的な成功を達成するために、その利用を最適化することが重要であることを意味します。 ロ

ゲーム業界向け『AI パワード BI』のご紹介

September 24, 2024 Huntting Buckleyダンカン・デイビス による投稿 in
「よくダッシュボードの作成を依頼されるのですが、依頼内容がはっきりしていないことが多く、たとえ依頼者と会話をしても完全に理解できない場合があります。そのため、こちらで何かを作成しても、期待に合わずに最初からやり直したり、修正を重ねる必要が出てくることがあります。ここで興味深いのは、1) 依頼者自身で解答を見つけられる可能性があること、そして2) さらに重要かもしれないのは、依頼者が自分の探しているものに近いものを見つけることで、それを元に私たちのチームへの依頼内容を具体化できるという点です。」 - AAAスタジオのデータリーダー はじめに 2023年11月にDatabricksの次の進化「The Data Intelligence Platform」を発表した際、機械学習や生成AI(GenAI)などの機能をプラットフォームに統合する計画を共有しました。これにより、皆さんの生産性を向上させ、データから生み出せる価値をさらに高めることができます。本ブログでは、データインサイトの生成を民主化することを目指した機能の一つ

ゲームのためのLLMアシストセグメンテーション

September 6, 2024 ダンカン・デイビスHuntting Buckley による投稿 in
セグメンテーションプロジェクトは、ゲームにおけるパーソナライゼーションの土台です。プレイヤー体験のパーソナライゼーションは、プレイヤーのエンゲージメントを最大化し、離脱を緩和し、プレイヤーの支出を増加させるのに役立ちます。パーソナライゼーションのメカニズムは、ネクストベストオファー、ゲーム内ストアの注文、難易度設定、マッチメイキング、サインポスト、マーケティング、再エンゲージメントなど、さまざまな形で存在します。理想的には、各プレイヤーの経験がユニークであることが望ましいですが、これは実現可能ではありません。代わりに、私たちはプレイヤーを一連のデータポイントでグループ化し、そのグループの体験をパーソナライズします。 このソリューションアクセラレータでは、まずLLMを活用して、特定のデータセットに対する適切なクラスタ数を決定します。まず、標準的で説明可能な機械学習技術、例えばK-meansクラスタリングを使用します。説明可能性は重要であり、クラスターへの信頼を築き、特定のプレイヤーに対してなぜその決定が下されたのか

Twelve Labs + Databricks Mosaic AIを用いた高度なビデオ理解のためのマルチモーダルAIの習得

Twelve Labs Embed API は、開発者がセマンティックビデオ検索やデータキュレーションからコンテンツ推奨やビデオRAGシステムまでの高度なビデオ理解ユースケースを支えるマルチモーダル埋め込みを取得することを可能にします。 Twelve Labsを使用すると、ビデオ内の視覚的表現、ボディランゲージ、話された言葉、全体的なコンテキストの関係を捉えた文脈的なベクトル表現を生成することができます。Databricks Mosaic AI Vector Search は、高次元ベクトルのインデックス作成とクエリに堅牢でスケーラブルなインフラストラクチャを提供します。このブログ記事では、これらの補完的な技術を活用して、ビデオAIアプリケーションで新たな可能性を引き出す方法をガイドします。 なぜTwelve Labs + Databricks Mosaic AIなのか? Twelve Labs Embed APIをDatabricks Mosaic...

大規模なプレイヤーフィードバックを管理し、理解しよう

ライブタイトル、本番運用前/運用後、進行中のメンテナンス、将来のリリース、ゲームの別バージョン、または市場向けのまったく新しいタイトルのいずれに取り組んでいる場合でも、常にコミュニティからのフィードバックを求めています。 世の中には不足はありませんが、圧倒され、ふるいにかけるのが難しい場合があります。 PC で出荷され、Valve の Steam ストアを通じて販売されるゲームの場合、タイトルに対するプレイヤーからのフィードバックの優れたソースは、Steam のゲームレビューで見つけることができます。 私たちは 、自然言語と機械学習技術 を組み合わせた、プレイヤーレビュー分析用の新しいソリューションアクセラレータを構築しました。これにより、ゲーム開発者はプレイヤーをより深く理解し、ゲームデザイン、バックエンドオペレーション、ライブオペレーション、マーケティング、そして実際にはすべての事業ラインを通じて対応できるようになります。 Steamのゲームレビューでは、次のことを見ることができます。 生のフィードバック:

実例で見る!企業が生成AIを駆使する方法

生成AI(GenAI)は信じられないほど速く動いています。 その結果、わずか 2 年足らずで GenAI は最もエキサイティングで変革的なテクノロジーの 1 つとして登場し、さまざまな業界の企業がイノベーションを推進し、生産性を高め、優れた顧客体験を提供できるようにしています。 Databricks では、通信、エネルギー、金融サービス、ヘルスケアおよびライフサイエンス、製造、公共部門、メディアおよびエンターテイメント、小売および消費財など、あらゆる業界のプラットフォーム全体で GenAI アプリケーションの需要と開発が急激に増加しています。 Data + AI Summit が近づくにつれ、私たちはグローバルコミュニティを結集し、すべての人にデータインテリジェンスを提供するという約束を果たしていきます。 GenAI はイベントの中心的なテーマとなり、GenAI アプリケーションの開発と展開をサポートする 130 社以上のパートナー が参加します。...

通信、メディア、エンターテインメントにおけるデータガバナンスの重要な役割

May 6, 2024 ブライアン・サフトラー による投稿 in
データ分析とAIガバナンスは、データとAIの民主化の取り組みにおいて、おそらく最も重要でありながら最も難しい側面です。 データ分析とAIのニーズに合わせて、ビジネスインテリジェンス用のデータウェアハウスとAI用のデータレイクという 2 つの異なるシステムを導入している可能性があります。 そして今、それぞれが異なるガバナンスモデルを持つ2つのシステム間でデータを移動するデータサイロを作成しました。 ただし、データはファイルやテーブルに限定されません。 また、ダッシュボード、ML モデル、ノートブックなどの資産にはそれぞれ独自の権限モデルがあり、これらすべての資産に対するアクセス権限を一貫して管理することが困難になっています。 データ資産が、アクセス管理ソリューションが異なる複数のクラウドに存在する場合、問題はさらに大きくなります。 良いニュースです。データガバナンスを統合する方法があります。 しかし、なぜ気にする必要があるのでしょうか? 堅牢なデータガバナンスがなければ、チームや企業はオーディエンスを完全に理解でき

スポーツにおけるデータ革命:Databricks Marketplace と Delta Sharing の画期的な影響

May 2, 2024 ライアン・スタンフォード による投稿 in
一瞬一瞬、あらゆるプレーが結果を左右する、変化の速いスポーツの世界では、高度な分析とリアルタイムデータ知見の必要性がかつてないほど重要になっています。 スポーツ業界は、パフォーマンスを向上させ、ファンを惹きつけ、競争力を確保するための革新的な戦略を常に模索しています。 Databricks MarketplaceとDelta Sharing は、前例のないデータの取得、共有、コラボレーションを促進することで、スポーツ アナリティクスの状況を一変させています。 スポーツにおける Databricks Marketplace の力 Databricks Marketplace は、オープンソースの Delta Sharing 標準を利用した、データ、分析、AI のオープン マーケットプレイスです。これは、独自のプラットフォームや複雑な ETL プロセス、または高価なレプリケーションの制約なしに、組織が機械学習モデル、ノートブック、アプリケーション、ダッシュボードなどの膨大な資産にアクセスできる中央ハブとして機能します