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。

このブログでは、さまざまな分野の大手企業が生成 AI を活用して業務を変革し、常に最先端を行く方法を探ります。

通信

通信業界は、ユーティリティから付加価値サービス プロバイダーへの変革を遂げており、データとAI 、より優れた消費者、ネットワーク、パートナー エクスペリエンスを提供するための中核を成しています。 データと AI が効率的な成長の拡大に活用されているこの時代において、通信サービス プロバイダーは GenAI アプリケーションを利用して、サービスと運用のコストを削減しながら顧客エンゲージメントを強化しています。 TMForum の最新の GenAI レポートによると、通信サービス プロバイダー (CSP) は、GenAI アプリケーションの開発と展開に関して、データの正確性と追跡可能性の確保、大規模言語モデルの出力におけるバイアスと「幻覚」への対処など、多くの課題に直面しています。 これは、Databricks が重点的に取り組んでいる分野です。 現在、私たちはAT&T、T-Mobile、Rogers、Comcastなどのチームがこれらの課題に取り組み、GenAIの可能性を最大限に引き出せるよう支援しています。 ここでは、実装されている最も重要なユースケースをいくつか紹介します。

強化された顧客サポート: RAG を使用してエージェントを増強します (生産性の向上、待機時間の短縮)。 AI を搭載したチャットボットと仮想アシスタントの生成により、通信業界の顧客サービス環境が変革しています。 これらのインテリジェント エージェントは、幅広い問い合わせを処理し、即座に応答し、パーソナライズされたソリューションを提供すると同時に、人間のエージェントがより複雑なタスクに集中できるようにします。

パーソナライズされたコンテンツの作成:生成AI により、通信会社はターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンからカスタマイズされた顧客サポートのやり取りまで、高度にパーソナライズされたコンテンツを作成できます。 これらの AI モデルは、ユーザー データと好みを分析することで、個々の顧客の心に響く独自のコンテンツを生成し、より深いエンゲージメントとロイヤルティを育むことができます。

フィールド技術者サポート: 従業員や請負業者がボットに質問をして、解決への最短の道筋(ネットワークの依存関係)を見つけるためのボットのようなエクスペリエンス。 生成AIは、通信分野におけるネットワークパフォーマンスとリソース割り当てを最適化するために活用されています。 これらの AI モデルは、膨大な量のネットワーク データを分析することでパターンを識別し、潜在的な問題を予測し、最適な構成を推奨できるため、サービス品質と運用効率が向上します。

以下は、通信業界、および GenAI アプリケーションを含むデータと AI の強固な基盤の構築に関連する、データと AI サミットで見逃せない講演の一部です。

エネルギー

データと人工知能 (AI) は、電気そのものと同じくらいエネルギー分野にとって不可欠なものになりつつあります。 現在のエネルギーシステムの進化において、アナリティクスとAIエネルギーの運用、分配、消費に革命をもたらしています。 再生可能エネルギーは現在、世界の発電量の 30% を占めており、2010 年から 10% 増加しており、データとAIの応用が重要になっています。 これらのテクノロジーは、ますます多様化するエネルギーミックスを管理し、消費行動の電化を推進する上で主導権を握っています。

消費者の嗜好や市場の力の変化に後押しされ、世界的な勢いが再生可能エネルギーと脱炭素化へと移行する中、データと AI は、従来のエネルギー インフラストラクチャと新興のエネルギー インフラストラクチャの統合を管理する上で不可欠であることが証明されています。 この移行は、大きな経済的影響を伴う価格の変動を特徴としています。 マッキンゼーは、データ分析と AI を戦略的に導入することで、今後 10 年間で最大 5 兆ドルの価値が生み出され、2050 年までにネットゼロ排出量の目標を達成する上で極めて重要になると予測しています。

今後、エネルギー分野の業界リーダーは、データと AI を活用して、この変革期を乗り切り、市場の不安定性によってもたらされるリスクを緩和することを目指しています。 特に、生成AIは大きな変革をもたらす影響を与えると期待されています。 以下は、エネルギー分野のクライアントの間で現在観察されているいくつかの主要なアプリケーションです。

資産パフォーマンス管理:エネルギー業界では、数十年に及ぶ長期間にわたって運用される物理的な資産 (リグ、グリッド、風力タービン、パイプライン) が重要です。 この複雑な機械は、高頻度のセンサー データ (機器ごとに数百万のデータ ポイント) を生成します。これを使用して、計画外のダウンタイムを削減し、出力を最大化し、高度なプロセス自動化を推進し、最終的にはより安全な操作とより高いパフォーマンスを実現します。

再生可能エネルギー予測:風力、太陽光、水力などの再生可能エネルギーは本質的に変動しやすいため、予測と計画の高度な機能を構築する必要があります。 風速、日射量、水力の流入量などのダイナミクスを考慮して再生可能エネルギーの発電量を予測し、予想される負荷と価格のシグナルとよりよく一致させる機能は、企業が再生可能エネルギー市場の不確実性、効率、利益を減らすのに役立ちます。

グリッド最適化:高度メータリング インフラストラクチャ (AMI) を導入することで、ユーティリティはグリッドの状態をリアルタイムで把握できるようになります。 AI機能により、企業は負荷をより正確に予測し、停電を予測し、使用パターンを明らかにすることで、コストと中断を減らしながら需要への対応を改善し、グリッド管理に対するより積極的かつ予測的なアプローチへの扉を開くことができます。

エネルギー取引: 電力市場はボラティリティが高く、意思決定には非常に短い時間枠で済みます:データの正確性と分析の適時性の欠如は、重大な財務上のマイナス面につながる可能性があります。 資産パフォーマンス予測、市場価格設定、リスク管理プラクティスを組み合わせることで、企業はより優れた前日オファーを通じて価値獲得を最適化し、取引戦略を最適化できます。

金融サービス

変化の激しい金融業界では、企業は自動化の推進、製品イノベーションの加速、業務効率の向上を通じて競争力を維持する方法を常に模索しています。 経営陣は、生成AIが金融機関（FSI）の自動化、合理化、効率化を支援する上で重要な役割を果たすと考えています。 FSI は、膨大な量のデータを分析し、人間の知性を補強する知見を提供するAI機能への投資を開始しています。 たとえば、ブルームバーグは金融業界向けに特別に構築された500億ドル規模の大規模言語モデル (LLM ) Bloomberg-GPT 」を発表しました。また、モルガン・スタンレーはLLM AI@ Morgan Stanley Assistant を立ち上げました。このツールにより、ファイナンシャルアドバイザーは約10万件の調査レポートと文書のデータベースに迅速にアクセスできます。また、JPモルガンはChat-GPTベースの言語AI モデルを使用して、 25年分のFRBのスピーチを分析し 、潜在的な取引シグナルを発見したと報じられています。その他の使用例は次のとおりです。

パーソナライズされた投資戦略:生成AI は、金融機関が投資戦略を策定する方法に革命をもたらしています。 これらの AI モデルは、顧客データ、市場動向、経済指標を分析することで、個人のリスク プロファイルと財務目標に合わせたパーソナライズされた投資推奨を生成できます。

自動化されたコンプライアンスと規制モニタリング:生成AIは、規制の変更とコンプライアンス要件のモニタリングを自動化することで、金融サービス業界で非常に貴重な存在であることが証明されています。 これらの AI モデルは、膨大な量の法的および規制文書を迅速に解析し、関連する更新を識別し、カスタマイズされたコンプライアンス レポートを生成することができるため、組織は進化する規制に常に先んじることができます。

不正行為の検出と防止:生成AI は、金融分野における不正行為の検出と防止を強化する上で重要な役割を果たしています。 これらのAIモデルは、取引パターン、顧客の行動、その他の関連データを分析することで、異常や潜在的な不正行為を特定し、金融機関がリスクを積極的に軽減して顧客を保護できるようにします。

医療・ライフサイエンス

ヘルスケアとライフサイエンスは、患者ケア、医学研究、臨床意思決定の改善を目的としたデータと AI の活用を長年模索してきましたが、大規模言語モデル (LLM) により、AI はヘルスケアのリーダーがもはや無視できない戦略的取り組みへと昇格しました。

創薬の加速:生成AI は、ヘルスケアおよびライフサイエンス業界における創薬プロセスに革命をもたらしています。 これらの AI モデルは、膨大な量の分子データを分析し、有望な薬剤候補を特定し、潜在的な治療法の効果をシミュレートできるため、従来の薬剤開発に関連する時間とコストを大幅に削減できます。

パーソナライズされた治療の推奨:生成AI により、医療提供者はよりパーソナライズされた効果的な治療を提供できるようになります。 これらの AI モデルは、患者データ、病歴、研究結果を分析することで、カスタマイズされた治療計画と投薬の推奨を生成し、患者の転帰を改善し、副作用のリスクを軽減することができます。

インテリジェントな医療画像分析:生成AI は、医療専門家が X 線、CT スキャン、MRI スキャンなどの医療画像を分析および解釈する方法を変革します。 これらの AI モデルは、微妙なパターンや異常を検出し、診断を支援し、さらなる調査のための推奨事項を提供することで、医療上の意思決定の精度と効率を高めます。

製造

人工知能 ( AI ) は、本番運用プロセスを合理化し、効率を高め、運用コストを削減することで、製造業に革命をもたらしています。 AI を活用したシステムにより、予測メンテナンスが可能になり、機械の故障を事前に予測することでダウンタイムを最小限に抑えることができます。 また、正確な欠陥検出を通じて品質管理を強化し、高度なアナリティクスを通じて最適化されたサプライチェーン管理を促進します。 AI を製造業に統合することで、企業は俊敏性を高め、製品の品質を向上させ、イノベーションを推進し、よりスマートで持続可能な製造業の実践への道を切り開くことができます。

Databricks では、AI テクノロジーへの幅広いアクセスを推進しています。 私たちは、すべての企業が独自の言語モデルを開発し、データと結果のモデルの所有権を維持する機会を持つべきであるという信念を持っています。 製造業やエネルギー分野では、競争の中で優位に立ち、業務効率を高めるために、独自のプロセスが不可欠です。 これらの独自の手法は、特許や学術研究を通じて共有するのではなく、競争上の優位性を保護する戦略である企業秘密として機密に保たれることがよくあります。 独自の知見を放棄する必要がある多くの既存の言語モデルとは異なり、当社は企業の独占的な知識と実践を保護するモデルをサポートしています。

自動化された本番運用と品質管理:生成AIは、本番運用プロセスを自動化し、品質管理を強化することで、製造業務に革命をもたらします。 これらのAIモデルは、センサー データを分析し、潜在的な問題を特定し、本番運用を最適化するための調整を推奨することで、効率の向上、無駄の削減、製品品質の向上につながります。

予測保守:生成AI により、製造業者は予測保守を通じて機器の故障を予測し、防止できるようになります。 これらのAIモデルは、センサー データと過去の保守記録を分析することでパターンを識別し、機器の保守が必要になる時期を予測できるため、組織は運用に支障が出る前に問題に積極的に対処できます。

サプライ チェーンの最適化:生成 AI は製造業のサプライ チェーン管理を変革します。 これらの AI モデルは、サプライヤーのパフォーマンス、ロジスティクス、市場動向などの膨大な量のデータを分析して、最適化されたサプライ チェーン戦略を生成し、在庫管理を改善し、サプライ チェーン全体の回復力を強化することができます。

メディア・エンターテイメント

多くの業界と同様に、メディアおよびエンターテインメント組織は、消費者行動の変化やコンテンツの過剰、収益化および収益モデルの進化、著作権および知的財産保護が直面する課題に至るまで、デジタル革命の真っ只中にあります。 GenAIの成長は、業界がコンテンツの制作、配信、収益化を変革する可能性を認識し、この技術を受け入れていることから、慎重ながらも楽観的な見方がされています。 同時に、コンテンツの品質、顧客の信頼、そして人間が果たす重要な役割のバランスにかかわる重大な課題にも取り組んでいます。

自動コンテンツ生成:生成AI により、メディアおよびエンターテインメント企業はコンテンツ作成プロセスを効率化できます。 これらの AI モデルは、オリジナルのスクリプト、記事、さらには音楽作品を生成することができるため、人間のクリエイターはより複雑で創造的なタスクに集中できるようになります。

パーソナライズされたコンテンツの推奨:生成 AI は、メディアおよびエンターテインメント企業が視聴者と関わる方法に革命をもたらしています。 これらの AI モデルは、ユーザーの好み、視聴習慣、コンテンツのメタデータを分析することで、パーソナライズされたコンテンツの推奨事項を生成し、ユーザー エクスペリエンスを向上させ、顧客ロイヤルティを高めることができます。

顧客体験: LLM の約束は、もはや「設定センター」が必要なくなることです。 ルールベースから行動指向への移行。 次世代のプリファレンスセンター。 ユーザーが何に取り組んでいるかを見て、何が好きかを尋ねる必要はありません。 ユーザーごとの意図を大規模に理解し、それを顧客体験に変換できます。

官公庁・公共機関

防衛と諜報、輸送とインフラサポート、金融と民間サービス、医療と教育など、公共部門は GenAI アプリケーションを安全かつ効果的に実装する最善の方法を決定することに全力を注いでいます。 これまで議論してきたように、GenAI のように国民とのやりとりからサービスの提供、内部プロセスの管理方法に至るまで、破壊的な影響を与える力を持つテクノロジーはほとんどありません。公共部門は、このテクノロジーの実装について慎重に、しかし必要な検討を行っています。 Databricks は、反復的なタスクの自動化、データ分析の強化、市民参加のサポートなど、基本的なユースケースを通じて政府機関が GenAI を実現できるようサポートしています。 ここでは、注目すべき例をいくつか紹介します。

インテリジェントなポリシー開発:生成AI は、公共部門の組織がより情報に基づいた効果的なポリシーを開発できるようにします。 これらのAIモデルは、人口統計情報、経済指標、社会動向などの膨大なデータを分析することで、さまざまなコミュニティの固有のニーズと課題に対処する政策推奨を生成することができます。 持続可能な投資の分野では、 国際金融公社 （IFC）が、新興市場における環境・社会・ガバナンス（ESG）の統合を支援するため、世界銀行グループ初の AIサービスである MALENA を外部ユーザーに提供しています。

自動化された市民および構成員向けサービス: AI を活用したチャットボットと仮想アシスタントの生成により、パーソナライズされた学生体験の提供から市民権取得へのより効率的な道筋の提供まで、さまざまな分野で公共部門組織がサービスを提供する方法が変革しています。 これらのインテリジェント エージェントは、幅広い問い合わせを処理し、即座に応答し、ユーザーを適切なリソースに誘導することで、構成員の全体的なエクスペリエンスを向上させ、効率を高めます。

強化されたミッション遂行:生成 AI は、防衛や諜報から医療や国民サービスまで、さまざまな政府機関におけるミッション遂行を改善するために公共部門で活用されています。 一般的なユースケースには、ドキュメントの検索と要約、エンティティの自動解決、ロジスティクスの合理化、情報収集などがあります。

公共部門のAIモデルは、履歴データ、リアルタイム情報、その他の関連データソースを分析することで、潜在的な脅威を予測し、リスクの高い領域を特定し、リスクを軽減するための積極的な対策を推奨することができます。

小売・消費財

小売・消費財企業 (RCG) は、製品開発から顧客体験まで、業務のあらゆる側面に革命を起こす可能性のある生成 AI の変革の可能性をもはや無視できません。 この技術を採用しないと、競合他社に遅れをとり、さまざまな業界で年間 2兆6,000億ドルから4兆4,000億ドル と推定される、この技術がもたらす大きな経済的利益を逃すリスクがあります。 以下は、RCG 全体で生成 AI アプリケーションを推進する主要なユースケースのほんの一部です。

パーソナライズされた製品の推奨:生成AI は、パーソナライズされた製品の推奨を可能にすることで、小売業および消費財業界を変革しています。 これらの AI モデルは、顧客データ、購入履歴、閲覧行動を分析して、個人の好みに合わせた製品を提案し、ユーザーエンゲージメントを強化し、売上を増加させ、長期的な顧客ロイヤルティを育みます。

自動在庫管理と需要予測:生成AIは、小売業と消費財業界の在庫管理と需要予測に革命をもたらします。 企業は、販売データ、サプライ チェーンの知見、市場動向など、幅広いデータを分析することで、 AIモデルを活用して需要を予測し、在庫レベルを最適化し、補充を自動化できます。 これらの知見により、需要と供給のダイナミクス間の調整が強化され、運用効率が向上し、在庫切れが回避され、マーケティング戦略が通知され、コストが削減されます。

最前線の労働者の生産性と効率性の向上:生成 AI の登場により、小売、顧客サービス、消費財の最前線で生産性と戦略的意思決定の新しい時代が到来しています。 小売業者、消費財企業、レストランは、店舗スタッフによる顧客からの問い合わせの管理から、管理者向けの実用的な知見による製品の品質向上まで、業務のさまざまな側面を効率化するためにAIを採用しています。 AI を活用することで、企業は、画像メタデータを抽出して電子商取引リスト用の一貫性のある製品説明を作成することから、AI 搭載のチャットボットによる顧客サービスの向上まで、さまざまな活動を最適化できます。 AI は、店舗マネージャーがスタッフが時間に敏感な状況を効率的に処理できるよう支援したり、現場のマネージャーがどのような決定をいつ下すべきかを把握したりできるようにもします。 これらの進歩は、最前線の業務の改善、顧客エンゲージメントの深化、収益成長の促進における生成 AI の重要な役割を強調しています。

組織全体でソリューションを構築するために当社のAIツールを使用している顧客をさらに見つけるには、 Databricksの顧客ページにアクセスするか、 Data + AI Summitにご参加ください。