40年以上にわたり、Thomasの中心的な理念は、企業が職場で人々が互いにどのように交流するかをよりよく理解することで、仕事の満足度と生産性を向上させることができるというものでした。人間科学の分野での影響を拡大し深めようとしたThomasは、伝統的なデータ管理と利用のアプローチに大きな障害に直面しました。彼らは、データワー クフローの改善 - 取り込みと変換から分析、顧客と従業員向けのソリューションまで - をDatabricksに依頼しました。さらに、GenAIのベクター検索と取得拡張生成（RAG）を通じた統合は、コンテンツの検索可能性と自動コンテンツ生成をさらに向上させました。
従業員の評価をAI時代に持ち込む
Thomasの基本的な心理測定評価モデルは、紙ベースのプロセスに根ざし、一対一の解釈に設計されていましたが、顧客基盤を拡大するにつれてますます制限が増えてきました。これらの伝統的な方法はスケールアップに苦労するだけでなく、現代の労働環境で必要な典型的なアプリケーションに接続されていませんでした。
会社として成熟し、成長するという緊急の必要性を認識し、Thomasはデジタル変革の道を歩み始めました。主な目標の一つは、労働集約的なモデルから離れ、HRディレクターや採用マネージャーが彼らの心理測定評価を理解し実装するための手動トレーニングを行うことから脱却することでした。Thomasは、より多くの従業員が人間科学にアクセスできるようにし、ツールを顧客が使いやすくする方法を見つけたかった。
また、顧客にパーソナライズされたフィードバックや提案を提供する際に、自社の従業員が貴重な時間を節約する可能性を認識しました。データサイエンスのディレクターであるLuke Treglown博士によると、これは言うほど簡単ではありま せんでした。「私たちのレガシープラットフォームには、コンテンツが特定の受信者に合わせて書かれ、パーソナライズされる可能性のあるすべてのバリエーションを含むため、何百万もの単語が含まれていました。これが役立つと思うかもしれませんが、常緑のコンテンツを各クライアントにとって有用なレスポンスに翻訳することは、まさに悪夢となりました」
これらの課題に対処することが主要な優先事項となりました。ユーザープロファイルが90秒ごとにThomasで完成するため、彼らには大量のデータをより効果的に取り込む能力と、ピープルサイエンスの分野でのリーダーシップを維持することが不可欠でした。
Treglownは、「私たちはまだ、人々を問題を解決するために必要なコンテンツの部分にどのように導くかに苦労していました。Databricksを採用することで、私たちはデータ処理能力を変革し、より効率的に大量のデータを管理・分析することができ、新たな市場への進出を拡大しました。」と述べました。
Databricksを使用して洞察への時間を短縮
Databricks Data Intelligence PlatformとMosaic AIツールは、Thomasがデータワークフローを改善するのを助けました。これは、安全な環境内でのデータの取り込みから変換、分析までを可能にしました。さらに、プラットフォームが生成的AIツール（RAGや自然言語処理（NLP）など）と統合することで、コンテンツ管理、検索可能性、パーソナライゼーションにさらなる利点をもたらしました。
RAG技術を使用してDatabricks Vector Searchを通じてLLMをプロンプトすることで、Thomasは広範なデータベースから迅速に洞察を得る能力を持つようになりました。さらに、このGenAIの統合により、ユーザーはクエリを提案し、非構造化データから自動生成された詳細でカスタマイズされた洞察を受け取ることができました。Treglownは、「Databricks Vector Searchは私たちにとって画期的なものでした。私たちは、クライアントに40〜50ページのレポートを投げつけるのではなく、彼らが必要とする答えを見つける能力を与えることができました。これにより、私たちのコンテンツは非常にダイナミックでインタラクティブになりました」
Databricksは、Thomasが大規模なデータセットとAI能力を活用しながら、顧客に対する倫理的なコミットメントを妥協することなく、安全な環境を提供します。プラットフォームの組み込み機能はデータアクセスを管理し、既存のセキュリティプロトコルとシームレスに統合する能力を持っているため、機密情報は常に保護され、データの完全性は決して妥協されません。Treglownは「Databricksを使えば、GenAIはブラックボックスではありません。顧客と話し、洞察を得るまでのステップバイステップを説明しながら、そのデータが最大限の注意を払って取り扱われることを確認できます」
GenAIを用いてパーソナライズされた評価へのアクセス を民主化
自動化とパーソナライズ化により、DatabricksのMosaic AIツールは、Thomasが心理測定評価に取り組む方法を変革しました。GenAIのおかげで、各クライアントは自分たちの特定の文脈とニーズに最も関連性のある洞察を受け取り、Thomasのサービスの全体的な影響を強化し、新しい「Perform」製品の基盤を形成します。
Databricksはまた、Thomasが新しいAI駆動のプロセスをMicrosoft Teamsのような人気のあるプラットフォームに統合する能力を提供します。今では、彼らのサービスはクライアントがすでに使用しているワークフロー内で利用可能です。このシームレスな統合は、継続的なエンゲージメントを維持し、Thomasのツールがビジネスの日常業務を中断することなく価値を追加していることを保証します。
AIによる強化により、プラットフォームのユーザーエクスペリエンスは、コンテンツや他の情報を探すための効率性を大幅に向上させ、よりインタラクティブでパーソナライズされたものになりました。この新たな進化は、ユーザーの満足度を高め、より深いエンゲージメントを生み出しました。
Thomasが伝統的な紙ベースの方法から最先端のデータソリューションへと移行する中で、組織文化はすぐに革新を受け入れ、人間科学で可能なことの限界を押し広げ続けています。Treglownは結論として、「Databricksのおかげで、私たちは数週間で概念証明から最小限の実 行可能な製品へと移行することができました。そして、今では私たちはAIと共に進むことができる堅固な統一基盤を持っています」実際、Thomasは過去3ヶ月間でGenAIを3つの異なるプラットフォームに統合することができました。
TreglownはThomasへの影響を次のようにまとめました。「私たちはビジネスとして変革する必要がありました。同じことを増やすだけでは成長につながらないからです。私たちは何をして真に革新的なことをするのでしょうか？私たちにとって、それを実現する明らかな方法はGenAIでした」
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