導入事例
AI でファッションを変革

データ駆動型の意思決定プロセスでサプライチェーン運用を改善

業種: 小売

ソリューション:サプライチェーンと予測の改善

ユースケース:データの取り込み、ETL、機械学習

ファッションと小売業の世界で常にイノベーションを牽引する H&M 社のビジネスには、データの有効活用が欠かせません。店舗をグローバル展開を迅速に行い、コストの最適化と収益の最大化を実現するには、サプライチェーンと予測業務を改善する必要がありました。しかし、オンプレミスの Hadoop システムの性能は、予測モデルを強化するために必要な何百万もの顧客データを取り込んで分析するには不十分でした。H&M 社はスケーラビリティの限界を認識し、Databricks の統合データ分析プラットフォームへの移行を決断。インフラ管理の合理化、大規模で高性能なデータパイプライン構築、機械学習ライフサイクルの簡素化を実現しました。その結果、ビジネスの成長を促すデータ駆動型の意思決定が可能になりました。

成長の妨げとなっていた従来型アーキテクチャ

H&M 社は、サプライチェーンの効率化を図るため、データと AI を活用して意思決定と運用方法を改善することにしました。しかし、従来の Hadoop ベースのアーキテクチャは非効率的で拡張性に乏しく、急速に変化するビジネス要件には対応できず、次のような問題がありました。

  • 70 以上の市場、5,000 以上の店舗から得られる、1 日当たり数百万人にもおよぶ膨大な顧客データを処理する必要があった。
  • データエンジニアリングにおいて、固定サイズのクラスタ、リソース集約型で拡張にコストがかかる複雑なインフラ、データセキュリティといった問題に直面していた。
  • サイロ化されたさまざまなデータソースから得られるデータに対し、データサイエンス業務をサポートする環境の拡張が困難だった。
  • DevOps の大幅な遅延が実運用化の遅れを引き起こし、データサイエンス部門では、モデルの構築、トレーニング、展開を迅速に行なえず、構想から実用化までに丸 1 年を要していた。

データ運用の簡素化による機械学習のイノベーション

Databricks が提供する Azure 上の統合データ分析プラットフォームによって、データサイエンスとデータエンジニアリングの垣根を越えた、スケーラブルな共同作業環境の構築が実現。各部門は連携し、クラスタの管理に煩わされることなくデータライフサイクル全体に集中できるようになり、その結果、サプライチェーンに関わる意思決定スピードの向上を目的としたモデルのトレーニングと運用を迅速に行えるようになりました。

  • フルマネージド型プラットフォームとクラスタの自動管理:規模の大小に関わらず、インフラの管理と運用がシンプルになった。
  • コラボレーションが可能なノートブック環境:複数の言語(SQL、Scala、Python、R)をサポートし、さまざまな部門のユーザーが使い慣れた言語で共同作業が可能になった。チーム間の連携が促進され、生産性が向上した。
  • Databricks プラットフォームとの統合:Azure、Apache Airflow、Kubernetes などのテクノロジーの統合により、モデルの大規模なトレーニングを実現した。

スマートな意思決定、大幅なコスト削減

モデル 1 つの精度がわずか 0.1% 向上しただけでも、H&M 社のビジネスには大きなメリットがあります。Databricks の導入によって、全ての意思決定者がデータにアクセスしやすくなり、より迅速かつ適切にビジネスを成長させることが可能になりました。

  • 運用効率の向上:クラスタの自動スケーリングなどの機能により、データの取り込みから機械学習のライフサイクル全体の管理に至るまで、運用効率が大幅に改善。運用コスト 70% 削減に成功した。
  • 部門間の連携:データサイエンスとデータエンジニアリングの両部門が共有できる統合分析環境により、コンポーネント数を大幅に削減。簡単なセットアップと管理だけで実運用が可能になった。
  • 迅速な洞察抽出によるビジネスへのメリット:意思決定をよりきめ細かく行えるようになり、戦略的な意思決定や予測の精度が向上した。
  • 70%
    運用コスト 70% 削減

「Databricks は、私たちのデータビジネスの中核であり、洞察を得るための基盤となっています。」

H&M社 AIテクノロジー&アーキテクチャ責任者
エロル・クールマイスター氏

関連リソース


テクニカルトーク(Spark + AI Summit EU 2019 より)

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