今回で3回目となるDataiku Frontrunner Awardsは、Everyday AIへの道を切り開く、卓越したデータおよびビジネス領域の専門家を表彰するものです。

今年は、世界中のDataikuユーザーから84件の応募がありました。これは、あらゆる規模、あらゆる業種において、AIの適用が目覚ましい勢いで広がっていることを示しています。特筆すべきは、すべての参加企業に共通する特徴があることです。それは、高度な分析から生成AIまで、日々の業務にデータの活用を組み込もうとしていることです。

Dataikuの幹部や業界の専門家で構成される審査委員会は、すべての応募作品を慎重に審査し、2023年度の受賞者およびファイナリストを選出しました。彼らの先駆的な成果をご覧ください！

民主化カテゴリー

民主化カテゴリーの最優秀賞では、組織や業界でより多くの人々がAIを活用できるようにした事例が選出されました。

最優秀データ民主化プログラム

最優秀賞: Moderna - AIリテラシー強化とAIをの実用化を推進(英語)

同社の取り組みであるラーニングユニバーシティーの一環として、AIリテラシープログラムを立ち上ました。当初は、AIについての一般的な紹介と、850人以上の社員がそれぞれの役割においてAIをどのように活用できるかを学ぶことを目的としていました。その後、従業員がユースケースをどんどん見出し始めたため、コーディングの素養のない従業員がセルフサービス方式でAIと機械学習を活用し日々の業務の効率化や改善ができるようにするために、AIの適用のためのプログラムが作成さました。

ファイナリスト: Merck - 企業レベルのデータ民主化のための包括的アプローチ（英語）
ファイナリスト: PASHA Holding - 従業員のスキルアップとコミュニティー形成を通じてデータ主導の企業文化を構築(英語)

インパクトの大きさ

最優秀賞: SLB - 業務効率を高めるデータリテラシーの構築に向けた取り組み(英語)

SLBは、3,000人以上のエネルギー専門家を社内でスキルアップすることで、組織内のデータサイエンスとAIの規模を拡大することを決めました。SLBの従業員向けにカスタムDataikuポータルを立ち上げ、モジュール学習、実習、認定を提供し、ゲーミフィケーションキャンペーンで従業員のコース修了意欲を高めました。人事チームは、2年足らずで600人以上の認定データサイエンス実務者と5,200人以上のDataikuアカデミーの認定資格者を育成しました。

ヘルスケアにおけるAI

最優秀賞: Roche - 臨床試験におけるデータモニタリングの必要性を予測することによる患者安全の向上(英語)

ヘルスケア業界では、ロシュが、臨床試験における独立データモニタリング委員会（IDMC）の必要性を予測するための予測分析機能を開発しました。現在、IDMCチームはITリソースに依存することなく、独立してモデルを維持・使用することができます。

このアプローチは、データシチズンシップを促進し、非技術系ユーザーによるデータサイエンスツールの利用の価値を明らかにするものです。また、チーム全体で使用できるような、ビジネスデータの生成を可能にします。また、ロシュ社内の範囲にとどまらず、患者安全の業界全体に利益をもたらす可能性を秘めています。

ファイナリスト: Moderna - 的を絞った実用的な医療洞察を生み出すAIの構築（英語）
特別賞 - 学生プロジェクト: ニューヨーク大学の学生 - 臨床試験の現状に関する新たな視点（英語）

金融業におけるAI

最優秀賞: FINRA - セルフサービスアナリティクスで市場イベントへの対応を改善(英語)

金融規制機構（FINRA）の使命は、市場の健全性を確保し、投資家を保護することです。アナリストはインサイダー取引や不公正な戦略を効率的に検出するために、ペタバイト単位の市場データを分析しています。Dataikuは、データをより身近なものにしただけでなく、ノンコーダーが、以前は手の届かなかった大規模なデータセットのパワーを活用できるようにしました。彼らは現在、自らのニーズに合わせて自律的にデータを分析できるようになり、その結果、洞察までの時間が大幅に改善され、FINRAは組織としてより迅速に対応できるようになりました。

ファイナリスト: Davivienda - 顧客を効果的にセグメント化し、プライオリティをつけるための総合的な顧客スコアの開発（英語）

製造業におけるAI

最優秀賞: Doosan Corporation - 電気炉鉄鋼能力予測(英語)

世界トップ10に入る重機械メーカーであるDoosan Corporationは、データによる製造オペレーションの強化を推進しています。例えば、鋼材の生産能力予測の精度を98%まで向上させた専用モデルを開発し、チームがより多くの情報に基づいた意思決定を行えるようにしました。

Dataikuをローコード/ノーコードソリューションとして使用することで、幅広くデータ分析スキルをつけられるようになり、データ分析の文化のグループ内への浸透を推進しました。

加速化カテゴリー

加速化カテゴリーでは、受賞者はDataikuを利用してAI機能の創出を加速し、既存のビジネスプロセスを効果的に強化または効率化しています。社会貢献、ROIの向上、または自然言語処理（NLP）と生成AIの最新技術の利用が行われています。

Best Acceleration Use Case

最優秀賞: Novartis - ブランド浸透のための自動商業分析(英語)

世界的な大手医薬品企業であるNovartis社は、Dataikuを活用してビジネス分析のためのデータパイプラインを効率化、自動化しています。その結果、データの取り込み時間が大幅に短縮され、PowerPointプレゼンテーションの管理や可視化の作成に必要だった手作業も削減されました。開発者は現在、ブランド浸透のためのより戦略的なアナリティクスに時間と専門知識を割り当て、イノベーションを推進し、プロジェクトのタイムラインを加速しています。

ファイナリスト: Air Canada - ルートマーケティングオーディエンス発見アプリと標準プロフィール（英語）
特別賞 - ソリューションの最適な利用: MandM - 顧客生涯価値スコアの活用による将来価値の把握とパーソナライズされた体験の提供(英語)
特別賞 - インサイトの加速化: M1 - Slackファーストのアプローチで全社的なデータリテラシーを構築(英語)

最優秀ポジティブインパクトユースケース

最優秀賞(非営利団体): Nonprofit Winner: One Acre Fund - 分散型組織におけるデータ管理の民主化(英語)

非営利団体One Acre基金は、資産ベースの融資と包括的な農業研修サービスを通じて、東アフリカ全域の零細農家を支援しています。さまざまな国にまたがって活動するため、同団体はデータ管理の分散化に直面し、Googleシートによる手作業に大きく依存していました。

このような課題に対処するべく、Snowflakeでデータウェアハウスを構築し、Dataikuと統合することで、リアルタイムのクレジットスコアリング、データ処理の自動化、データ分析の強化を実現しました。この変革により、業務効率の向上、意思決定プロセスの改善、さまざまなチームや国でのポジティブな成果がもたらされ、貴重な時間とリソースが確保され、組織のポジティブなインパクトを最大化することができました。

最優秀賞(営利団体): Davivienda - レコメンデーションマシン:金融包摂への分析ウィンドウ(英語)

Daviviendaが立ち上げたキャッシュマネジメントサービスDaviPlataは、分類モデルを作成するための情報が不足しているため、低所得層のユーザーへの金融サービスの提供に際して課題に直面していました。そこでDataikuを活用し、Field-aware Factorization Machineによるレコメンダーシステムを稼働させ、さまざまなデータソースを組み合わせてモデリング用のデータセットを生成することで、これらのユーザーに商品を提供できるようになりました。

このモデルにより、新商品を提供できる顧客数は790万人から1,210万人へと増加し、初めて低所得者層に金融サービスやオファーを提供できるようになりました。

ファイナリスト: ALMA Observatory - データサイエンスとアナリティクスの飛躍により、限られたリソースで運用と天文学的な要求に応える(英語)
ファイナリスト: MEWA - 動物の疾病を予測し、予防と公衆対策に役立てる(英語)

最優秀ROIストーリー

最優秀賞: Standard Chartered Bank - ハイブリッドワーキングと資本配分の最適化をサポートする、データに基づくスペースプランニング(英語)

Standard Chartered Bankは、オフィスの勤怠パターンの変化と収益性の向上に対応するため、データ統合と分析を合理化するスペースプランニング最適化ツール（SPOT）を開発しました。Dataikuは、データの調達と準備において重要な役割を果たし、データの入手を簡素化し、より迅速なデータ共有を可能にし、統計的手法によってより良い意思決定を促進しました。

SPOTの導入により、生産性の大幅な削減、オフィススペースの適応にかかるリードタイムの短縮、不動産コストの削減、ビジネスチームのデータ情報に基づく意思決定へのシフトが実現しました。

ファイナリスト: ADNOC Distribution - Dデータ主導のプロモーションとハイパーパーソナライゼーションによる顧客エンゲージメントの促進(英語)
ファイナリスト: SLB - Webアプリケーションと機械学習モデルを用いた10億ドルの井戸建設入札のサイジング(英語)

最優秀ムーンショットユースケース

最優秀賞: Moderna - 的を絞った実用的な医療洞察を生み出すAIの構築(英語)

Modernaは、COVID-19のような感染症と闘うために、医学的洞察をいかに効率的に収集、分析するかという課題に直面していました。彼らはメディカルアフェアーズチームの薬剤師とデータエンジニアを協業させ、DataikuのNLPを活用して医学的洞察を要約し、感情分析を行うAIモデルを開発しました。

これによりModernaは、変化するセンチメントに迅速に対応し、分析時間を数ヶ月から数日に短縮し、リソース配分を最適化することができます。これにより、新たな洞察がより迅速かつ効率的に発見され、最終的に医療提供者の医療イニシアチブをサポートすることになります。

ファイナリスト: SLB - Webアプリケーションと機械学習モデルを用いた10億ドルの井戸建設入札のサイジング(英語)
ファイナリスト: bp T&S - 機械学習ドリブンの定量取引(英語)

最優秀自然言語処理ユースケース

最優秀賞: Frende Forsikring - AIとロボットプロセスの組み合わせによるクレーム報告の自動化(英語)

ノルウェーの保険会社Frende Forsikring社は、クレーム報告を自動化し、毎月55時間から75時間の作業を削減しました。同チームは、1万通の電子メールに対してBERTモデルを訓練し、受信した電子メールの正しい単位を予測することで、クレームを適切な管理単位にリダイレクトする精度が98～99％という驚異的な数字を達成しました。

DataikuのAPIデザイナーによって作成されたAPIは、電子メールの転送を容易にし、「ループ内に人間」を置くアプローチによって、継続的にモデルを改善します。このプロセスはすでに他のプロセスの自動化にも応用され、FrendeでのAI活用の規模拡大に貢献しています。

ファイナリスト: Aviva – 機械学習による意思決定の強化：顧客のためのセンチメント分析とトピック分類(英語)
ファイナリスト: NECネッツエスアイ株式会社 - コーディングなしでのZoomミーティングの文字起こしと採点(英語)

　最優秀パートナー加速化ユースケース

最優秀賞: Standard Chartered Bank, Deloitte - データの価値を解き放ち、ビジネスの成果を促進する(英語)

Standard Charteredデジタルセンターオブエクセレンスでは、DataikuおよびDeloitteと協業し、AI機能の拡大とプロジェクトデリバリーの最大化を図りました。Deloitteは専門知識とリソースを提供してスキルのギャップを埋め、Dataikuのプラットフォームによってチームはデータ駆動型ソリューションを迅速に開発、展開できるようになりました。

このコラボレーションによってもたらされた日々の変化には、品質重視のアジャイル開発へのシフト、チーム間のコラボレーションの改善、データとAIのためのダイナミックシステムデリバリーメソドロジーを通じたプロジェクトの文書化の強化などがあります。

ファイナリスト: BP, Wipro - リアルタイム更新のための競合インサイトの自動化（英語）
ファイナリスト: i2e Consulting - 在庫、コスト、リソースを最適化する機械学習ドリブンの医薬品発注およびルート選択プロセス(英語)

信頼性カテゴリー

信頼性に関連する部門では、企業向けに安全でコンプライアンスに準拠したAI機能を開発する受賞者も出てきています。

最優秀AIの信頼構築アプローチ

最優秀賞: Macquarie Group - 統合データガバナンスによりビジネス主導のリスク管理を強化(英語)

規制の厳しい金融業界において、Macquarie GroupはDataikuと協業し、取引データへの自律的かつ管理されたアクセスを求めるビジネスニーズに応えるため、プラットフォームの利用範囲を拡大しました。

このソリューションは、規制上の義務を果たし、分析プロセス、モニタリング、レポーティングの信頼性を高め、データを確実に保護する上で重要な役割を果たします。信頼され、アクセス可能で、ガバナンスされたデータを通じて、企業は変化の速い業界で競争力を持ち、進化する規制要件に迅速に対応し、時間とコストの効率化を実現することができます。

ファイナリスト: FSRA - カナダにおける金融サービス規制のためのAIを活用したリスク評価(英語)
ファイナリスト: OHRA - 一元化されたプラットフォームとガバナンスによるデータチームの強化(英語)
特別賞 - ベタバイト級データ: FINRA - 組織全体にセルフサービスクラウドのスケーラビリティーを実装(英語)

最優秀MLOpsユースケース

最優秀賞: Christie Hampton - 現場チームをサポートするコンプライアンスモデルの効率的な展開(英語)

この金融機関は、アジャイルなモデル展開手法を導入し、Dataiku Govern Nodeをガバナンスに活用し、カスタマイズした条件パイプラインを構築してコンプライアンスをサポートしています。Dataikuは、同社のMLOpsプラクティスを拡張し、モデルの説明可能性を高め、チーム間のコラボレーションを促進する上で重要な役割を果たしました。

その結果、コンプライアンスモデルを本番環境にデプロイする際の全体的な効率は90％以上向上し、機械学習エンジニアはDataikuの機能を活用することで、本番環境のコードを最大75％削減しながらエンドツーエンドのパイプラインを構築できるようになりました。

ファイナリスト: ZS Associates - 本番稼働中の数百のモデルを効率的に管理(英語)
ファイナリスト: Detailresult - 100を超える食品小売店の日次予測作成を完全自動化(英語)

コミュニティーチョイス

最後に、Dataikuコミュニティのメンバーから、最もインスピレーションを受けた作品にコミュニティー・チョイス賞が贈られました。最後の受賞者を発表します。

最優秀賞: Aviva – 機械学習による意思決定の強化：顧客フィードバックのセンチメント分析とトピック分類(英語)

英国の大手保険会社であるAviva社は、膨大な顧客フィードバックデータを効果的に分析し、オンライン顧客体験を向上させるという課題に直面していました。手作業による分析には時間がかかり、エラーが発生しやすく、拡張性に欠けていました。同社はWiproと業業し、Dataikuを使用した機械学習ソリューションを構築しました。このソリューションにより、毎月約1万ポンドのコスト削減が実現したほか、週次レポートの作成時間が50%短縮されるなど、時間の節約にもつながりました。

ファイナリスト: Standard Chartered Bank, Deloitte - データの価値を解き放ち、ビジネスの成果を促進する(英語)
ファイナリスト: SCMS, Dayananda Sagar University - Dataikuで次世代人材を育成(英語)

Dataikuのユースケースとサクセスストーリーをもっと読むには

Dataikuコミュニティーでは、Dataiku Frontrunner Awardsで共有された感動的なユースケースやサクセスストーリーをご紹介しています！

原文： Unveiling the Data and AI Pioneers: Dataiku Frontrunner Awards 2023