人工知能（AI）の品質は、それを支えるデータと密接に結びついています。4つの企業がApache Cassandraオープンソースデータベースを活用し、顧客にAIの大きな価値を提供している方法をご覧ください。
ブライアン・カーシュナー、DataStax戦略担当副社長
人工知能（AI）を軸にビジネスを展開する企業には、多くのことが求められます。AIの活用は日々容易になってきていますが、多様な開発フレームワークやツール、適切にトレーニングされた機械学習モデル、膨大なコンピューティングリソース、優秀なデータサイエンティストやアプリケーション開発者といった人材に頼らざるを得ない状況です。
しかし、AIが成功するために欠かせない共通点が1つあります。それは、大量のデータです。
そして、このすべてのデータは、GPT-4 のような大規模学習モデル (LLM) を含む AI の規模、パフォーマンス、セキュリティ、固有の要件を処理できるデータベースによって支えられている必要があります。
AIの成功事例といえば、まずNetflixが思い浮かぶ企業の一つでしょう。ストリーミングコンテンツのリーディングカンパニーであるNetflixは、大規模かつリアルタイムでデータを活用する能力を活かし、数億人のユーザーが次に視聴したい作品を、驚くほど高い精度で予測することを可能にしました。今日のAIリーダーには、Uber、Apple、FedExなどが挙げられます。いずれも、顧客エンゲージメントと満足度の向上を目指し、リアルタイムAIをビジネスに組み込む能力を構築しています。
これらの初期の AI リーダーは、さまざまな業界やビジネス モデルに属しているかもしれませんが、共通点が 1 つあります。それは、オープン ソースのApache Cassandra ®データベースに依存していることです。
Cassandraは、大規模なデータ処理能力、高いパフォーマンス、スピード、そしてセキュリティで長年知られており、AIの標準的な選択肢となっているのも当然のことです。そして最近、Cassandraにベクトル検索機能が導入され、大規模学習モデル（LLM）や生成AIワークロードをさらに適切に処理できるようになりました。
幸いなことに、CassandraがAIを推進する秘訣は、潤沢なリソースを持つフォーチュン100企業だけのものではありません。ここでは、SupPlant、Bud Financial、Uniphore、Alpha Oriの4社が、農家の農作物の収穫量向上から海上輸送による大量の汚染除去まで、あらゆることを実現するAI主導のサービスをどのように構築したかを見ていきます。これらはすべて、Cassandraを基盤とした使いやすいデータベース・アズ・ア・サービスであるDataStaxのAstra DBを基盤としています。
農家が作物の言語を理解するのを助けるAI
植物が言語を話すとしたら、SupPlant の使命は農家のための翻訳者として機能することです。
イスラエルのアフラに拠点を置くこの企業は、農作物の収穫量の最適化を支援するリアルタイム AI プラットフォームで 大きな注目を集めています (タイム誌の「最高の発明」リストに選ばれました)。
同社は、植物の幹、茎、果実、土壌の水分と塩分、気温と天気を監視するセンサーから流入するリアルタイム データのストリームを活用し、この情報を AI で作物の成長モデルや天気予報と組み合わせて、灌漑の推奨や農家の作物に関するその他の洞察に変換しています。
SupPlant の成功の主要因はデータだとCTO の Revital Kremer 氏は言います。
「リアルタイムデータは、精密農業の可能性を解き放つ鍵です」と彼女は言います。そのためには、時系列IoTデータ、衛星画像、気象データ、土壌特性など、SupPlantのあらゆるソースを管理するための、高スループットで信頼性の高いデータストアが必要です。」
SupPlantは、CassandraベースのAstra DBを主要なデータベースソリューションとして採用しています。SupPlantのAstra DB環境には、2016年から2,000の作物シーズンにわたって独自のセンサーで収集された15億のデータポイントが組み込まれています。SupPlantによると、同社のソリューションを使用している農家は、水使用量を約30%削減し、作物の収穫量を5～10%向上させています。
銀行業界の競争優位性を高めるAI
金融サービス分野では、機敏で先進的な技術を持つフィンテック企業の進出が繰り返し話題となっており、大手金融機関は規制上の制約や惰性によって足かせをはめられている。オープンバンキングは、新たに利用可能になった顧客データによって、この破壊の波をさらに加速させた。
Bud Financialは破壊的イノベーションを起こす企業ですが、同社のトランザクション AI サービスは、顧客の信用力を迅速に把握し、関連性の高い推奨を行う方法を探している大手金融機関にとって、重要な競争上の武器でもあります。
Bud は、従来の信用調査機関のデータをはるかに超える非伝統的な情報源からの幅広いリアルタイム データを使用して、借り手の収入、支出、信用度に関する深い洞察を獲得するプラットフォームを開発しました。
これにより、金融機関はデータに基づいた意思決定を行い、顧客に対して高度にパーソナライズされた魅力的な体験を提供し、融資やオンボーディングのプロセスを簡素化できるようになります。同時に、銀行は効率化を図り、コストを削減する機会が得られます。
Bud が採用しているリアルタイムのトランザクション データ ストリームと、新たに利用可能になった大量のオープン バンキング データには、信頼性が高く、高速で、スケーラブルなデータ アーキテクチャが必要です。Bud は、信頼性と大量の書き込みを処理できる能力を求めて、Astra DB 経由で Cassandra を活用しています。
営業担当者が「場の空気を読む」のを支援するAI
企業の営業チームにとって、見込み客の購入意欲を測ることは常に課題です。パンデミックとそれに伴うバーチャルミーティングへの移行は、その課題をさらに困難にしています。
AIが救世主。シリコンバレーに拠点を置くUniphoreは、バーチャルな営業トーク中にAIを活用し、人間の目では捉えきれない様々な視覚的・聴覚的な手がかりを捉え、いわば「場の空気を読む」技術を開発しています。
仕組みは次のとおりです。営業担当者とのオンラインビデオ通話中に、Uniphore の AI プラットフォームは、参加者の顔の 200 のデータ ポイントを 1 秒あたり 24 フレームの速度でキャプチャして処理し、声のトーン、眉間のしわ、頭の位置など、さまざまな指標を通じて変化する感情と関与レベルを監視します。
また、自然言語処理も組み込まれており、単語の選択を評価します。TensorflowとONNXで構築され、Nvidia Triton AI推論サーバー上で動作する複数のAIモデルは、オープンソースの Apache Kafkaストリーミングプラットフォームを介して、基盤となるデータストアであるAstra DBにデータをストリーミングします。その後、データはAstraからリアルタイムで読み込まれ、感情分析へと処理されます。すべてリアルタイムで行われ、営業チーム向けに提供されます。Uniphoreのプラットフォームは、通話中にリアルタイムの感情分析として、または通話後に詳細な感情分析として、この情報を提供します。
営業担当者は、データに基づいたアプローチによって、顧客が特定の価値提案にどのような関心を持っているか、他の価値提案と比べて顧客の反論をうまく解決できたか、あるいはプレゼンテーション資料の特定のスライドに対する顧客の反応などを把握できます。顧客の共感を呼ぶ要素とそうでない要素を迅速に結び付けることで、営業担当者は顧客とのより強固な信頼関係を築き、より多くの成約を獲得できるようになります。
よりスムーズな航海のためのAI
電子商取引や翌日配達といった現代のあらゆる進歩にもかかわらず、世界貿易の90%は依然として、最も古来の長距離輸送手段である大型船に依存しています。海上輸送は世界経済の重要な部分を担っていますが、資源を大量に消費する輸送手段であり、効率性を向上させる余地が大いにあります。
シンガポールに拠点を置くAlpha Ori社は、この機会にAIベースのプラットフォームを開発することで対応しました。このプラットフォームは、船上サーバーを介して、船舶の航行、貨物、エンジン制御など、様々なシステムから30秒ごとに5,000以上のデータポイントを収集します。収集されるデータには、船速や燃料消費量、プロペラシャフトのトルク測定値、風速など、あらゆるものが含まれます。
Alpha Ori プラットフォームは、ML モデルと AI を活用して、船舶のパフォーマンスを改善し、運用効率を高め、持続可能性の要件を満たすために炭素排出量を削減するための推奨事項を作成します。
結果は目覚ましい。アルファ・オリ社によると、2021年に同社のプラットフォームを利用した200隻の船舶は、燃料費を合計500万ドル削減し、二酸化炭素排出量を3万トン削減したという。
同社は、エンタープライズ グレードのデータストアの管理にかかる運用上の負担を軽減し、データ アーキテクチャの信頼性を確保するため、Astra DB 上に製品を構築しました。
リアルタイム予測・生成AIのためのAstra DB
DataStax Astra DBマネージドクラウドサービスは、極めてスケーラブルで高性能なCassandraデータベースを基盤としており、eコマースのレコメンデーションといった予測AIユースケースから、生成AIとLLMを活用した革新的な自律エージェントまで、幅広いリアルタイムAIイニシアチブに最適なデータエンジンです。Astra DBは、Cassandraのパワーをシンプルかつ手頃な価格で従量課金制のクラウドサービスとして活用し、AIに完全対応している唯一のデータベースサービスです。
DataStax がリアルタイム AI を実現する仕組みについて詳しくご覧ください。
