注：本記事は(2021年7月30日)に公開された(Chipotle Leverages Snowflake to Inform Decision-Making During the Pandemic)を翻訳して公開したものです。
VentureBeatのレポートによると、Snowflakeは、Transform 2021において、Chipotle Mexican GrilのMash Syed氏とオンラインで対談し、同レストランがコロナ禍において、どのようにサードパーティデータを活用しながら、機械学習（ML）に基づく信頼でき実用的なインサイトを獲得したかについて伺いました。1
Chipotleで働く人々は、食は世界を変える力があると信じています。米国、カナダ、英国で2,850以上の店舗を構えるChipotleの「本物であること」へのこだわりは、顧客、従業員、さらには環境によい影響をもたらしています。
新型コロナウイルスのパンデミックに襲われた2020年3月、Chipotleは、顧客と従業員を守るため、機械学習を駆使してリアクティブではなく予防的なアプローチ講じたいと考えました。このビジネス目標を達成するにあたって重要なのは、課題はモデルを構築することではなく、ほぼリアルタイムに感染者数をカウントした信頼できるデータを得て、社内のデータセットにマージすることだと同社は認識しました。
Chipotleは、Snowflakeと提携し、データの信頼性の問題を克服し、機械学習パイプラインを合理化しました。こうした取り組みにより、Chipotleは2020年6月、Restaurant Diveによって報告されたIpsosの「Consumer Health & Safety Index」において、コロナ禍における健康と安全のコンプライアンスに優れているという理由で第1位の企業に選ばれました。2
新型コロナウイルスに関する国レベルのデータにほぼリアルアイムでアクセス可能に
Chipotleの新型コロナウイルスタスクフォースでは、安全プロトコル、サプライヤーに関する誓約、従業員の移動に関して一刻を争う意思決定で参考とするための実用的な症例カウントデータを求めていました。Chipotleのリードデータサイエンティスト、Mash Syed氏は、MLモデルのトレーニングと構築のため、公開されているデータソースの模索に乗り出していました。新型コロナウイルスのデータを社内データと組み合わせることで、郡別のリスクを色コード化し、視覚化できました。色は、特定の郡においてリスクが上がるか下がるかを表し、緑はリスクが低い場所、オレンジや赤はリスクが高い場所を示します。
新型コロナウイルスのデータソースは、他の組織によって広く使われていましたが、信頼性が低く、タイムリーなインサイトの提供に失敗することも少なくありませんでした。各日ごとに最新のインサイトが提供されることはまれで、場合によっては翌日になるまで入手できないこともありました。Syed氏のチームは新データを15分毎にチェックするソリューションを開発しましたが、データサイエンティストはデータの探索よりもパイプラインの維持に時間を割いている状態でした。Syed氏は「課題は機械学習アルゴリズムではなく、データでした。特に私たちが頼りにしていたのは、サードパーティのデータソースでした」と語っています。
コロナ禍における複雑な意思決定を助ける、信頼性と実用性が高いインサイト
Snowflakeデータマーケットプレイスを通じた、クエリに対応したライブの新型コロナウイルスデータへのアクセスによって、Chipotleのデータパイプラインがシンプル化され、管理にかかる労力が低減されました。「関係者にデータをすぐに提供できるだけでなく、データサイエンティストの頭痛の種を減らすことができました」と、Syed氏は語りました。
新型コロナウイルスに関する信頼性の高いインサイトは、ビジネスユーザーにデータドリブンな意思決定を下す手段を提供し、ビジネスの継続性を維持しながら顧客と従業員の安全を確保することを可能にしました。Syed氏は言います。「私たちがこれを達成できた理由は、適切なコントロールを導入し、新型コロナウイルスの感染者数に注意を払いながら、データと機械学習を駆使して意思決定を促進したからです。」
SnowflakeによりChipotleが新型コロナウイルスのデータを可視化できるようになったことで、技術スタッフは付加価値の高い仕事に集中できるようになりました。「私たちが介入してのデバッグやメンテンナンスが必要となるインスタンスは1つも発生しないという驚異的なパワフルさでした」と、Syed氏は語っています。
機械学習でゲストエクスペリエンスを高める
140以上のサードパーティデータプロバイダーやデータサービスプロバイダーが提供する、500以上のクエリ対応のライブデータセットにアクセスできるSnowflakeデータマーケットプレイスを活用することで、Chipotleはロードマップの次のステップとなる、さまざまな機械学習の使用事例を導入できるようになりました。たとえば、人口統計データと社内データを組み合わせることで、顧客の生涯価値（CLV）やリーセンシー/フリークエンシー/マネタリーバリュー（RFM）に影響を及ぼすパーソナライズされたジャーニーを構築できるようになりました。Syed氏は、「データマーケットプレイスから厳選された信頼性の高いデータセットが、物事をはるかに容易にしてくれます。これらのデータセットを活用して機械学習モデルのパフォーマンスを高めていくことを、私たちは非常に楽しみにしています」と、語りました。
SnowflakeデータクラウドとChipotleについて詳しくは、それぞれのサイトをご覧ください。