バージニア州警察がSnowflake AIを活用し、300万ドルのコスト削減を実現した事例

官公庁・公的機関は、プレッシャーにさらされながらも、重要な業務を遂行することが求められています。政府機関は、直接的かつ目に見える形で地域社会に貢献しています。しかし、予算の縮小、慢性的な人員不足、そして息つく暇もない厳しい経済環境の中で、その役割を果たさなければなりません。

このような現状を乗り越えるため、多くの機関がテクノロジーによって負担を軽減できる領域を模索しています。その中で注目を集めている新しい領域の1つが、自然言語によるエージェント型ツールです。これらのツールは、チームが大量の情報から有用なインサイトを引き出し、定型業務を合理化するのに役立ちます。また、部門横断的なプロセスの改善が容易になります。

サイロ化したデータが官公庁・公的機関のリソース活用を阻害

多くの官公庁・公的機関では、分散したレガシーツールにデータが保存されているという課題を依然として抱えています。そのため、データコラボレーションは完全に不可能ではないにしても、極めて困難な状況にあります。各機関はデータソースを手作業で統合するために貴重な時間を無駄にしています。つまり、統合が完了する頃には、得られたインサイトがすでに古くなっていることが多いのです。 

また、組織全体でのデータオーナーシップが不明確になります。その結果、さまざまな部門間、特に重要な運用部門と財務部門の間でギャップが生じます。現在の支出について最新かつ正確な状況を把握できていないことが多いため、組織が将来の予算を計画する際に大きな課題となります。したがって、データの照合や分析に費やされる従業員の労力など、貴重なリソースが意図せず最大限に活用されていません。

自然言語によるエージェント型ツールが組織の運用に大きなインパクトをもたらす 

各機関は、自然言語によるエージェント型ツールを使用して、スタッフが手作業の反復業務に費やす時間を削減しています。Snowflake Intelligenceを使用すると、従業員は複数のシステムを操作したりカスタムレポートを作成したりすることなく、財務や運用に関する複雑な質問への回答を得ることができます。技術やアナリティクスの経験を持つスタッフだけでなく、あらゆる役割のスタッフが、平易な言葉でSnowflake Intelligenceにプロンプトを入力し、明確で有用な情報をほぼ瞬時に取得できます。 

すべてのインサイトは、Snowflakeのプラットフォーム内に保存されているデータ、または外部にありIcebergテーブルを使用してアクセスできるデータから抽出されます。これにより、組織はガバナンスの効いたデータを活用し、信頼性の高いインサイトを生成できます。その結果、官公庁・公的機関の従業員は、面倒な手作業に費やす時間を減らし、組織のミッションを達成するためにより多くの時間を充てることができるようになります。

顧客体験の事例：バージニア州警察がAIを活用して効率化を推進し、リソース集約型の業務を加速させた方法 

バージニア州警察（VSP）は、リーダーシップ、コラボレーション、そして地域社会との連携を通じて、コミュニティへの貢献に尽力しています。同組織はイノベーション、信頼、能力を重んじており、従業員のインクルージョンとダイバーシティを推進しています。VSPはイノベーションの価値を追求し、インテリジェンス主導の組織へと変革を遂げています。Snowflakeを活用して手作業によるデータサイロを解消し、運用効率とコスト管理の向上を実現しています。

Snowflakeを活用する前、同組織は深刻なデータサイロに悩まされていました。重要なデータは、連携されていないスプレッドシートやレガシーシステムに保存されていました。さらに、多くの場合、データのオーナーシップやガバナンスが明確ではありませんでした。 

その結果、リアルタイムでの財務の可視性が欠如していたと、同組織は説明しています。経営陣は、支出の傾向を特定するのに十分な速度でデータを集約できませんでした。たとえば、継続的な支払いと単発のコストを迅速に区別することもできませんでした。こうしたギャップに対処するため、チームはミッションクリティカルな記録を手作業で照合していました。これには、1行ずつ確認する労働集約的な作業が必要でした。

VSPのリーダーたちは、SnowflakeのAIを活用したインターフェイスの利点を取り入れることで、自然言語と音声コマンド機能を使用して複雑な財務データを簡単にクエリできるようになりました。 

同組織はセマンティックモデリングを使用して、支出データの上にセマンティックレイヤーを構築しました。これにより、VSPは部門の支出を正確に分類し、予測分析を開始できるようになりました。

手作業による反復業務を削減するため、同組織はSnowflakeを活用して自動化されたルールベースの照合を大規模に適用しました。これにより、照合処理の完了までの時間が大幅に短縮されました。従業員はこのような単調なタスクに時間を費やす必要がなくなり、組織のミッションをサポートし推進するという、より有意義な業務に時間を使えるようになりました。 

真のインパクトをもたらす持続的な成果の達成 

その結果、VSPのアナリストは、すべての運用ワークフローにおいてデータ処理が最大80倍高速化し、インサイト獲得までの時間が大幅に短縮されたと報告しています。「Snowflake Cortexで私たちが実証したことは、ここにいる誰もが可能だと思っていたことをはるかに超えています」と、VSPの最高データ責任者であるSteven MacLauchlan氏は述べています。「一部のユースケースでは、大勢の人員が何週間もかけて完了させていた作業を、わずか45分で解決できました」現在、チームは複雑な財務レポート作成タスクを、数か月の手作業ではなく数日で管理できるようになり、運用が大幅に改善されました。 

さらに、VSPは高精度のアナリティクスを導入し、継続的なコストの予測において99%以上の精度を達成しました。これにより、チームはベンダーとの交渉で約300万ドルのコスト削減の可能性を特定しました。全体的な効率も劇的に向上しました。たとえば、以前は6人がかりで約2週間かけて4,000件の重要な記録を処理していましたが、現在では同組織は82,000件の記録をわずか45分で処理できます。 

Snowflake Intelligenceが組織による地域社会へのサポート強化を支援

予算が厳しい場合、小さな非効率性が蓄積していきます。資金が十分に活用されていない、あるいは適切に配分されていない箇所を把握できれば、官公庁・公的機関は重複を減らし、最も必要とされる場所にリソースを振り向けることができます。Snowflake Intelligenceを使用すると、チームは複雑で時間のかかる分析を行うことなく、財務データをより明確に把握できます。これにより、発見したことに基づいて行動を起こしやすくなります。

Snowflake Intelligenceを活用して手作業を最小限に抑えることで、官公庁・公的機関はリソースを再配分し、ミッションクリティカルな業務に集中できるようになります。バージニア州警察の場合、地域住民は警察が安全とセキュリティの基準を維持することを期待しています。そのため、職員がその業務に費やす時間を増やすことは、価値と持続的なインパクトを生み出すことになります。 

Snowflake Intelligenceを活用して、複雑な質問に対するデータドリブンな回答を得る方法について詳しく知りたい方は、オンデマンドバーチャルイベントSnowflake Connect:AIをご視聴ください。