生成AIの実際の動作：さまざまな業界の顧客のCortex AIストーリーと成果

何年にもわたって、企業はAIを自社で機能させるためのリソースを持つ企業の巨大企業にのみ使われるという一般的な考えの下にAIを運営してきました。しかし、テクノロジーの進化に伴い、あらゆる規模の組織が、生成AIが単なる野心的なものではないことに気づき始めています。現在はアクセス可能で適用可能です。

Snowflakeの使いやすい統合AIおよびデータプラットフォームにより、企業は生産性を低下させる手作業、ボトルネック、エラーが発生しやすい労働力を排除し、生成AIを使用して新しいインサイトや収益源を提供しています。しかし、実際にはどうでしょうか？ 

Snowflakeは、お客様が現在実稼働で使用している最も革新的な生成 AIソリューションを開発しました。彼らのストーリーは、SnowflakeとCortex AIがどのように生成AIの目標を手の届くところに置き、その過程でビジネスバリューを推進しているかを示しています。

Alberta Health ServicesのER担当医師によるメモ取りの自動化により、患者の治療能力が15%向上

カナダで3番目に人口の多いアルバータ州は、450万人が暮らす100以上の病院と11,000人の開業医を擁する総合保健システムです。同社の救急部門には年間200万件近い訪問があり、その数は1日あたり5,000件以上に上ります。このようなデータ量は、患者にサービスを提供するだけでなく、診察の概要から診断、服薬指示まで、1回1回丁寧に記録しなければならない医師にとって負担になりやすくなります。 

そのような医者の1人は、ソフトウェアエンジニアの訓練も受けており、訪問を記録し、LLMを呼び出してサマリーを生成することで、メモタスクを自動化する方法を模索していました。このユースケースの可能性を見出したAlberta Health Servicesは、Cortex AIに目を向け、Snowflakeの安全で完全に管理された環境内でアプリを開発、実行することに決めました。このアプリは、Snowflakeの安全なペリメータ内で患者のインタラクションを記録し、文字起こしと要約を行います。これにより、医師は患者と接する時間を増やし、コンピューターの前にいる時間を減らすことができました。 

現在、PoC（概念実証）段階にあり、一握りの救急外来の医師に使用されており、1時間あたりの患者数は10～15%増加しているとのことです。最終的には、待合室の混雑が緩和され、医師にとっての膨大な量の書類処理から解放され、質の高いメモや患者治療が実現します。また、共感的でより長い退院サマリーが作成され、患者エクスペリエンスが大幅に向上します。

Alberta Health Servicesのエンタープライズデータエンジニアリング担当エグゼクティブディレクター、ジェイソン・スカーレット氏は、次のように述べています。「Cortex AIで構築されたこのテクノロジーは、提案や注文の作成など、ヘルスケアの推進にも役立ちます。この種のツールが医療を根本から変えるという非常に明るい未来があり、すでにいくつかの分野で利用されています。」

Advisor360は、自動化された顧客満足度パイプラインを構築し、わずか数日で顧客満足度を測定 

Advisor360°にとって、お客様からのフィードバックは常に不可欠です。構成可能な統合SaaSプラットフォームは、財務アドバイザーや資産管理担当者の業務全般をサポートし、ビジネス上の意思決定に役立つ情報を提供し、クライアントサービスを改善し、企業のイノベーションを促進します。しかし、Eメール、電話、サポートチケットをすべて把握するのは、これまで面倒で、ほとんどが手作業でした。 

これに対処するため、Advisor360°アナリティクス＆インサイトチームは、データを抽出してファイルにプッシュし、ダッシュボードに取り込む高度に専門的なPython高負荷のコードを使用して、センチメントモデルをゼロから構築しました。しかし、当然ながら、定期的なメンテナンスとアップデートが必要でした。経営幹部が最新のデータを使用してインサイトを求めると、多くの場合、回答が得られるまで1日ほど待たなければなりませんでした。しかし、すべてのヒストリカルフィードバックデータをSnowflakeに移行した後、Advisor360°は顧客センチメントを把握するエンドツーエンドのプロセスをカバーするために、Cortex AIを使用して自動パイプラインを作成しました。Advisor360°の分析および高度なインサイト担当ディレクターであるマーク・コールマン氏は、チームが数週間でパイプラインを確立できることを希望していました。 

これを2日目までに完了したのです。 

「顧客のセンチメントパイプラインは非常にうまくいっています」とコールマン氏は言います。「Snowflakeに直接統合されているため、あらゆるデータフローの一部として呼び出すことができ、作業が楽になります。Cortexは当社にとって素晴らしい仕事です。」

現在、フィードバックの処理は毎朝自動的に行われ、コールマン氏はシニアデータサイエンティストの1か月あたりの作業量を少なくとも1日分節約できると推定しています。さらに、同社は、Cortex AIの組み込みのセンチメント分析機能を使用した場合、専用の仮想マシンを使用し、より大規模で高価値のLLMを呼び出して同じことを行う必要があるため、コストを約1/25に削減できました。 

「当社のデータサイエンティストがネイティブのAzureツールを使用してこのパイプラインを作成しようとしたとき、許可を得てファイアウォールを通過する方法を考えるのにおそらく1か月はかかりました。水道をつける前に、配管を稼働させる必要がありました」とコールマン氏は言います。「Cortex AIは、すぐに使えるため、シームレスにシステムに統合することができ、チームの生産性を大幅に向上させることができました。」

Advisor360°は、最新の顧客インサイトに瞬時にアクセスできるようになり、定評のあるエンタープライズクラスのカスタマーケアを提供できるようになりました。

すべての人に生成AIの未来を

これらは、さまざまな業界の組織が生成AIアプリを本番環境に移行する有望な方法のほんの一部です。また、Snowflakeのビルトインのセキュリティとガバナンスにより、AIをワークフローに安全に取り込むことがかつてないほど容易になりました。Document AI、Cortex Search、Snowflake Copilot、Cortex Analystのいずれを使用する場合でも、Snowflakeの統合AIおよびデータプラットフォームは、エンタープライズグレードの生成AIアプリケーションの構築に役立ちます。 

BayerやSiemens Energyなどの他の企業が、どのように生成AIを使用して収益を増やし、生産性を高め、顧客により良いサービスを提供しているかについては、SnowflakeのカスタマーサクセスeBook「Secrets of Gen AI Success」をダウンロードしてください。