Snowflake Intelligenceはいかにして、小売・消費財企業におけるエンタープライズレベルのAI活用を実現するのか

Mark Anthony Group（MAG）のようなグローバル企業にとって、データの管理は単なる技術的な要件ではなく、非常に複雑な課題です。MAGは、White Clawなどの有名ブランドを擁し、カナダのブリティッシュコロンビア州に多数のワイナリーを持つ非公開の飲料企業グループです。同社はさまざまな市場で事業を展開しており、それぞれの市場に独自の従業員、業務、プロセスが存在します。しかし、大規模なポートフォリオには、さまざまな運用上の課題も伴います。

Mark Anthony Group、Analytics and AI担当のSenior Director of DataであるSam Wong氏は、次のように説明します。「通常、企業にはマーケティング、財務、業務、人事の各部門が1つずつあります。私たちの場合は、連携すべき財務、マーケティング、営業などの組織が複数存在します。そして、そのような組織が利用しているCRM、ERP、市場データがすべて異なっている可能性があります」

競争力を維持しながらこれらの複雑な状況にうまく対応するため、MAGはデータエコシステムを従来のデータウェアハウスの枠を超えて進化させました。Snowflake Intelligenceを活用することで、MAGは受動的なビジネスインテリジェンスから、Wong氏が「生成BIの進化」と呼ぶ形態へと移行しつつあります。これにより、MAG内のすべての企業でビジネスユーザーが対話型データの力を直接活用できるようになり、エージェントを活用したエンタープライズへと移行していく組織の動きを後押しします。

データウェアハウスからイノベーションパートナーへ

MAGのSnowflakeを利用するジャーニーは、強固なデータ戦略の基盤構築に焦点を当てることから始まりました。しかし、すぐにビジネス関係全体でSnowflakeを使用したデータ共有の標準化を推進することへとシフトしました。Wong氏にとって、Snowflakeは単なるベンダーではなく、イノベーションのベンチマークです。そして、MAGのデータ共有プロセスにおいて欠かせない要素となっています。

「さまざまなソフトウェア要件に関するRFPを実施する際、私たちの確認事項の1つは、『Snowflakeセキュアデータシェアリングに対応可能か』ということです」とWong氏は述べています。「これは、私たちがSnowflakeをパートナーとしていかに高く評価しているかを示しています。そして、Snowflakeを採用している企業は、私たちが協業したいと考えるイノベーションのセンス、能力、技術的なソートリーダーシップを備えています」セキュアデータシェアリングを標準化したことで、MAGはサードパーティのデータプロバイダーや一部のグローバルベンダーに対し、時代遅れのフラットファイル転送から、信頼性の高いリアルタイムのデータ統合への移行を促すことができました。MAGによると、この戦略で総保有コストを削減でき、信頼性が向上します。さらに、データ品質の問題を発生源で特定し、対処できるようになります。予期せぬファイル形式の変更や破損、複雑な共有プロセスはもはや存在せず、関係者全員にとってメリットしかありません。

実際に、MAGは自社が販売や流通を担うパートナーとの間でもセキュアデータシェアリングを使用しています。MAGの報告によると、これにより販売および流通データへのアクセスのしやすさが大幅に向上しました。「当社の業界の多くの同業他社は、非常に伝統的なSFTPやETLプロセスを採用していますが、当社のアプローチは異なります」とWong氏は述べています。「セキュアデータシェアリングを使用すれば、パートナーは必要なデータに簡単にアクセスし、いつでも抽出できます。その使いやすさに、パートナーは非常に満足しています」

Snowflake Intelligenceによるエンタープライズの強化

成長とイノベーションの新たな方法の模索に注力するMAGは、Snowflake Intelligenceエンジンを試し、エンタープライズ固有のニーズに合わせてカスタマイズすることを決定しました。MAGは最近、Snowflake Intelligenceエンジンのラッパーとして機能する、カスタム構築されたグローバルなエンタープライズアプリケーションを展開しました。

現在パイロット版であり、製品のロールアウトが進行中であるこのアプリケーションは、グループ全体のすべてのチーム、すべてのビジネスユニット、すべての企業でデータを民主化するように設計されています。Snowflake IntelligenceのText-to-SQL機能を使用することで、MAGはユーザーが基盤となるSQLコードを見ることなく、平易な英語で（あるいは音声コマンドでも）データに関する複雑な質問を行えるようにしています。

MAGにおけるSnowflake Intelligenceの主な実装機能は以下のとおりです。

• 説明可能性とオブザーバビリティ：このツールには、データセットを説明しコンテキストを提供するクラウドソーシング機能が含まれており、ユーザーは数値の背後にある意味（「何が」だけでなく「なぜ」）を理解できます。

• モバイルと音声の統合：Web対応かつモバイルフレンドリーに構築されたこのツールにより、経営幹部は外出先でも売上高や運用メトリクスをクエリできます。

• Teamsを通じたコラボレーション：MAGはサイロ化されたアプリを構築するのではなく、このインテリジェンスをMicrosoft Teamsに直接統合しています。さらに、複数のアクセス経路を提供するために他の統合方法も模索しています。

セマンティックな課題の解決

あらゆるAI実装における主要なハードルの1つは、モデルがビジネス固有の言語を確実に理解できるようにすることです。MAGにとって、これは社内および複数の異なる市場全体で使用される共通の用語を定義することを意味します。

これを解決するため、MAGはSnowflakeをAtaccamaなどのパートナーと統合し、ツールに依存しないセマンティックレイヤーを構築しています。ビジネス用語集とデータカタログをSnowflakeに統合することで、実質的にデータをチューニングしています。これにより、ユーザーが特定の頭字語や用語を使用した際に、その意図をAIが正確に理解できるようになります。

目に見えるビジネス成果の推進

MAGにとって、AIはテクノロジーのイニシアチブではありません。収益の増加、コストの削減、顧客体験の向上という特定のビジネス成果の達成を目標とする、ビジネスを前進させる推進力です。

実装はまだ初期段階にありますが、予測される影響は甚大です。Snowflake内でデータを組み合わせることで、MAGはすでにAI/MLエンジンを構築しています。これにより、販売実績のレコメンデーションを推進し、既存のデータに新しい属性を追加して充実させています。Snowflake Intelligenceへの移行により、会社全体で意思決定にかかる時間と、その決定に基づいて行動を起こすまでの時間の両方が短縮されると期待されています。「すべてのデータにすばやくアクセスできるようになったため、非常に多くのさまざまなイニシアチブで役立ちます」とWong氏は述べています。「新たな収益機会にはどのようなものがあるでしょうか。私たちが対処できる業務上の非効率性にはどのようなものがあるでしょうか。より深いインサイトが得られた今、どのように製品の品質を向上させればよいでしょうか。」

「これまでになかったような、データの新たな活用が促進されるでしょう」とWong氏は述べています。「これにより、当社のビジネスプロセスとワークフローは根本的に変化し、エージェントを活用したエンタープライズのビジョンが実現するはずです」

非構造化データへの拡張

MAGのデータ進化の一環として、同社は構造化データだけでなく非構造化データにもSnowflake Intelligenceを適用することで、限界を押し広げています。チームは、ユーザーが何百もの標準作業プロシージャ（SOP）ドキュメントに対して質問し、引用可能で参照できるプロシージャを数秒で受け取ることができるプロトタイプの開発に取り組んでいます。Document AIなどのテクノロジーを活用することで、MAGはデータベース内であれPDF内であれ、あらゆる情報を実行可能なアセットにするように取り組んでいます。

AIジャーニーに向けたアドバイス：ユースケースを指針とする

小売・消費財組織がMAGに続いてSnowflakeでAIジャーニーを開始しようとする中、Wong氏は次のような重要なアドバイスをしています。それは、解決しようとしている問題を決して見失わないように、ということです。

「それが常に、出発点であるべきです」とWong氏は述べています。「その問題の解決を指針にしてください。そうでなければ、単なるテクノロジーのイニシアチブになってしまいます。素晴らしいビジネス成果を達成するためのソリューションではなく、無理やり導入されたもののように感じられるでしょう。Snowflake Intelligenceは、お客様の業務とデータ戦略を変革する可能性を秘めています。しかし、最も効果の高い変革を達成するためには、お客様によるテクノロジーの活用が常にその指針に役立つものでなければなりません」

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