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2024.09.19

GleanとDatabricks AI/BI Genieのパートナーシップにより、複雑なデータの照会が可能に。企業データの全範囲を活用

本記事は、Glean社が運営するブログ記事をアシストが翻訳して転載しています。

GleanとDatabricksのパートナーシップ

今回、GleanがDatabricksとのパートナーシップを発表できることを大変嬉しく思います。このパートナーシップにより、Databricks AI/BI Genieの構造化データ処理の高度な機能を活用し、一般ユーザーが自然言語で表形式の情報を発見・分析できるようになります。この統合により、Glean Assistant内で複雑なデータセットを含むエンドツーエンドのワークフローが可能になります。

Gleanは企業データとアクセス許可ルールを理解できるため、すべての回答はDatabricksのUnity Catalogで設定されたユーザー権限に従います。これにより、アナリストやエンジニアなどのリソースやチームメンバーの助けを必要とせずに、誰でも安全かつ効率的にデータを照会できます。

Databricksの製品担当SVPであるAdam Conway氏は次のように述べています。「Databricks AI/BIは、データや分析結果をビジネスユーザと結びつける新しいパラダイムを提供します。Gleanとのパートナーシップにより、Genieで提示されたデータをGlean内で直接発見・分析できるようになり、ユーザーはAIを活用して企業データの全範囲を探索できるようになることを嬉しく思います。」

手間のかからないデータ発見と分析

このGenieとの統合により、一般的なGleanユーザーがどのように活用できるか、簡単な例を見てみましょう。例えば、マーケターはこの新しい統合を使用することで、エンジニア、アナリスト、データサイエンティストの協力なしに、複雑な構造化データを理解できるようになります。

この例では、マーケティングマネージャーが、プロモーションオファーをより適切にターゲティングするために、どの顧客が解約しているかを特定したいと考えています。必要な情報は、MySQLデータベース、Excelスプレッドシート、PowerPointプレゼンテーションなど、複数のアプリケーションに分散しています。通常なら、様々なチームメンバーに連絡して協力を求める必要がありますが、GenieとGleanを使えば、数分で全作業を自分で完了できます。彼女はGleanに「2024年に当社のウェブサイトで最も解約率が高い州と年齢層はどこですか?」と尋ねることから始めます。

当社のウェブサイトで2024年の最も解約率が高い州と年齢層はどこですか?

Gleanは、Sarahの質問がGenieで回答可能であることを理解し、Genieを呼び出してプロンプトに関連する解約データを取得します。結果に基づき、彼女は米国太平洋地域の18-24歳と25-40歳の解約率が最も高いことを発見します。次に、その理由を理解したいと考え、「米国太平洋地域の18-40歳が購読をキャンセルした主な理由は何ですか?」と尋ねます。

米国太平洋地域の18-40歳が購読をキャンセルした主な理由は何ですか?

これにより、価格設定がサブスクリプション解約の主な理由であることが確認できます。しかし、彼女はプロモーションオファーをより適切に調整するため、競合状況をさらに理解したいと考えます。そこでGleanに「カリフォルニア州における主要競合他社の月額サブスクリプション価格を、市場シェア順に表示してください。」と尋ねます。Gleanは、リサーチチームが定期的に更新しているExcelスプレッドシートから価格詳細を提供します。

カリフォルニア州における主要競合他社の月額サブスクリプション価格を、市場シェア順に表示してください

最後に、Sarahはマーケティングチームが過去に太平洋地域の若年層向けにプロモーションメールを送信したことがあるかどうかをGleanで確認します。Gleanは、2023年9月に似たようなイニシアチブを行い、成功に終わったことをPowerPointのキャンペーン資料から見つけ出します。これで必要な情報がすべて揃ったので、Sarahはプロモーションキャンペーンの構築に取り掛かります。後でさらに詳しく調べたい場合は、Genie Spaceへのリンクをクリックして、より高度な照会を行うこともできます。

エンタープライズレディな構造化データ分析

企業ナレッジに関して正確な回答を得るには、情報検索に対する横断的なアプローチが必要であることと私たちは理解しています。Glean Assistantを立ち上げた日から、ユーザーが構造化された表形式のデータと対話し分析する能力を提供することが私たちの優先事項でした。

近い将来、GleanのエンタープライズレディなプラットフォームとDatabricks AI/BI Genieの構造化データ機能を組み合わせることで、ユーザーはシンプルなインターフェースを通じて、データの保存場所に関係なく、構造化・非構造化を問わず、すべての企業データとチャットできるようになります。

Gleanの共同創業者兼CEOであるArvind Jain氏は次のように述べています。「GleanはDatabricks AI/BI Genieのリリースと、GenieをGlean内のネイティブな知識ソースとして統合する可能性にわくわくしています。GleanとGenieの統合により、権限とセキュリティを維持しながら、これまでにない形で構造化データと非構造化データを統合し、ユーザーは企業データ全体とチャットできるようになります。」

Gleanは、Gleanのユーザにもっと良い検索結果と回答を提供するために、統合のエコシステムを継続的に拡大することに尽力しています。Gleanの詳細説明やデモのご希望はこちらのお問い合わせフォーム から!


執筆者情報:

Tamar Yehoshua
President, Product and Technology
Glean Technologies, Inc.
元記事:https://www.glean.com/blog/glean-databricks-genie-announce

GoogleでSearch ExperienceのVP、Slackでは製品部門のトップとして急成長に貢献したのち、パートナーとしてベンチャー支援を行う。現在はGleanで、その卓越した視野と実行力でAIワークプレイスの未来を描く。

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