アクセル全開: Veo が Google Cloud を活用して行動につながる分析情報を抽出
Max Schuman
Senior Data Scientist, Veo
※この投稿は米国時間 2024 年 6 月 12 日に、Google Workspace blog に投稿されたものの抄訳です。
Veo は、すべての人々にクリーンな移動手段を提供することで、自動車への依存をなくすことを目指しているマイクロモビリティ企業です。北米の 50 を超える都市で数百万ものシェアサイクルとキックボードを提供していますが、まだ始めたばかりです。
フリートの電動車両の種類から利用者の独自のニーズに応じたメンバーシップ プログラムの作成まで、利用しやすさを向上することが Veo の活動すべての原動力となっています。提供する選択肢が多くなるほど、より多くの人々が自動車の代わりに自転車を利用できるようになります。
Veo のビジネスは表面上はシンプルですが、効率的に運営するためには複雑な微調整が必要です。サステナブルな未来に向けて前進するためには、データを取り入れて活用する必要があります。Veo ではそのために、Google Cloud を利用しています。
Looker を使用してデータ統合の障害を克服
当社の具体的なビジネスの目標は年々進化していますが、一貫して焦点を置いている 3 つのテーマは、ユーザー エクスペリエンスの向上、収益と車両フリートサイズの拡大、全体的な効率の向上です。Veo プラットフォームを定着させたいと考えていますが、それは利用者維持率の向上、アクティブ ユーザー数と利用可能な車両の増加、既存の地域と新たな地域におけるサービスの拡大を意味します。
これらの目標を達成するため、ストリーミング IoT データ、トランザクション データ、地理空間データ、利用履歴、顧客のセンチメントなど、膨大なデータを利用しています。しかし、影響力のある意思決定を行うには、現行のビジネス インテリジェンス ソリューションが提供するものよりも、より深い分析情報が必要でした。そのため、より堅牢なデータのモデル化、無限の拡張性、より信頼性が高く正確なデータを提供する能力を持つソリューションを探し始めました。それで見つけたのが、Google Cloud のビジネス インテリジェンス プラットフォームである Looker です。Looker を利用することで、最新バージョンのデータにアクセスして分析し、それに基づいて行動し、信頼性の高いデータ エクスペリエンスを提供できます。
しかし、Looker は最初の一歩でしかありませんでした。すぐに、サステナブルでスケーラブルな費用対効果の高い方法で当社の可能性を最大限に発揮するためには、Google Cloud にデータ ウェアハウスを構築する必要があることにも気づきました。
利用しやすい移動手段を BigQuery で推進
Google Cloud エコシステムの一部である BigQuery は、以前のデータ ウェアハウスから移行するために必要なシームレスな統合と堅牢な機能を備えていました。社内チームが小さいため、自分たちだけで移行を処理するのは負担が大きく、影響力の大きい他のプロジェクトからリソースを奪うことにもなるとわかっていました。
そこで、Google Cloud プロフェッショナル サービスと Google Cloud パートナーの Bytecode から、移行中に実践的サポートを受けることにしました。こうして開発および管理の追加リソースを得たことで、移行プロセスを 3 か月未満で完了できました。現在では、BigQuery は当社のデータ戦略の中心となっています。他のアプリケーション エコシステムともスムーズに連携し、Veo が理想とする成熟度に近づくのを助けてくれています。
BigQuery に切り替えたことで、データのアクセス、理解、活用方法が変革されました。他の Google Cloud ソリューションと直接統合されているため、アクセス性が高まり、迅速に分析情報を導き出して、組織全体で大きな影響とイネーブルメントが得られるようになりました。非技術系チームメンバーにとっても BigQuery は使いやすく、自分でアドホック分析を実行できるため、分析チームが価値の高いプロジェクトに取り組む時間を確保できます。
分析ウェアハウスの機能に加え、BigQuery では本番環境での ML モデルのデプロイを短期間で効率的に行えます。生成 AI を構築して使用するための Google Cloud のフルマネージド統合 AI 開発プラットフォームである Vertex AI と組み合わせることで、モデルの作成、デプロイ、管理を大規模に簡単に行えるため、BigQuery は ML オペレーションの中心となっています。
分析に迅速にアクセスできるため、問題が発生したときに即座に根本原因を特定して解決することが可能となりました。おかげで、これまでになく顧客満足度が高まり、それを維持できています。BigQuery を導入したことで、以前のソリューションと比較して、総所有コストとデータ処理コストが 30% 削減されました。
サステナブルな未来に向けて前進
データの将来を見据えて、成長目標を達成するために今後も生成 AI や ML などの Google Cloud の機能を活用していく予定です。非技術系ユーザー向けのサポート強化、予測モデリングの改善など、AI が運営とプロダクト戦略を合理化できる可能性があることを認識しています。将来的には、高度な感情分析やベクトル検索も取り入れて、利用の評価、苦情、レビューをよりよく理解してサービスの最適化に役立てることも計画しています。
Veo のデータへのアプローチは、アクセスのしやすさを向上することに揺るぎない焦点を置くことを指針としています。すべての人々にクリーンな移動手段を提供することに注力するのと同様に、社内のすべてのチームがデータにアクセスし、業務に必要な高忠実度の分析情報を活用できるようにしたいと考えています。スケーラブルなインフラストラクチャ、使いやすさ、部門の枠を超えた機能を備えた BigQuery は、ビジネスと顧客のために情報に基づく意思決定を行うことを可能にします。
オンデマンドのウェブキャストを視聴して、Veo がどのように BigQuery にデータを移行し、BigQuery によってデータドリブンのイノベーションを加速させ、運用効率を向上させたかをご覧ください。BigQuery の利用を希望される場合は、こちらで詳細をご覧いただくか、無料トライアルにご登録ください。
