お客様の優れた成果（5 月版）: Visual Scout、レース エージェント、アジャイル広告など

※この投稿は米国時間 2025 年 5 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

AI とクラウド テクノロジーは、世界中のあらゆる業界のあらゆる分野を変革しています。お客様がいなければ、Google Cloud は存在しなかったでしょう。お客様こそが Google のプラットフォームで未来を築いている存在だからです。この月例のまとめでは、ビジネスを再定義し、業界を形成して、新しいカテゴリを生み出す、エキサイティングなプロジェクトをいくつか取り上げます。

創刊号では、Vertex AI Vector Search を活用した Lowe's  の新しい Visual Scout 商品レコメンデーション エンジン、Formula E がトラックの公平性を高めるために開発したレスポンシブな「Driver Agent」プラットフォーム、ファイナンシャル プランナーが信託や遺言を確認するのに役立つ wealth.com の会話ツール Ester AI、アフリカのスーパーアプリ Yassir のサービス向上を実現している新しい運用ダッシュボード、医療保険会社 SIGNAL IDUNA が顧客体験の向上に活用している AI 搭載ナレッジベース、自律走行システム会社 Nuro が数百万件のリアルタイム画像クエリの管理を効率化して優れた費用対効果を実現するうえで AlloyDB がどのように役立ったか、Mars Wrigley が Cortex Framework を使ってより迅速に広告の測定や更新を行えるようになったことなどについて説明します。

6 月に改めてチェックして、さらに多くの業界のリーダーや注目のスタートアップが Google Cloud テクノロジーをどのように活用しているかをご確認ください。また、まだご覧になっていない場合は、Google のお客様による 601 件の実際の生成 AI ユースケースのリストをご確認ください。

Lowe's の Visual Scout で売り上げが増加

会社: 世界有数のホームセンター チェーンである Lowe’s は、e コマース業界でよく見られる課題に直面していました。多くの顧客が、何を買いたいのか明確に決めずにサイトやモバイルアプリにアクセスし、商品を見れば必要なものがわかるだろうと考えていたのです。

取り組み: Lowe’s は、Vertex AI Vector Search を使用して商品間のつながりを構築し、Visual Scout を開発しました。お客様はインタラクティブな操作で、同じ商品グループ内の多様なスタイルを確認できます。最初に 10 個のアイテムを含むパネルが表示されます。お客様は、表示されたアイテムについて、「好み」か「好みではない」のフィードバックを行って自分の好みを示します。すると、Visual Scout によりパネルが動的に更新され、お客様の好みを反映したアイテムが表示されます。

利点: Visual Scout サービスはリアルタイムで更新されるため、顧客エンゲージメントを促進する魅力的でゲーム性のあるショッピング エクスペリエンスが実現し、これが最終的にコンバージョンにつながります。

事例紹介: 「[Vector Search と Feature Store] の 2 つのサービスにより、Visual Scout は低レイテンシのレスポンスを維持しながら大量のリクエストを処理できるようになります。約 180 ミリ秒という 99 パーセンタイルのレスポンス タイムは当社のパフォーマンス要件を満たしており、円滑で応答性に優れたユーザー エクスペリエンスを実現できます。」- Lowe’s データ サイエンス担当シニア マネージャー Zaid Alibadi 氏および Lowe’s シニア データ サイエンティスト Olga Stolpovskaia 氏

Formula E の Driver Agent が次世代のレーサーを後押し

会社: Formula E は、革新的な電気自動車を駆使して未来の市販車の道を切り開くことを目的とした新しいレースリーグです。このシリーズは、最新の電気自動車技術のテストと開発を行う競争プラットフォームとして機能しています。

取り組み: Formula E は、Google の Vertex AI プラットフォームと Gemini モデルを活用した AI ツール「Driver Agent」をリリースし、より多くのチームがレースの分析情報にアクセスできるようにしました。Driver Agent は、レース中に生成される多様なマルチモーダル データを分析し、ドライバーに実用的な分析情報を提供するように設計されています。これにより、データドリブンな分析とコーチングを誰もが利用できるようになります。

利点: Google Cloud は、女性の優れたレーシング人材を発掘して育成するという More than Equal の使命を積極的にサポートしています。Driver Agent は、Formula E とのこの共通の使命を果たすうえで役立ちます。Driver Agent のレース分析は、ブレーキと加速の最適化、ダウンフォースの増大、クラッシュの回避、そして主にラップタイムの改善を目的としており、テストでその効果が実証されています。

事例紹介: 「Formula E は常にイノベーションのプラットフォームとして存在しています。これらの最先端のツールを開発し、提供することで、レーサーの才能が資金力ではなくスキルによって決まる未来を創出し、より多様なドライバー、特に女性がこのスポーツの頂点に立てるよう支援していきます。」– Formula E、スポーツ担当 VP Beth Paretta 氏

wealth.com が従来の計画を再構築

会社: wealth.com は「資産計画を再定義する」ことを目標に掲げ、最高水準のテクノロジー、AI、人間の専門知識を組み合わせることで、資産管理業界をサービスと効率の点で新たなレベルに引き上げています。

取り組み: 経験豊富なファイナンシャル プランナーであっても、信託など、数百ページに及ぶこともある複雑な資産計画書類の内容を理解するには、数時間、場合によっては数日かかることもあります。wealth.com は、この問題を解決するために Ester AI を開発しました。この AI は、ドキュメント内の情報をすばやく吸収し、最も関連性のある低価値のタスクを自動化することで、アドバイザーが、より優れたプランの作成や顧客関係の改善など、価値の高い作業に集中できるようにします。

利点: 従来の ML モデルでは、資産計画書類の規模や複雑さに対応できません。wealth.com のチームは、Gemini の業界トップクラスの長いコンテキスト ウィンドウにより、Ester がこれまで達成できなかったレベルの理解を達成できることを発見しました。実際、Ester は、wealth.com の経験豊富な法務チームでさえ見落としていた重要な情報を特定しました。AI が人間の専門知識を補強できることを示した印象的な一例と言えます。

事例紹介: 「Ester を開発すること自体、簡単な作業ではありませんでした。資産計画書類は非常に複雑なため、自動化する部分と人間が監視する部分については慎重にバランスを取る必要がありました。後者では、当社の法務専門家が、データセットへのアノテーションや出力の検証において重要な役割を果たしています。」- wealth.com、応用 AI 担当 VP Seungwoo Son 氏

アフリカのスーパーアプリ Yassir がデータ活用を促進

会社: Yassir は、アルジェリア、モロッコ、チュニジア、南アフリカ、セネガルの 45 以上の都市で、配車サービス、ラスト ワンマイル配送、金融サービスのソリューションによってユーザーの日常生活をサポートするスーパーアプリです。

取り組み: 同社には、2 つの別々のデータシステムがありました。1 つは、Databricks を使用して ML モデルのデプロイとトレーニングを行うもの、もう 1 つは、Google Cloud と BigQuery を使用してデータを保存および分析するものです。そのため、フォーマットの非互換性やデータの分断など、いくつかの問題が発生していました。Yassir は、Google Cloud でデータ インフラストラクチャを統合し、これらのすべての機能を 1 か所に集約することで、データへのアクセス性やスケーラビリティを向上させ、パフォーマンスを分析、確認、改善する新たな機会を創出しました。

利点: 運用ダッシュボードは、販売チームやマーケティング チームに対して、事業者や消費者をより的確にターゲット設定してリーチするために必要な分析情報を提供します。また、人員配置プロセスに関する分析情報も得られ、配達時間の短縮、配車から目的地到着までの時間短縮、特定の市場のサポート改善に役立てています。また、プロダクト レベルでの検出とモニタリングにより、リアルタイムの動的な料金設定や、不正な移動や注文の特定を実現しています。

事例紹介: 「データは BigQuery で統合され、ML モデルに接続されているため、そこからプロダクトの使用状況や顧客データに関するインサイトが得られ、顧客の獲得と維持から市場の最適化に至るまで、あらゆる取り組みをより適切にサポートできます。」- Yassir、AI 責任者 Hamdi Amroun 氏および Yassir、データ プラットフォーム リード Maniganda Perumal 氏

SIGNAL IDUNA がカスタマー サービスを強化

会社: SIGNAL IDUNA は、ドイツの大手保険会社で、個人向けおよび補助保険市場で特に活発に活動しているほか、住宅保険や自動車保険も取り扱っています。

取り組み: SIGNAL IDUNA は、Google Cloud、BCG、Deloitte と連携して、サービス エージェントが顧客からの複雑な問い合わせを迅速かつ正確に解決できるようにする AI ナレッジ アシスタントを開発しました。

利点: この革新的なソリューションは、Google のマルチモーダル Gemini モデルなどの Google Cloud AI を使用して、エージェントが関連ドキュメントを見つけて包括的な回答を提供するまでの時間を 30% 短縮し、最終的に顧客満足度を高めています。また、AI ナレッジ アシスタントのサポートにより、SIGNAL IDUNA のケースクローズ率は 73% からほぼ 98% まで、約 24% ポイント上昇しました。

事例紹介: 「当社は、他社に先駆けて人間と AI のコラボレーションの可能性を解き放ちました。テクノロジーと対象分野のエキスパートを結びつけてプロセス効率の概念を再定義し、卓越したカスタマー エクスペリエンスを実現しました。」- SIGNAL IDUNA、顧客、サービスおよび変革担当取締役 Johannes Rath 氏

NURO が AlloyDB で AI を活用した分析情報を導出

会社: Nuro のモットーは「自動運転をすべての人に。すべての道に、すべての移動に」です。シリコンバレーを拠点とするこのスタートアップ企業は、AI を活用したモビリティ プラットフォーム「Nuro Driver」を構築しています。このプラットフォームは、自動車会社やモビリティ企業向けにオープンに設計されています。

取り組み: Nuro は、複雑なデータ処理に対応し、AI モデルの継続的な改善をサポートできるデータ プラットフォームを必要としていました。同社は、AlloyDB for PostgreSQL に移行することで、運用コストを削減しながら、実社会の状況を管理できる AI ドリブンな分析情報の強化に必要なスケーラビリティ、高パフォーマンス、高度なクエリ機能を獲得し、数百万のデータポイントを処理しています。

利点: Nuro は、AlloyDB AI に移行してから、エンベディングの保存と検索における大幅な運用コストの削減に成功しました。現在、ScaNN インデックスでは、検索時に高精度な結果を数秒で 20,000 件以上得られるようになり、IVF や HNSW などの他のインデックス手法よりも、品質とスケーラビリティの両面で優れたパフォーマンスを発揮しています。

事例紹介: 「Google Cloud とのパートナーシップもまた、非常に有益なものでした。Google Cloud チームのイノベーションを継続的に利用できるほか、Google の幅広いプロダクト スイートを活用することで、あらゆるデータベース要件にも容易に対応できます。このサポートにより当社の開発が迅速化され、自律型テクノロジーの発展という最も重要な業務に集中できるようになりました。」- Nuro、データ プラットフォーム責任者 Fei Meng 氏

Mars Wrigley のアジャイルなメディア実験

会社: Mars Wrigley は 1 世紀以上にわたり、世界で最も人気のあるキャンディーやその他の消費者製品を製造してきました。この企業が現在の地位を維持している手段の一つに、テクノロジー主導の広告とマーケティングがあります。

取り組み: BigQuery でデータを組み合わせ、BQML などの組み込みのデータ サイエンス ツールを使用することで、Mars Wrigley は、メディア投資における特定のオーディエンス ターゲティング戦略が主要な顧客グループでの売り上げ増加の促進にどう貢献しているかをより深く理解できるようになりました。その後、Mars Wrigley は Cortex Framework を使用して、事前定義されたカスタマイズ可能な分析コンテンツによって即座に分析情報を得るとともに、Google 広告、YouTube、TikTok、Meta などの主要なメディア プラットフォームとのシームレスな統合も実現しました。

利点: Cortex Framework を採用することで、Mars Wrigley は売り上げに対するメディアの影響を明確に把握するだけでなく、日用消費財業界において、よりデータドリブンかつアジャイルなマーケティング アプローチを採用するための道を切り開いています。これには、アジャイルな仮説検証を実行する機能、メディア投資に応じたスケーラビリティ、そして、メディア フォーマット、コンテンツのバリエーション、消費者メディアなどをテストする際に役立つ多様性などが含まれます。

事例紹介: 「これまでは、キャンペーンの進行中にオーディエンスのパフォーマンスを正確に把握することが困難でした。Google Cloud Cortex Framework により、その答えは社内データの中にあることがわかりました。EPAM Systems と提携して社内データソースの相乗効果を活用することで、実際の売り上げ増加率に基づいてタイムリーなテストを実施できるようになりました。」- Mars Wrigley、ブランド エクスペリエンスおよびメディア測定担当シニア グローバル マネージャー Lía Inoa Pimentel 氏

-Google Cloud コンテンツおよび編集担当編集長