GleanとDatabricksのAI/BI Genieパートナーシップにより、複雑なデータのクエリが可能に。エンタープライズデータの潜在力を最大限に引き出します。

本日、GleanがDatabricksと提携して、日常のユーザーが表形式の情報を自然言語で発見して分析できるようにしたことを発表できることを嬉しく思います。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。この新しい統合により、Gleanアシスタント内で複雑なデータセットを直接扱うエンドツーエンドのワークフローが実現します。

Gleanのエンタープライズデータと許可ルールに関する理解に基づき、すべての回答はDatabricksのUnityカタログ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追加リソースやチームメンバーに支援を求める必要なく、誰でも安全かつ効率的にデータをクエリできるようになります。

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。GenieのデータをGleanで直接発見・分析できるようになることで、ユーザーはAIの力を活用し、企業データ全体を探索する可能性が広がります。Gleanとのパートナーシップを非常に楽しみにしています。」

手間のかからないデータ発見と分析

では、GleanユーザーがGenieとの新しい統合を活用してどのように業務を効率化できるか、具体例を見ていきましょう。この統合を使えば、例えばマーケティング担当者がエンジニア、アナリスト、またはデータサイエンティストの助けを借りることなく、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、あるマーケティングマネージャーが、どの購読者がサブスクリプションを解約しそうかを特定し、それに基づいてプロモーションを最適化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といった複数のアプリケーションに分散されています。通常であれば、複数のチームメンバーに協力を依頼する必要があるでしょう。しかし、GenieとGleanを使えば、数分でこのワークフローを自力で完了できます。彼女はまずGleanに「2024年に当社のウェブサイトで解約率が最も高い州と年齢層を教えてください」と尋ねることから始めます。

Gleanは、Sarahの質問がGenieによって回答可能であることを認識し、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。結果をもとに、彼女はアメリカの太平洋地域で18～24歳と25～40歳の層の解約率が最も高いことを発見します。次に、彼女はその理由を知るために、「アメリカの太平洋地域で18～40歳の人がサブスクリプションを解約した主な理由を教えてください」と尋ねます。

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、プロモーションオファーをより適切に調整するため、競合の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情報を取得し、詳細を提供します。

最後に、Sarahはマーケティングチームが以前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ったことがあるかをGleanで確認します。Gleanは、2023年9月に実施して成功を収めた似たようなイニシアチブを示し、その情報がキャンペーン用のPowerPoint資料に記載されていることを教えてくれます。必要な情報がすべて揃ったSarahは、プロモーションキャンペーンの作成に取り掛かります。さらに詳しく調査したい場合は、Genie Spaceのリンクをクリックして、より高度なクエリを実行することも可能です。

エンタープライズ対応の構造化データ分析

私たちは、企業ナレッジに関する正確な回答を得るには、情報検索において横断的なアプローチが必要であると理解しています。Gleanアシスタントをリリースした日から、構造化された表形式データを操作・分析する機能をユーザーに提供することを優先事項としてきました。

まもなく、Gleanのエンタープライズ対応プラットフォームとDatabricks AI/BI Genieの構造化データ処理能力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、構造化データでも非構造化データでも、データの所在を問わずすべての企業データと対話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。「Databricks AI/BI Genieのリリースと、Glean内でGenieをネイティブなナレッジソースとして統合する可能性に大きな期待を寄せています。GleanとGenieの統合により、権限やセキュリティを保ちながら、構造化データと非構造化データをこれまでにない形で結びつけることが可能になります。その結果、ユーザーは企業全体のデータと自然にチャットできるようになるのです。」

Gleanは、より優れた検索結果と回答をユーザーに提供するため、統合エコシステムの継続的な拡大に取り組んでいます。Gleanについて詳しく知りたい方は、今すぐデモにお申し込みください！