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生成AIの可能性を体験
Google Cloud Next Tokyo ’23 出展レポート

こんにちは
DATUM STUDIO マーケティング担当の清水です。

2023年11月15日(水)〜16日(木)に東京ビッグサイトにて4年ぶりの現地開催となる Google Cloud Next Tokyo ’23 (主催:グーグル・クラウド・ジャパン合同会社)にDATUM STUDIOが、Goldスポンサーとして出展・登壇いたしました。

Google Cloud Next Tokyo ’23 について

Google Cloud Next は、 生成AI、サイバーセキュリティ、アプリケーション開発、データ分析など、各業界を前進させる最新のイノベーションについて学ぶことができる大規模なイベントです。
2日間にわたり、基調講演、ブレイクアウト セッション、ライブデモ、パートナーコンテンツなど、様々なプログラムが実施されました。

DATUM STUDIOでは、Google Cloud の生成AI、MDEの技術を活用したソリューションを提供していますが、今回のイベントでは弊社出展ブースでその技術を実際に現地でご体験いただけるよう3つのソリューションをご紹介しました。
そのほか、弊社 取締役副社長の真嘉比がオープンステージセッションとして「生成AI『PaLM 2』を活用した、コールセンター業務の効率化」をテーマに登壇しました。

出展ブースの様子

オープンセッション会場の様子

Google Cloud の生成AI、MDEの技術を活用したソリューションを紹介

ここからは出展ブースでご紹介した3つのソリューションについて、ご紹介します。イベントに来場できなかった方も、ご参考になれば幸いです!

【その1】次世代AIを活用したお問い合わせチャットボット

従来のチャットボットでは、チャットボット向けのQ&Aパターンを整備する必要があり、回答パターンの作成やメンテナンスにコストがかかっていました。

オープンステージセッションでもご紹介したお問い合わせチャットボットでは、生成AI「PaLM 2」を活用し、回答の生成に必要なデータを用意するだけで、質問に応じた情報の選択から回答生成までAIが完結させます。回答パターンの作成やメンテナンスも不要となり、回答生成に使用したマニュアルへのアクセスも容易です。
不具合対処から修理の案内まで、ユーザーからの様々な問い合わせに対応し、まるでオペレータと対話しているかのような、スムーズなコミュニケーションが可能です。

チャットボット イメージ画面

PaLM 2 とは

「PaLM 2」は、Google が開発した大規模言語モデル(Large Language Model=LLM)のことです。PaLM の後継モデルとして位置づけられており、最新の深層学習技術を駆使し、より高度な自然言語処理に対応しています。

PaLM 2 には大きく3つの特長があります。

  1. 1.大規模なパラメータ数
    • ・最大5,400億個のパラメータを活用して高い表現力と学習能力を実現します。7,800億個のトークンを学習に利用し、多様なデータセットから学習を行っています。
  2. 2.学習の高速化
    • ・Google の学習アーキテクチャであるPathwaysを使用し、学習を高速化します。教育データを二分割して並列教育させ、与えられたタスクに必要な部分だけが作動する特性を備え、省エネ性も高いとされています。
  3. 3.多言語対応
    • ・様々な言語のデータセットを学習することで、世界中の異なる言語での自然言語処理タスクにも対応可能です。

PaLM 2 の詳細についてはこちら

【その2】顧客問い合わせナレッジ検索システム

顧客の問い合わせに対応するコールセンターの現場では、日々さまざまな課題が発生しています。

  • ・オペレータ各人で異なっている対応品質を標準化したい。
  • ・特定のケースにおける対応方法が不明で、確認すべきソースの場所が分からない。
  • ・過去の対応実績を調査・確認してから回答するため、時間がかかってしまう。

これらの課題は、生成AI「PaLM 2」を組み込んだ問い合わせナレッジ検索システムを活用することで解決できます。
ナレッジ検索システムでは、過去の対応履歴(自動で要約されたもの)を検索したり、質問に対する回答を自動生成し、リアルタイムに対応方法を把握することが可能です。
また、オペレータと顧客がやり取りした会話情報を、適確かつ自動的に整理することができるため、類似した問い合わせの検索性や解釈性を高めます。

ナレッジ検索デモ イメージ画面

【その3】Manufacturing Data Engine(MDE)を活用した設備監視アプリケーション

Manufacturing Data Engine(MDE)とは

Google Cloud 上で工場向けのデータ基盤構築を低コストで実現できるクラウドソリューションです。MDEには大きく3つの特長があります。

  1. 1.迅速なOT/ITデータ基盤を構築
    • ・PLC(Programmable Logic Controller)をはじめとした、工場設備と通信を行うための250を超える産業用通信プロトコルに対応したエッジソリューション
    • ・数百~数万を超えるセンサから発生するデータストリーミング処理
  2. 2.豊富なデータ分析ツールとの統合
    • ・BIダッシュボードでデータを可視化
    • ・迅速にAIアプリケーションを構築
  3. 3.優れたデータ収集管理能力を実現
    • ・広範囲に及ぶ工場内のデータを一元管理するデータレイクハウスを構築
    • ・収集データのコンテキスト化、APIによるデータ管理機能を提供

Manufacturing Data Engineの詳細についてはこちら

DATUM STUDIOでは、工場における保全業務のコスト削減を図るAIソリューションとして「Factory Condition Manager」を提供しています。

「Factory Condition Manager」はMDEで工場から収集したデータを活用し、AIモデルによる設備の異常検知、各種センサ値をリアルタイムで可視化できるなどの機能を備え、人手で行っている保全業務を自動化することで業務の効率化を実現します。

またAIモデルは、高度な専門知識を有していない方でも画面操作により簡単に構築でき、開発コストを抑えることができます。

設備監視用 ダッシュボード イメージ画面

Google Cloud Next Tokyo ’23に参加してみて

本イベントは、生成AIの進化と可能性を体験できる素晴らしい機会でした。他の出展パートナー企業様のコンテンツも、生成AIをビジネスの現場で活用した事例を用いたものが多く、生成AIの進化は今後もデータ活用を含む様々な分野に大きな変革を与えていくと感じました。

DATUM STUDIOは、今回が初めてのGoogle Cloud Next の出展でしたが、多くのお客さまから直接業務上の課題やお悩みなど、リアルな声をお聞きでき、非常に充実した2日間となりました。
DATUM STUDIOの出展ブース・オープンセッションにお立ち寄りいただいた皆さま、あらためて御礼申し上げます!

Google Cloud Next Tokyo ’23でご紹介した3つのソリューションの詳しい説明や、Google Cloud 導入に関するご相談・お問い合わせは、こちらからお願いいたします。
https://datumstudio.jp/google/

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