AIを効果的かつ適切に活用するには、ビジネス全体でのデータマネジメントが不可欠です。データの品質やガバナンスが低下すると、AIが不正確な結果を出力するリスクが高まります。
ビジネス成果
10X
アナリストの生産性向上
30%
アナリストの業務負担の軽減
7,000
Alation登録ユーザー数
課題: 複雑なデータ資産のガバナンス
NTTドコモは、日本最大のモバイル通信プロバイダーで、約9,000万人の加入者と約8,000人の従業員を擁しています。同社は、クレジットカード決済、ビデオ、音楽、ライフスタイルサービスなど、多岐にわたるB2Cサービスを提供しています。また、「dポイントクラブ」は1億人以上の会員を対象に、ドコモのサービスを通じてポイントを獲得し、さまざまな方法で利用できる仕組みを提供しています。
鈴木氏はNTTドコモでデータプラットフォーム部の部長を務めています。彼のチームは、Snowflakeクラウド上で加入者とdポイント会員からのデータ資産を管理しています。「顧客のエンゲージメントを最大化するために、私たちは個々の顧客を理解し、データに基づいたインサイトを活用してサービスやマーケティング戦略の改善に取り組んでいます」と鈴木氏は述べています。「私たちのデータ資産は複雑なため、その完全な活用には適切なガバナンスが不可欠です。」
ガバナンスは、顧客体験を向上させることを目的とした同社のGenAIイニシアティブにおいて特に重要です。ドコモは、すべての顧客についての理解を深め、いわばデジタルツインを構築することで、個々の嗜好、ライフスタイル、ライフステージに合わせた最適なサービスを提供しています。この戦略は、デジタルサービスの推薦だけでなく、コールセンターや店舗での顧客対応の改善にも活用されています。
「AIを効果的かつ適切に活用するためには、ビジネス全体でのデータ資産の管理が不可欠です。データの品質やガバナンスが低下すると、AIが不正確な応答を提供するリスクが高まります。」と鈴木氏は言います。
鈴木氏のチームは、ドコモ全体のビジネスチームが同社のデータ資産を分析や意思決定に最大限活用し、ビジネスの成長を加速できるよう支援しています。しかし、Alationを導入する以前は、同社の2,000人のデータエンジニアやアナリストがデータを探すのに多くの時間を費やしており、実際の分析に割ける時間がほとんど残っていませんでした。さらに、中央集権的なデータ分析および活用に関する知識を共有するリポジトリが存在しなかったため、データの深い理解は主にデータの専門家に依存しており、組織全体でのデータ活用のスケーラビリティが制限されていました。
「膨大な量のデータとメタデータが存在していましたが、検索性が限られていました」と鈴木氏は述べています。「必要なデータを見つけるのに非常に時間がかかり、個々人の知識に過度に依存していました。」鈴木氏は、データチームが迅速にインサイトを得られるようにし、データガバナンスとリテラシーを向上させるための解決策を早急に求めていました。
導入目的:
ドコモ全社でビジネス部門がデータ資産を効果的に活用できるようにするため、鈴木氏のチームは以下の要件を満たすデータインテリジェンスソリューションを必要としていました。:
高速かつ正確なデータ検索と発見を可能にすること
個々の知識を集約してリポジトリに保存すること
ビジネス部門間でのデータコラボレーションを促進すること
解決策: AlationとSnowflakeによるシームレスなデータ発見と活用
エンジニアの生産性が30%向上した実証実験を経て、鈴木氏のチームはAlation Data Intelligence Platformを選択しました。「Alationには3つの大きな強みがあります」と鈴木氏は言います。「まず、メタデータの検索が簡単で迅速です。次に、データの利用方法を共有したり、SQLクエリを再利用したりすることで、コラボレーションをより効果的に行えます。最後に、Alationのチャット機能を使って、データユーザーがデータ所有者や他のユーザーとコミュニケーションを取り、データに関する質問を迅速に解決することができます。」
AlationとSnowflakeの統合により、包括的かつ効率的なデータ活用体験が提供されます。ユーザーは一つのプラットフォームからデータを検索・抽出し、Snowflakeデータに関するカタログ情報にアクセスしてそのコンテキストを理解し、クエリを参照または再利用することで生産性を向上させ、時間を節約できます。「NTTドコモにとって、データプラットフォームはオープンであること、安全であること、生産的であること、そしてすぐに使えるよくカタログ化されたデータが必要です。AlationとSnowflakeは、これらの要件を満たしています。」と鈴木氏は言います。
2023年7月にAlationと契約した後、ドコモはAlationのRight Startプログラムに参加しました。このプログラムは、ベストプラクティスの実施、プロジェクト範囲の定義、役割と責任の明確化、そして長期的な成功に向けた持続可能なプログラムの設定を通じて、円滑な導入を保証するものです。「Right StartプログラムでAlationの機能を学ぶことで、具体的な統合計画を進めることができました」と鈴木氏は言います。
2024年4月の全社展開に向けて、Alationは統合サポートチームを編成し、鈴木氏のチームと定期的に会合を持ち、日常的にコミュニケーションを取りました。「テスト環境を構築することで、Alationの機能やローカライズされた画面を効率的に検証することができました」と鈴木氏は言います。これにより、同社は予定通りにAlationをドコモ全体に展開するという目標を達成できました。
NTTドコモにとって、データプラットフォームはオープンであること、安全であること、生産的であること、そしてすぐに使えるよくカタログ化されたデータが必要です。AlationとSnowflakeは、これらの要件を満たしています。」
成果: 検索と発見の高速化により、アナリストの生産性が10倍向上
Alationを導入した結果、NTTドコモではアナリストの生産性が10倍に向上し、セルフサービスの充実とインサイト取得の迅速化により、作業負担が30%軽減されました。現在、Alationの登録ユーザーは7,000人以上に達し、月間アクティブユーザーは3,000人に上っています。これにより、組織全体でのデータアクセスとインサイト取得が大幅に加速され、統制されたアクセスとデータの深い理解を通じて、より強固なデータ文化が育まれています。
さらに、NTTドコモは、AIに使用されるデータに対する組織的な信頼を強化しました。Alationは、カスタマーエクスペリエンスの最適化を目指すAIプロジェクトにおいて、信頼性のあるデータの活用を保証しています。鈴木氏は、「NTTドコモの事業成長の鍵は、顧客に対するより深いインサイトを得ることで、サービス全体でより良い顧客体験を提供できることです。今では、ビジネスユーザーやアナリストが、1億人以上のユーザーのデータセットから実用的なインサイトを得るためにAlationを活用しています」と述べています。
また、鈴木氏は、「Alation導入前、私たちのデータ基盤は 『属人的』でした。しかし、今では、環境が『調和』していると表現できます。Alationの使いやすいUXにより、データユーザーは必要なデータをより自律的かつ効率的に発見・活用できるようになり、ドコモ全体でセルフサービスによるデータ活用をスケールさせることができました。」と結論付けています。
