Akamai: LLMでデータ探索を変革

2022年、サイバーセキュリティー、クラウドコンピューティング、コンテンツデリバリーサービスの世界的リーダーであるAkamai Technologiesは、DataikuのユニバーサルAIプラットフォームを導入して、データスチュワードとデータ探索のプロセスを変革する取り組みに着手しました。Dataikuを使って合理化した新しいデータ探索プロセスにより、Akamaiは15万ドル相当の時間とリソースを節約できました。

LLM対応のチャットボットをワンストップのデータ探索ソリューションとして導入すれば、情報の断片化や、ガイダンスの不足、データ品質への不信、時間のかかるプロセスといった重要課題を解決できます。このソリューションによってデータリテラシーが高まり、業務効率が向上し、情報にもとづく意思決定が容易になるため、データ資産を最大限に活用して、ビジネスを成功に導くことができます。 Nirali Dedaniya氏 Akamai Technologies、データエンジニア

課題： 情報の断片化と、古いデータ

インサイトの活用推進と業務効率化のために、データプロセスの簡素化や、手軽なデータアクセス、適切に統制された安全で質の高いデータの提供を求められていたAkamaiのIT Data Intelligenceグループは、いくつかの難題に直面していました。ドキュメントの更新は非常に手間と時間のかかる仕事で、しばしば後回しにされていました。

さらに、企業データに対するアクセスや活用に関しても、大きな課題がありました。情報がチームごとにバラバラに管理されていて、各チームのさまざまなデータシステムにまたがる明確なガイダンスも存在しませんでした。そのため、ビジネスユーザーから、アプリケーションオーナー、監査チーム、コンプライアンスチームまで、社内のあらゆる人々が、目指すデータをすぐに発見できず、データのコンテキストを理解するにも苦労する状況でした。

断片化したデータシステムと古いドキュメントのせいで、データ探索はうまく機能せず、データ品質に対する不信や、データにもとづく意思決定の機会逸失につながっていました。

Dataikuを選んだ理由

Akamaiは、セルフサービスのデータプラットフォームを構築することを目指し、調査を進めるなかで、Dataikuと出会いました。いくつかのAIプラットフォームを評価し、徹底的なRFPプロセスを実施したのちに、AkamaiはDataikuを選びました。

このプラットフォームが優れていたのは、オンプレミスとクラウドのどちらでも導入できる柔軟性を持ち、データの前処理からデプロイまで、AIと機械学習 のライフサイクル全体をサポートしていることです。フルコードとローコードの両方に対応し、技術系チームと非技術系チームのコラボレーション がしやすい点も評価されました。総合的に見て、Dataikuは、Akamaiのデータサイエンスの要件をすべて満たす、包括的な一元型ソリューションでした。

Akamaiは、Dataikuを社内的に「AI360プラットフォーム」と呼称し、このプラットフォームを利用して、いくつかの重要ユースケースを実現しました。具体的には、リソース割り当ての効率化、不正契約者の迅速な検出によるセキュリティー強化、サポートチケットの優先順位付けの改善などが挙げられます。2024年現在、Dataikuユーザーの90％は、データサイエンティスト、データエンジニア、開発者です。残りの10％は、データアナリストとビジネスシステムアナリストです。ユーザーの95％が、コーディングと分析機能に満足しています。

自動化とチャットボットで効率を向上

Akamaiは、検索プロセスの合理化と、データカタログの自動ドキュメント化を実現するソリューションを求めていました。これらの課題を解決し、ユーザーがデータを効率よく活用できるようにするユーザーフレンドリーなソリューションが早急に必要でした。そこで、次の2つの機能を実装しました。

1. データスチュワードシップエージェント：Akamaiのデータスチュワードはそれまでずっと、データドキュメントを手動で管理していたため、情報の不備や、レコードが古くなることがよくありました。そこでAkamaiは、Dataikuを利用して、LLMを通じてデータテーブルの説明を自動生成するデータスチュワードシップエージェントを開発しました。このエージェントは、既存のデータをサンプリングし、今あるドキュメントを参考にして、データオブジェクトや列の詳細説明を生成します。この自動化によって、データスチュワードの負担が大幅に減り、他のもっと重要な仕事に力を使えるようになりました。
2. データ探索チャットボット：さらにAkamaiは、会社全体のデータ探索を合理化するチャットボットを開発しました。このLLMにもとづくチャットボットにより、従業員は自然言語を使って企業データについてのクエリーを実行し、その回答として、関連するデータテーブル、レポート、ドキュメントへのリンクを受け取れるようになりました。このチャットボットは、意思決定に必要なデータへのアクセスや、データの理解を容易にし、社内のデータリテラシーを大きく引き上げました。ビジネスユーザーがレポートを必要とするときにも、アナリストが指標の意味を検討するときにも、チャットボットが正確な回答をすばやく返してくれるので、仕事の効率が高まり、データへの信頼が向上する結果になっています。

Dataikuを導入した成果

Dataikuを導入したことで、Akamaiは次のような成果を得ることができました。

• データリテラシーの強化：データ関連のあらゆる問い合わせに答えるワンストップのチャットボットを配置することで、全社レベルで企業データの理解と活用が進み、データ探索プロセスの合理化によって、会社全体で6,000時間以上を節約。
• データに対する信頼の向上：データスチュワードシップの自動化と、常に最新の状態に保たれたドキュメントにより、データの品質と正確性に対する信頼が向上。6,000件に上るデータセットの説明を自動生成することで、1,500時間以上を節約。これは金額にして3万7,500ドルに相当。
• データ探索の合理化：新たなチャットボットとデータスチュワードシップエージェントにより、以前は手動だった作業を自動化し、全体の業務効率を高めることで、時間とリソースを大幅に節約。

データに対する信頼が大きく向上しました。データの信頼性は、データの品質や利用頻度の向上につながります。また、データスチュワードシップの自動化によって、データセットの説明の自動生成が可能になり、手動の作業が減ったことで、データスチュワードが他の重要な業務に力を使えるようになりました。 Santhoshkumar Loganathan氏 Akamai Technologies、プリンシパルリード