以下のインタビューは、パリで開催されたEveryday AI Conferenceにおいて、LVMH Moët Hennessy Louis Vuittonが提供したAIの一元化とパーソナライゼーションに関するセッションの際に行われました。この講演では、エンタープライズアーキテクチャー＆データテクノロジーのグループ責任者Aurélien Gascon氏と、データサイエンスのグループ責任者Axel de Goursac氏が、あらかじめパッケージ化されたアルゴリズムを使用して、各ブランドの独自性とグループ内のデータ成熟度の違いを尊重しながらデータの自律性を確保する戦略を紹介しました。
LVMH：一元化とパーソナライゼーション — AIへのハイブリッドアプローチ
LVMHが高級品ブランド向けAIアルゴリズムの展開を一元化およびカスタマイズした事例を紹介します。
AIを加速するためにDataikuをどのように活用していますか？
Aurélien Gascon氏：
当社では、お客様の顧客体験を向上させるためにAIを活用しています。そのためには、将来の最適なお客様を特定することが重要です。当社のさまざまなブランドに関するこのようなアルゴリズムの開発とスケーリングにDataikuを活用しています。
Axel de Goursac氏：
私は、お客様に合った商品の発見と提案をパーソナライズされた方法で推進するプロジェクトに従事しています。お客様のブランド利用履歴に基づいてこれらをパーソナライズするために、レコメンダーシステムのアルゴリズムを利用しています。
Dataikuはどのような課題の克服に役立っていますか？
Aurélien Gascon氏：
ブランドごとにコンテキストや商品が異なるため、さまざまなブランドにわたるスケーリングは非常に難しい課題です。最終的には、これらのアルゴリズムの中核となる開発を行い、さまざまなコンテキストに適応できることが非常に重要となります。その実現にDataikuは大いに役立っています。
Axel de Goursac氏：
私たちは、当社のブランドへのAIの大規模展開における課題を克服するために、Dataikuをグローバル戦略で活用しています。
- 第1の課題は再利用性です。1つのプロジェクトのために多大なエネルギーとリソースを投入して効率的なアルゴリズムを構築したら、この種の性能を再利用して活用します。これはスケーリングのために必要です。
- 2つ目の課題は産業化です。安全な運用を確保するために、私たちは産業化とMLOpsのベストプラクティスの採用に多大な労力を費やしています。これは、何か月または何年にもわたって使えるようにするために必要です。
- 3つ目の課題は適応です。Dataikuは、さまざまなプロファイルを収集してモデルを適応および適合させることができるコラボレーションプラットフォームです。適応ができなければ価値を生むことはできないため、Dataikuの役割は重要です。
Dataikuがもたらす主な利点は何ですか？
Axel de Goursac氏：
あなたが優秀なデータサイエンティストで、PyCharmやVS Code環境で高度なAIライブラリを使ってコードを作成するのが好きだとします。Dataikuでは、作成済みのあらゆるコードをプラグインで統合できます。これにより、自分のコードと各種パラメーターを公開できます。それらをハードコードする必要はありません。これは非常に重要な利点であり、異なるユースケースへの再利用性も高まります。
あなたにとってEveryday AIはどのようなものですか？
Aurélien Gascon氏：
Everyday AIは、あらゆるAI実践者が集まり、新しい動きや成功事例、難しい課題を知る絶好の機会です。
Axel de Goursac氏：
Everyday AIは、LVMHの従業員が日常業務に毎日AIを活用することを意味します。私たちのアルゴリズムによって、従業員は気付かないうちにAIで業務を向上させていることもあるのです。