USECASE
事例・ユースケースで
読み解く、
Databricks 活用
Databricks 活用により、業務や意思決定がどのように変わるのか。
成果につながった取り組み事例や、データ活用のユースケースを紹介します。
FEATURE CASE
人とAIの共創による
マッチング業務革新の舞台裏
アデコ株式会社
人材サービス ／ AIマッチングシステムの開発
人材マッチング業務の高度化を目指し、TDSEとワンチームでAIマッチングシステムを構築。EU AI規制対応もクリアし、担当者一人あたりのマッチング件数が二桁改善。グローバルからも注目を集める先進事例に。
USECASE
実現したいテーマから、データ活用の答えを見つける
Databricks 活用の具体的な取り組みを、テーマ別にご紹介します。
課題から探す
業種から探す
製造：現場・設備データを統合し、品質と生産性を高める
工場・設備ごとにサイロ化したデータと、需要変動への対応に対し、Databricks の高速処理とデータ統合基盤を活かして、現場からサプライチェーン全体までの最適化を支援します。
【よくある課題と解決策】
-
設備・工程データが分散し、全体最適な分析ができない
→ 工場・設備データを統合し、予知保全や歩留まり改善を実現 -
需要変動への対応が属人的で、在庫・生産計画を最適化しきれない
→ 需要予測AIとリアルタイム分析で、サプライチェーン全体を最適化
金融：規制対応とデータ活用の高度化を両立する
厳格な規制対応と、レガシー基盤の制約に対し、 Databricks の高速処理とガバナンス機能を活かしてデータ活用を高度化する基盤づくりを支援します。
【よくある課題と解決策】
-
市場・取引データの分析に、膨大な処理時間がかかる
→ 大量データの高速分散処理で、リスク管理・レポーティングを高度化 -
契約・帳票の処理が手作業に依存している
→ AIエージェントによる帳票処理、査定業務の効率化
小売：店舗とECのデータをつなぎ、顧客理解を深め、予測精度を高める
分断された店舗・EC・会員データと、勘と経験に頼る需要予測に対し、Databricks のデータ統合と高速処理を活かして、顧客理解とオペレーション最適化を支援します。
【よくある課題と解決策】
-
店舗・EC・会員データが分断され、顧客を一元的に把握できない
→ オムニチャネルのデータを統合し、One-to-Oneのマーケティングを実現 -
需要予測・在庫最適化が経験と勘に依存している
→ 高速なデータ処理と予測AIで、発注・在庫・価格の最適化を支援
人材サービス：厳格な個人情報管理のもとで、業務を効率化する
求職者の個人情報を安全に扱う必要性と、手作業に頼りがちなマッチングなどの業務に対し、Databricks のガバナンス機能と高速処理を活かして、精度と業務効率の両立を支援します。
【よくある課題と解決策】
-
求職者の個人情報を、安全に管理しながら業務を効率化したい
→ 統合ガバナンス機能でアクセス制御・監査・権限管理を徹底し、安心してデータを活用できる基盤を構築 -
マッチングや評価の業務が手作業に依存し、負荷が高い
→ テキスト解析やAIレコメンドでマッチング・評価業務を効率化し、精度と成約率を向上
CASE01
AI活用で自走できるチームの構築、実現可能性に即したデータ活用ロードマップの策定
- 業種
- 全業種対応
- 実現テーマ
- 構想策定・内製化
- 課題
- 現在はBIツールを活用して可視化などを行っているが、より高度なテーマに自社で取り組める、成果を出せる人材を育成したい
- 解決策
- 基礎研修及びデータ活用テーマのアセスメント実施。実現可能性の高いテーマの選定やプロジェクトの具体的な実行体制、ロードマップを策定。
- 効果
- AI・データ活用人材の育成と自走組織の構築、実現性の高いロードマップに基づく着実なDX推進、外部依存の低減によるコスト削減・意思決定の迅速化
CASE02
需要予測による生産・在庫の最適化支援
- 業種
- 製造業
- 実現テーマ
- 機械学習・需要予測
- 課題
- 需要変動が大きく生産・在庫計画の精度が低い、食品ロス・欠品が発生
- 解決策
- Databricks 上での需要予測モデル構築、生産・在庫・サプライチェーンの最適化
- 効果
- 需要予測精度の向上、食品ロス・欠品の低減、生産・在庫の適正化
CASE03
図面などの非構造データとノウハウの活用による技能継承支援
- 業種
- 製造業
- 実現テーマ
- AIエージェント・生成AI
- 課題
- 技能継承ができていない、人材育成のためのデータがまとまっていない、フィジカルAIを導入したいがそのための自社データがまとまっていない
- 解決策
- Databricks 上で図面・設計文書等の非構造データを統合・検索可能化し、熟練者のノウハウをAIエージェント（Agent Bricks／RAG）で対話的に検索・回答できる仕組みを構築
- 効果
- 熟練者ノウハウの形式知化、技能継承・人材育成の促進、設計情報検索の効率化、フィジカルAI用データ基盤構築
CASE04
生産・品質データの統合分析による不具合の未然防止
- 業種
- 製造業
- 実現テーマ
- 品質管理
- 課題
- 生産・検査・トレーサビリティデータが分散し、不具合の要因分析に時間がかかる、大量のトランザクションデータの処理と管理ができていない
- 解決策
- Databricks 上でのデータ統合、不具合要因の特定、Deep Learningによる品質検査の自動化
- 効果
- 不具合の早期検知・未然防止、検査工程の効率化
CASE05
統合データ分析基盤としてのDatabricks 導入支援
- 業種
- 小売業
- 実現テーマ
- BI可視化・データ統合基盤
- 課題
- 販売・物流・販促データのサイロ化、利活用が進まない
- 解決策
- データ統合によるAIデータ利活用の促進
- 効果
- 部門横断のデータ活用が進み、需要予測・在庫最適化など二次活用を加速
CASE06
市場・取引データの統合分析とリスク管理高度化支援
- 業種
- 金融業
- 実現テーマ
- BI可視化・データ統合基盤
- 課題
- 大量かつ分散した市場・取引データのため、リスク計測・レポーティングに時間がかかる、複数のシステムにデータが分散している
- 解決策
- データ統合基盤としてのDatabricks 導入、Databricks 上での大量データ高速処理、信用リスク格付・ストレステストの構築・自動化、AIエージェントによるリスクレポートの自動生成・照会対応
- 効果
- リスク計測・レポートの高速化、分析の高度化
CASE07
基幹システムのデータ利活用／Databricks AI/BIダッシュボード・Agent Bricks 構築支援
- 業種
- 金融業
- 実現テーマ
- BI可視化・データ統合基盤
- 課題
- 紙の申込書・帳票処理が手作業中心で査定に時間。契約・事故データが分散し分析しづらい
- 解決策
- 生成AIによる手書き文字OCR、Databricks 上でのデータ統合、AIエージェントが帳票読取〜査定下準備〜照会を自動実行するワークフローを構築
- 効果
- 査定業務の効率化・人手作業削減、解約／リスクの予兆把握
CASE08
営業効率化に向けたターゲット策定の分析設計
- 業種
- 全業種対応
- 実現テーマ
- AIエージェント・生成AI
- 課題
- 財務・営業データの利活用（傾向分析等）ができず非効率。見積もり承認など定型業務が属人的で手作業
- 解決策
- 営業データの高度な分析・可視化に加え、見積もり承認・与信チェックをAIエージェントで自動化
- 効果
- AIエージェント（Agent Bricks）による業務自動化
CASE09
販促・WEBデータの集計、需要予測
- 業種
- 小売業
- 実現テーマ
- 機械学習・需要予測
- 課題
- 販促・WEBデータの分析ができていない、集計業務に時間がかかる
- 解決策
- リアルタイム分析、AIによる需要予測
- 効果
- 集計工数削減と需要予測精度の向上で販促施策のPDCAを高速化／マーケKPIの可視化
CASE10
AIマッチングシステムの構築・運用支援
- 業種
- 人材サービス業
- 実現テーマ
- 機械学習・需要予測
- 課題
- 求人と人材のマッチング業務の負荷、マッチング精度を高めたい
- 解決策
- 求人と人材の自動マッチング
- 効果
- 業務効率化、マッチング精度の向上（マッチング件数が二桁改善）
CONTACT