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。

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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。

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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。

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

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

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

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: 全業種対応

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

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）

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どのように実現するか」を、
お客様とともに考え、共に実現していきます。