教育・資格・人材 医療・医薬・福祉 2024/12/22 08:17
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テラデータの高度な分析機能 ClearScape Analyticsの導入効果をフォレスター・リサーチ社が大手北米医療機関で調査し、同機関のAI投資に対する約250%のROI達成などの分析結果を発表
日本テラデータ株式会社
大手調査会社が、企業のAIイノベーション加速、利益創出、生産性向上、顧客エンゲージメント促進にテラデータのClearScape Analyticsがどの程度貢献したかを示めす調査レポートを発表
サンディエゴ発 - 2024年3月7日 -- Teradata ( NYSE : TDC )は、本日、Teradataの提供するクラウドデータ分析基盤Teradata VantageCloudの分析機能「ClearScape Analytics」の導入効果について、大手調査会社フォレスター・リサーチ社に委託して実施された調査「Total Economic ImpactTM (TEI)」の調査結果を発表しました。「The Total Economic Impact(TM) of Teradata ClearScape Analytics(TM)(https://www.teradata.jp/resources/analyst-reports/drive-roi-with-trusted-ai)」と題された本調査は、フォレスター・コンサルティング社がClearScape Analyticsのユーザーで、年間売上高50億ドル、従業員数25,000人を超える北米の医療機関へのインタビューを通じて得られた知見を分析したものです。
フォレスター・リサーチ社はこの情報を基に、同機関の3年間の財務分析を行い、36ヶ月間のリスク調整後の現在価値（PV）をレポートしています。これによれば「ClearScape Analytics」の導入後、データサイエンティストの生産性改善、製品・サービスの市場投入までの期間短縮、AI/MLモデルの本番展開の拡大などが劇的に向上し、収益性を向上させたことが明らかになっています。レポート内の定量的分析のうち主要なものは以下の通りです。
データサイエンス業務におけるClearScape Analyticsによる改善効果
・データサイエンスのライフサイクルに関わる累積時間を50％短縮
・データサイエンティストが管理するモデル数が３倍に増加
・ClearScape Analytics への投資回収は6 ヶ月未満、3 年間の ROI は 244%達成
AI/MLプロジェクトにおけるClearScape Analyticsによる改善効果
・ClearScape Analyticsで構築したモデルから得た利益は1億2500万ドル
・メール開封率を2%から46%に大幅改善
同医療機関によるClearScape Analytics導入の背景とその他の効果
本調査に協力した医療機関では、ClearScape Analytics導入前のAI/ML活用が医療サービスの充実やビジネス価値につながるようにスケールするための課題が山積し、モデルのドリフト管理やフィーチャーバンクの更新などにもさまざまな支障を来たしていました。このため同医療機関では、 どのAI/ML業務が真のビジネス価値を生み出すかを特定するのための模索を繰り返す状態でした。さらに、データサイエンスチームの キャパシティも既に限界に達しており、AI/ML で新たなビジネス価値を生み出す方法を見いだす時間もリソースも不足していたため、当初の期待や計画に沿ったボリュームでモデルを稼働させていくことができずにいました。
こうした課題解決に向け、同機関ではClearScape Analyticsを導入し、利用者サービスの向上と、チームの作業時間半減という効果を両立させることに成功しました。現在では、データサイエンスチームの人数を 50%増員し、開発・展開できるモデル数を 3 倍に増やし、より高次のビジネス価値創出につながるAI/ML のユースケースを精力的に探索する時間も確保できるようになりました。
本調査では、ClearScape Analytics導入 による以下の効果も明らかになりました：
・「ClearScape Analyticsは他社提案よりも安価で、社内のセキュリティや IT 関係者に正当化しやすく、早期導入が可能だった」(フォレスターのインタビューに応じたデータアナリティクス担当 SVP のコメント)
・手作業を減らし、生産性を向上させ、モデルの生産規模の拡大に成功
・より多くのモデルを、より少ないリソースで、より頻繁に本番環境に導入できるようになった
・ClearScape Analyticsで構築されたモデルが、患者へのパーソナライズされたメッセージや積極的で適切なフォローアップ、そして健康リスクについての理解促進などを通じて、患者の健康改善に貢献
・ClearScape Analyticsの強力なAIエンジンにより、エンドツーエンドのAI/MLパイプラインを迅速に拡張し、説明責任、セキュリティ、信頼性を確保しながら、コストの抑制に貢献
分析レポートでは、「ClearScape Analyticsのようなソリューションへの投資は、企業がそれぞれのニーズに適合したカスタムAI/MLソリューション用の機械学習（ML）モデルの構築・維持を、各企業がの責任のもとで行えるようにするために極めて重要である」と指摘されています。
Teradata 最高マーケティング責任者（CMO） Jacqueline Woodsは、次のように述べています。「本調査で私どものお客様である医療機関が得た、ClearScape Analyticsによる短期的・長期的なメリットは、堅牢でオープン、コネクテッドなAI/ML機能が必要とされる幅広い業種の企業にとっても、同様に享受できるものです。ClearScape Analyticsは、この変革を実現するシナリオを示し、必要な機能を大規模に提供するだけでなく、企業に比類のない自律性とシームレスなアクセスを与えて、ほぼリアルタイムのインサイトを提供し、企業業績を向上させます」
本調査で用いたフォレスター・リサーチ社TEI メソドロジ は、テクノロジーの意思決定プロセスを強化するために設計されており、 ベンダーが自社の製品やサービスのバリュープロポジションを顧客に伝えることを支援します。TEI メソドロジ は、企業 が上級管理職とその他の主要なビジネス利害関係者の両方に対して、ITイニシアチブの具体的な価値を実証し、正当化し、実現することを支援します。
調査レポートの全文はこちら（https://www.teradata.jp/resources/analyst-reports/drive-roi-with-trusted-ai）からご覧いただけます。
[2024年2月29日にテラデータ・コーポレーションより発表されたプレスリリースの抄訳です]
Teradataについて
Teradataは、より良い情報が人と企業を成長させると信じています。Teradataが提供する最も包括的なAI向けクラウドデータ分析基盤は、信頼できる統合されたデータと信頼できるAI/MLを提供し、確実な意思決定、迅速なイノベーション、価値あるビジネス成果を実現します。詳しくは、Teradata.jpをご覧ください。
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Teradata のロゴは商標であり、Teradata は Teradata Corporation および/またはその関連会社の米国および世界における登録商標です。
■本件に関するお問い合わせ
日本テラデータ株式会社 広報担当 有賀（ありが）
TEL: 070-4532-8253 ｜ E-Mail: asako.ariga@teradata.com ｜ http://www.teradata.jp
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大手調査会社が、企業のAIイノベーション加速、利益創出、生産性向上、顧客エンゲージメント促進にテラデータのClearScape Analyticsがどの程度貢献したかを示めす調査レポートを発表
サンディエゴ発 - 2024年3月7日 -- Teradata ( NYSE : TDC )は、本日、Teradataの提供するクラウドデータ分析基盤Teradata VantageCloudの分析機能「ClearScape Analytics」の導入効果について、大手調査会社フォレスター・リサーチ社に委託して実施された調査「Total Economic ImpactTM (TEI)」の調査結果を発表しました。「The Total Economic Impact(TM) of Teradata ClearScape Analytics(TM)(https://www.teradata.jp/resources/analyst-reports/drive-roi-with-trusted-ai)」と題された本調査は、フォレスター・コンサルティング社がClearScape Analyticsのユーザーで、年間売上高50億ドル、従業員数25,000人を超える北米の医療機関へのインタビューを通じて得られた知見を分析したものです。
フォレスター・リサーチ社はこの情報を基に、同機関の3年間の財務分析を行い、36ヶ月間のリスク調整後の現在価値（PV）をレポートしています。これによれば「ClearScape Analytics」の導入後、データサイエンティストの生産性改善、製品・サービスの市場投入までの期間短縮、AI/MLモデルの本番展開の拡大などが劇的に向上し、収益性を向上させたことが明らかになっています。レポート内の定量的分析のうち主要なものは以下の通りです。
データサイエンス業務におけるClearScape Analyticsによる改善効果
・データサイエンスのライフサイクルに関わる累積時間を50％短縮
・データサイエンティストが管理するモデル数が３倍に増加
・ClearScape Analytics への投資回収は6 ヶ月未満、3 年間の ROI は 244%達成
AI/MLプロジェクトにおけるClearScape Analyticsによる改善効果
・ClearScape Analyticsで構築したモデルから得た利益は1億2500万ドル
・メール開封率を2%から46%に大幅改善
同医療機関によるClearScape Analytics導入の背景とその他の効果
本調査に協力した医療機関では、ClearScape Analytics導入前のAI/ML活用が医療サービスの充実やビジネス価値につながるようにスケールするための課題が山積し、モデルのドリフト管理やフィーチャーバンクの更新などにもさまざまな支障を来たしていました。このため同医療機関では、 どのAI/ML業務が真のビジネス価値を生み出すかを特定するのための模索を繰り返す状態でした。さらに、データサイエンスチームの キャパシティも既に限界に達しており、AI/ML で新たなビジネス価値を生み出す方法を見いだす時間もリソースも不足していたため、当初の期待や計画に沿ったボリュームでモデルを稼働させていくことができずにいました。
こうした課題解決に向け、同機関ではClearScape Analyticsを導入し、利用者サービスの向上と、チームの作業時間半減という効果を両立させることに成功しました。現在では、データサイエンスチームの人数を 50%増員し、開発・展開できるモデル数を 3 倍に増やし、より高次のビジネス価値創出につながるAI/ML のユースケースを精力的に探索する時間も確保できるようになりました。
本調査では、ClearScape Analytics導入 による以下の効果も明らかになりました：
・「ClearScape Analyticsは他社提案よりも安価で、社内のセキュリティや IT 関係者に正当化しやすく、早期導入が可能だった」(フォレスターのインタビューに応じたデータアナリティクス担当 SVP のコメント)
・手作業を減らし、生産性を向上させ、モデルの生産規模の拡大に成功
・より多くのモデルを、より少ないリソースで、より頻繁に本番環境に導入できるようになった
・ClearScape Analyticsで構築されたモデルが、患者へのパーソナライズされたメッセージや積極的で適切なフォローアップ、そして健康リスクについての理解促進などを通じて、患者の健康改善に貢献
・ClearScape Analyticsの強力なAIエンジンにより、エンドツーエンドのAI/MLパイプラインを迅速に拡張し、説明責任、セキュリティ、信頼性を確保しながら、コストの抑制に貢献
分析レポートでは、「ClearScape Analyticsのようなソリューションへの投資は、企業がそれぞれのニーズに適合したカスタムAI/MLソリューション用の機械学習（ML）モデルの構築・維持を、各企業がの責任のもとで行えるようにするために極めて重要である」と指摘されています。
Teradata 最高マーケティング責任者（CMO） Jacqueline Woodsは、次のように述べています。「本調査で私どものお客様である医療機関が得た、ClearScape Analyticsによる短期的・長期的なメリットは、堅牢でオープン、コネクテッドなAI/ML機能が必要とされる幅広い業種の企業にとっても、同様に享受できるものです。ClearScape Analyticsは、この変革を実現するシナリオを示し、必要な機能を大規模に提供するだけでなく、企業に比類のない自律性とシームレスなアクセスを与えて、ほぼリアルタイムのインサイトを提供し、企業業績を向上させます」
本調査で用いたフォレスター・リサーチ社TEI メソドロジ は、テクノロジーの意思決定プロセスを強化するために設計されており、 ベンダーが自社の製品やサービスのバリュープロポジションを顧客に伝えることを支援します。TEI メソドロジ は、企業 が上級管理職とその他の主要なビジネス利害関係者の両方に対して、ITイニシアチブの具体的な価値を実証し、正当化し、実現することを支援します。
調査レポートの全文はこちら（https://www.teradata.jp/resources/analyst-reports/drive-roi-with-trusted-ai）からご覧いただけます。
[2024年2月29日にテラデータ・コーポレーションより発表されたプレスリリースの抄訳です]
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（2024/03/07 13:00）
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