【Dataiku事例紹介】2021年AIリーダーとトップユースケース


[Dataiku Frontrunner Awards](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/tkb-p/Awards#Intro)を立ち上げ、データサイエンスと、フィールドを日々前進させるための本質的な作業を行っている「AI開発者」を称えました。 
第1回目となる今回は、[世界中のデータ専門家やリーダーより、45件という非常に多くのユースケース](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/tkb-p/Awards#UseCases)が集まりました。データサイエンスやAIで成功を収めている、あらゆる業界や規模の組織の事例が紹介されています。
これは、各応募事例の審査・評価のために審査員として集まったDataikuの役員や業界の専門家に感銘を与えました。審査員たちは、レガシーな銀行システムの変革から、責任あるAIツールの構築、顧客インサイトの民主化まで、それぞれの業界で道を切り開いている[9件の受賞者と16件のファイナリスト](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/tkb-p/Awards#Winners)を表彰しました。受賞者の功績をご紹介します。

![Awards.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/c851bd4b-cc1e-c3b2-bd0c-c6c2f81f005e.png)

##「組織変革」賞
###Standard Chartered Bank社（Craig Turrell、デジタルセンターオブエクセレンスP2Pの責任者）
Craig氏のチームは、[スプレッドシートベースのプロセス](https://pages.dataiku.com/ai-laggards-vs-ai-leaders)をガバナンスされたのセルフサービス分析に置き換え、[財務計画とパフォーマンス管理のためのインテリジェントなデータ運用](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/Standard-Chartered-Bank-Building-an-Intelligent-Data-Operations/ta-p/16998)を構築しています。平均して、デジタルMIチームがDataikuで作成したアプリケーションを使用した2人のスタッフが、スプレッドシートに限られていた約70人分のスタッフの仕事をこなしています。これにより、データインサイトが大手国際銀行グループの何千もの関係者が日々活用するものとなりました。

####ファイナリスト： 
Schlumberger社 - [Dataikuを使用して組織内のAIを民主化](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/Schlumberger-Using-Dataiku-to-Democratize-AI-Within-the/ta-p/17332)
アルマ望遠鏡 - [国立天文台社—データドリブンな組織を実現し、天文活動を向上](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/ALMA-Observatory-Empowering-a-Data-driven-Organization-to/ta-p/18306)

##「AI民主化」賞
###Schlumberger社 (Valerian Guillot、神経センターデータサイエンスアーキテクト）
世界的なエネルギー産業の主要企業であるSchlumberger社は、[組織内でのAIの民主化](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/Schlumberger-Using-Dataiku-to-Democratize-AI-Within-the/ta-p/17332)に道を開いています。彼らはDataikuを活用して、データアクセスヘルパー、様々なカスタムトレーニング、コミュニティベースのテクニカルサポートをうまく組み合わせることで、プロフィールに関係なく、すべての人がデータから洞察を得られるようにしています。
![pasted image 0.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/0ff52b73-f7dc-9226-1ba7-e9f6adf1a66c.png)

#####ファイナリスト： 
ユニリーバ社 - [世界中のアナリスト向けのセルフサービスNLPの構築](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/Unilever-Building-Self-service-NLP-for-Analysts-Worldwide/ta-p/18839)
ユニリーバ社 - [消費者ケイパビリティーのスケーラブルなデジタル音声の開発](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/Unilever-Developing-a-Scalable-Digital-Voice-Of-the-Consumer/ta-p/18686)

##「善意のデータサイエンス」賞
###Atlantic Plant Maintenance社（Aaron Crouch、データ分析マネージャー）
Atlantic Plant Maintenance社のデータチームは、組合員にとって非常に困難で危険な仕事である発電所の機器の修理・メンテナンスという大きな課題に直面していました。彼らは、データを活用して欠陥を検出し、問題のある作業にフラグを立て、[事故を未然に防ぐことで、労働者を安全に帰宅させる](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/Atlantic-Plant-Maintenance-Bringing-Workers-Home-Safe-Through/ta-p/18150)ことを目指しました。3年間で、安全性や品質に関する欠陥の割合を26％から11％以下に減少させることができ、他の方法では怪我をする可能性があった労働者の安全性を高めることができました。

####ファイナリスト： 
The Ocean Cleanup社 - [組織全体で市民データサイエンティストに力を提供](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/The-Ocean-Cleanup-Empowering-Citizen-Data-Scientists-Across-the/ta-p/17835)
Tom Brown社 - [非営利団体のデータを活用したインサイトを支援](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/Tom-Brown-41xRT-Helping-Nonprofits-Leverage-Insights-From-Their/ta-p/18736)

##「責任あるAI」賞
###ユニリーバ社（Linda Hoeberigs、データサイエンスおよびAIの責任者、PDCラボ＆Ash Tapia・データパートナーシップ・ツールスタックのマネージャー）
ユニリーバにとって、顧客のインサイトを把握することは、業界の最新トレンドを把握するための重要なポイントです。しかし、それらが意図しないバイアスを含まないようにするにはどうすればよいのでしょうか？セントラルデータチームは、[自然言語処理（NLP）のための責任あるセルフサービスのツールを設計](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/Unilever-Designing-a-Responsible-Self-service-Tool-for-Natural/ta-p/18716)しました。このツールは、外部のAI監査会社から、開発に責任があるだけでなく、世界中のアナリストが使用する方法にも責任があると認められました。 

####ファイナリスト： 
Premera Blue Cross社 - [より迅速で正確な機械学習モデルのための機能ストアの構築](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/Premera-Blue-Cross-Building-a-Feature-Store-for-Quicker-and-More/ta-p/18406)
Schlumberger社 - [機械学習による人材獲得の実現](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/Schlumberger-HR-Talent-Acquisition-Enablement-with-Machine/ta-p/16595)

##「価値拡大」賞
###NXPセミコンダクターズ社（Adnan Chowdhury、製造品質エンジニア）
[半導体製造](https://www.dataiku.com/stories/nxp/)では、製造上の問題をできるだけ早く検出して解決することが重要な品質となります。Adnanと彼のチームは、先駆的な手法と機械学習モデルを導入して、[リアルタイムの自動プロセス制御で検出時間を短縮](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/NXP-Semiconductors-Reducing-Detection-Time-of-Manufacturing/ta-p/18209)し、材料費とエンジニアリングコストに基づいて100万ドル単位の節約を実現しました。
![science-in-hd-i4ABHj811N0-unsplash (2).jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/d8ee899c-ca01-caee-e7b5-50c85a091f6d.jpeg)


##「価値拡大」賞
###Royal Bank of Canada社（Masood Ali、データ戦略およびガバナンス担当シニアディレクター）
400の内部エンティティを抱え、年間の監査計画をコンパイルすることは、以前は数ヶ月に及ぶリソース集約的な手動プロセスでした。RaptORは、[機械学習を利用したリスク評価によるダイナミックな監査計画策定](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/RBC-s-RaptOR-Dynamic-Audit-Planning-Through-Machine-Learning/ta-p/17780)のためにRBCチームが開発したツールで、データに基づいたリスク評価プロセスの自動化を可能にしています。これが引き金となって、内部監査部門全体の業務効率が向上し、リスク環境の変化に対応した監査計画の調整が迅速に行われるようになりました。

####ファイナリスト： 
Schlumberger社 - [大規模な坑井評価プロセスの合理化と補強](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/Schlumberger-Streamlining-amp-Augmenting-the-Well-Evaluation/ta-p/18711)
エリクソン社 - [テレコムのリソースをディメンション化するための人間中心の機械学習](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/Ericsson-Human-centered-Machine-Learning-for-Dimensioning/ta-p/18127)
Malakoff Humanis社 - [カスタマーフィードバックから、民主化のインサイトを活用したAI](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/Malakoff-Humanis-Leveraging-AI-to-Democratize-Insights-From/ta-p/17634)

##「優秀教育」賞
###HES-SO大学（CédricGaspoz＆Dominique Genoud、教授）
Cédric Gaspoz教授とDominique Genoud教授は、[次世代のChief Data Officer（最高データ責任者）を育成](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/HES-SO-Teaching-the-Next-Generation-of-Chief-Data-Officers-with/ta-p/17417)するために、従来のビジネスインテリジェンスコースのようにデータを分析するだけでなく、情報生産者になるための教育を行っています。この1年間で、39グループの109人のユーザーが、リモートコラボレーションを通じてDataikuで646件のプロジェクトを作成しました。これにより、エンドツーエンドのワークフローの管理、必要な言語や技術のスキルアップ、ビジネスで行うようなモデルの製品化が可能になりました。

##ファイナリスト： 
ペリーボーモント博士 （コロンビア大学） - [データ分析 ブリッジファイナンスの理論と実践](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/Lect-Beaumont-PhD-Columbia-University-Data-Analysis-Bridges/ta-p/16706)
Linda Attari（フランス経済商業高等学院） - [MBAの学生が使いやすいデータサイエンスプラットフォームとしてDataikuを採用](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/INSEEC-U-Dataiku-as-a-Leading-User-Friendly-Data-Science/ta-p/17144)
Maylin Wartenberg博士（ハノーファー大学） - [BIのための多彩なプラットフォームとしてのDataiku & Beyond](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/Pr-Wartenberg-Hochschule-Hannover-Dataiku-as-a-Versatile/ta-p/17459)
Fernando Enobi（Live大学） - [Dataikuを使ってデータサイエンスの学習を促進・向上](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/Pr-Enobi-Live-University-Facilitating-amp-Enhancing-the-Data/ta-p/17311)

##「優秀研究」賞
###Frank Romo研究員とHarley Etienne教授（ミシガン大学） 
研究の一環として、フランク・ロモとハーレー・エティエンヌは、[2015年から2020年の間に米国で発生した警察官の死亡事故をマッピング](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/Researcher-Frank-Romo-University-of-Michigan-Mapping-Police/ta-p/18294)するという巨大な課題に取り組みました。これには、何千もの記録を洗浄、マッピング、分析して包括的なデータセットを構築し、空間分析、回帰、静的テストを行って、その空間分布をよりよく理解し、将来の政策議論に役立てることが含まれます。
![Research.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/94908a4c-56fe-4412-0065-57ebac6a5dbd.png)

####ファイナリスト： 
Porto Alegre HospitaldeClínicas - [臨床研究のためのデータワークフローの合理化](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/Hospital-de-Cl%C3%ADnicas-de-Porto-Alegre-Streamlining-Data-Workflows/ta-p/18319)
Leidos - [ソフトウェア分析実行プロセスの改善および予測プログラム](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/Leidos-Software-Analysis-Execution-Process-Improvement-and/ta-p/18433)

##「Alan Tuning」賞
###Malakoff Humanis社（Nikola Lackovic、データサイエンティスト）
フランスの主要な社会保護団体の一つである[Malakoff Humanis](https://www.dataiku.com/stories/malakoff-humanis-improving-customer-relations-with-the-power-of-nlp/)のデータチームは、[AIを活用してお客様の声から得られるインサイトを民主化](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/Malakoff-Humanis-Leveraging-AI-to-Democratize-Insights-From/ta-p/17634)しています。彼らの先駆的なソリューションは、音声認識、NLP、自動化機能、ビジュアライゼーションを統合し、さらに精度を向上させるための新しいレトロフィードバックループを備えています。 これにより、より多くの人が新鮮な顧客のインサイトを得られるだけでなく、大幅なコスト削減と顧客体験の向上につながります。

####ファイナリスト： 
Schlumberger社 - [大規模な坑井評価プロセスの合理化と補強](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/Schlumberger-Streamlining-amp-Augmenting-the-Well-Evaluation/ta-p/18711)
Leidos社 - [ソフトウェア解析実行プロセス改善・予測プログラム](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/Leidos-Software-Analysis-Execution-Process-Improvement-and/ta-p/18433)
Mohamed AbdEIAziz Khamis Omar博士、IME — [動画による感情分類システムの構築](https://community.dataiku.com/t5/Dataiku-Frontrunner-Awards/IME-Building-an-Emotion-Classification-System-on-Videos/ta-p/18236)


原文：[*Leaders and Top Use Cases in AI: 2021*](https://blog.dataiku.com/leaders-top-use-cases-in-ai-2021)