Veo、Google Cloudを活用しデータに基づいた意思決定を実現

マイクロモビリティ企業のVeoは、Google Cloudを活用してデータから実用的なインサイトを引き出し、より持続可能な交通手段の提供を目指しています。

Veoは、北米50以上の都市で自転車やスクーターのシェアリングサービスを提供しており、その事業はユーザーエクスペリエンスの向上、収益と車両数の増加、全体的な効率性の最適化という3つのテーマに重点を置いています。

同社は、これらの目標を達成するために、大量のデータ(ストリーミングIoT、トランザクション、地理空間データ、乗車履歴、顧客感情など)を活用しています。しかし、より深いインサイトを得るためには、従来のビジネスインテリジェンスソリューションでは不十分であることに気づき、Google CloudのビジネスインテリジェンスプラットフォームであるLookerを採用しました。

Lookerの導入により、Veoは最新のデータにアクセス、分析、活用できるようになり、信頼性の高いデータエクスペリエンスを提供できるようになりました。さらに、Google CloudのデータウェアハウスであるBigQueryへの移行により、データ戦略の中核を担うようになり、アプリケーションエコシステムとの連携により、理想的な成熟状態に近づいています。

BigQueryは、他のGoogle Cloudソリューションとの直接統合により、アクセスしやすさと迅速なインサイトの取得を実現し、組織全体に大きな影響と有効性をもたらしました。技術系以外のチームメンバーでも、BigQueryを使用してアドホック分析を自分で実行できるようになり、分析チームはより価値の高いプロジェクトに取り組む時間が増えました。

Veoは、BigQueryの分析ウェアハウス機能に加えて、Vertex AIと組み合わせることで、機械学習モデルの本番環境への迅速かつ効率的な展開を実現しています。BigQueryは、チームがモデルを大規模に作成、デプロイ、管理することを容易にすることで、機械学習オペレーションの中核となっています。

Veoは、Google Cloudの機能を活用することで、発生した問題の根本原因を特定して解決し、顧客満足度を新たな高みに引き上げることができました。また、BigQueryの導入により、総所有コストとデータ処理コストを従来のソリューションと比較して30%削減することができました。

Veoは、データの未来に向けて、生成AIやMLなどのGoogle Cloudの機能を引き続き活用し、成長目標の達成を目指しています。技術系以外のユーザーへのサポート強化であろうと、予測モデリングの改善であろうと、Veoは業務と製品戦略を合理化するためのAIの力を認識しています。また、高度な感情分析とベクトル検索を活用して、乗車評価、苦情、レビューをより深く理解し、サービスをさらに最適化する予定です。

今回のケースは、データに基づいた意思決定が、企業の成長にとって不可欠であることを示す好例と言えるでしょう。

参照元サイト：Pedal to the metal: How Veo powers actionable insights with Google Cloud

NewsPilot編集部

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