検索応答時間を20秒から1秒に短縮
Elasticの導入により、Labelboxの顧客は、以前の検索ソリューションと比較してわずかな時間で非構造化データの検索を行うことができるようになりました。
ビジネスの成長を加速
LabelboxはElasticを利用した高速でリッチな検索により、顧客との取引を拡大しました。
常に組織をAI変革の最前線に
LabelboxはElasticを使用することで、データ需要に合わせて迅速に拡張し、AI革命の活用に熱心な顧客のニーズを満たす新しいプラグインを追加しています。
2022年、Labelboxは有望なビジネスアプリケーションの開発と先見性が評価され、Forbesの2022 Top AI 50に選ばれました。
大手AIプラットフォーム企業がElasticsearchで主力ソリューションを変革し、顧客との取引に伴う収益を拡大しました。
今やどこを見ても、人工知能（AI）の話題で持ちきりです。同時に、AIソフトウェアの構築とトレーニングには、膨大な量のラベル付きデータを用意する必要があり、時間とコストのかかるプロセスであるため、AIプロジェクトのボトルネックになりがちです。Labelboxには解決策があります。それは、学習データの品質とモデルのパフォーマンスを向上させるために構築されたカスタマイズ可能なAIプラットフォームであり、AIチームはこれを使うことで機械学習モデルの開発を加速し、効率化できるようになります。
Procter & Gamble、Genentech、Walmartなどの顧客を抱えるLabelboxが成功を納めた理由は、大部分の一般的データウェアハウスや顧客独自のデータストアと統合できるソフトウェアの柔軟性にあります。自動化も特筆すべき機能の1つで、これにはラベリング作業の状況をリアルタイムで把握できる分析ツールを活用しています。
最も人気のあるツールの1つがLabelbox Catalogで、学習用モデルのパフォーマンスを向上させるために非構造化データの検索と分析に使用されます。Elasticを導入する前、CatalogはPostgreSQLデータベース上で動作していたため、より正確な結果を得るためのフィルターを作成することが困難でした。また、検索に時間がかかり、リクエストに応答するのに最大20秒かかるケースもありました。
Labelboxは、次世代の製品やサービスを推進するAlソリューションを構築する組織を支援するために2018年の初めに設立されました。
検索と分析における卓越した品質
Labelboxのプリンシパルエンジニア、マシュー・チェンバーズ氏は、もっと優れた解決策を見つけようと決意しました。Labelboxに入社する前、SonyとWeta Digitalの視覚効果チームで勤務していた頃に利用していたElasticsearchを使うことで、Labelboxが直面しているスピードと精度の問題を解決できるのではないかと同氏は考えます。
「モデルの学習に使用されるデータの量は、数年ごとに桁違いの増加を示しています。Elasticsearchは非常にスケーラブルなので、私たちのニーズに合わせて拡張できることはわかっていました」と同氏は言います。プラグインを簡単に作成できることもElasticを支持する理由の1つでしたし、Elastic Platformに数多くの検索機能が搭載されていることもそうでした。
他のテクノロジーも検討しましたが、必要な要素をすべて備えているものはありませんでした。スケーラビリティから検索に至るまで、Elasticを選択する理由は明白でした。
最近のForresterの調査でElasticsearchの革新的な影響をご確認ください。高速で関連性の高い、スケーラブルな検索エクスペリエンスで、どれほど収益性を高め、生産性を向上させ、コストを削減することができるかがわかります。
また、チェンバーズ氏はElasticsearchをElastic Cloudに導入することを選択しました。「Google Cloud上で稼働するElastic Cloudのエクスペリエンスは素晴らしいものです。ボタンのクリックだけで、新しいクラスターを準備することができます。デプロイのDevOps側を減らすことで、プロジェクトのスケジュールを大幅に早めることができました」と同氏は言います。
チェンバーズ氏はまた、導入時にLabelboxに対してアドバイスを与えたElastic Supportチームの役割も称賛しています。「新機能を追加する場合やデプロイに関する問題を解決する必要があるかどうかについて質問があるとき、Elastic Supportチームからの専門的な意見は常に有用でした。Elasticコンサルティングの専門知識もプロジェクトのスピードアップに貢献しました。」
活性化したソリューションでビジネスの成長を促進
Google CloudにElasticsearchを導入したことで、Catalogソリューションが活性化されました。顧客は複雑な検索を実行できるようになり、洗練された分析によって、データをラベルにキュレートする際に一層正確な判断を下せるようになりました。検索にかかる時間はおよそ1秒に短縮されています。
「ElasticはCatalogの仕組みを完全に変えました」と語るのはLabelboxのコンテンツおよびパートナーシップ部門の責任者デイヴィッド・モク氏です。
マーケティングキャンペーンにスカーフの画像を使いたいと考えていたある高級小売店は、Labelboxを活用してこの処理時間を短縮しています。「まず、スカーフを含むすべての画像を素早く分離できます。画像を絞り込めたら、特定の色や設定を検索して、高度にパーソナライズされたキャンペーンを作成することができます。Google Cloud上のElasticsearchでは、カスタムフィルターの作成が非常に簡単なので、このように細かく指定できます」とモク氏は言います。
顧客の反応を見ればそれは明らかです。Elasticの導入以来、Catalogの利用数が急増しています。「お客様は以前と比べて大量のデータをアップロードするようになりました。また、お客様は、私たちにより多くのフィルターを実装し、より多くの種類のデータを投入することを要求します。Catalogへの関心は飛躍的に高まっています」とチェンバーズ氏。
私たちは高速でリッチな検索エクスペリエンスにより、大口顧客との取引を拡大しました。Elasticsearchを利用したCatalogは、今や弊社の成長戦略や営業マーケティング活動の重要な一部となっています。
チェンバーズ氏は、将来を見据えながら顧客の需要に対応することに注力しています。「インデックスの作成に必要なデータ量を処理できるElasticsearchを使用した新プロジェクトが進行中です。」
Labelboxは、AIに対するかつてない需要に対応するためには、優れた技術と実務者の高度な専門知識が直ちに必要になると認識しています。
「チームがAIのパワーを解き放つ際に独自のIPと企業データを最大限に活用できれば、長期的にはるかに大きな成功を手にできるでしょう」とモク氏は言います。「ミッションという観点から言えば、新たなイノベーションを通じて、人がAIの可能性をより適切に活用できるようになることを目指しています。Elasticsearchの多様な用途を考えれば、新機能の開発によってその利用が増えることは言うまでもありません。」
Labelboxは、より正確な学習モデルを作成する機会も増えると考えています。「Elasticsearchを使うことで、チームはデータをより深く理解し、可視化し、整理することができます。これにより、大きな技術的混乱が起きている現在においても、お客様は人工知能の可能性を最大限に活用し、適切な対応を続けることができます」とチェンバーズ氏は述べています。
何よりも、Elasticは、史上最大の技術革命の1つにおいて、Labelboxの極めて重要な役割を支援しています。「この時代に人工知能の分野で働けるのはエキサイティングなことです。私たちの生活を一変させるテクノロジーの登場は、一世代に一度しかありません。未来のAIの世界が現実になる中で、ElasticやGoogle Cloudと協力できることは楽しみでもあります」とチェンバーズ氏は言います。
