醸造の成功: ボストンビールカンパニーが Syniti の AI を活用してデータ品質管理に革命を起こす
Boston Beer Company は Syniti と連携し、高度な AI テクノロジーを活用してデータ管理プロセスとテクノロジーを変革しています。非構造化データの抽出を自動化し、既存のシステムに統合することで、Boston Beer は原料データの効率、精度、ガバナンスを強化しました。
「Syniti は、当社の差し迫ったニーズに対応してくれただけでなく、責任ある AI を当社のデータ管理業務に統合するために、実現可能なことについて考える手助けもしてくれました。」
米国の大手ビール会社であるボストン・ビア・カンパニーは、長年にわたりシニティ社と提携関係にある。
データガバナンスと管理戦略およびロードマップの強化。当初は戦略コンサルタントとして起用されたSynitiは、Boston Beerに対し、ガバナンスプロセスとテクノロジーの改善について助言を行いました。この協業は最終的に、品目マスタ、顧客マスタ、仕入先マスタなどの主要なデータオブジェクトに焦点を当てた、包括的なマスターデータ管理（MDM）の実装へと発展しました。
会社概要
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業種
飲食料品
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歳入
〜2億ドル
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会社サイズ
Enterprise
変革のスナップショット
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課題
非構造化成分データの手動処理により、作業が遅くなった。
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解決策
SAP ADMMを使用したAI支援によるデータ抽出と検証
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結果
処理時間を6ヶ月から約1週間に短縮
チャレンジ
ボストンビール社は、原料データ管理へのアプローチを近代化および改善する機会を特定しました。ボストンビール社は、主にPDFやDOCXなどのさまざまな形式でベンダーから原料仕様を受け取ります。これらのドキュメントには、アレルゲンやコーシャ認証、相対密度や保管条件など、非構造化データポイントの形で貴重でビジネスに不可欠な情報が含まれています。従来の方法では、このデータを手動で抽出して整理するのに数か月かかる可能性があり、次のようないくつかの課題がありました。
- 一貫性のないドキュメント形式
- 長年にわたり収集された膨大な量のデータ
- 手動処理と従来のAIソリューションの限界
- 既存のMDMおよびSAPとの統合を確実にするためにビジネス対応データが必要
システム - 収集されたデータの質に対する懐疑論
Synitiは、非構造化データを高精度かつ柔軟に処理できるように設計された、高度な生成型AIソリューションを導入しました。
Synitiのソリューションは、生成型AIを活用することで、非構造化ファイルを自動的に読み込み、必要なデータを抽出し、中央データベースにロード可能な出力ファイルを生成します。
このソリューションはボストンビールカンパニーの既存の マスターデータ管理（MDM）ツールセット (NAIST) と SAP システムデータ管理プロセスを強化します。
SYNITI の生成 AI ソリューションの主な機能は次のとおりです。
- 優れた精度と設定可能性 データ品質 標準化
- データ標準化のためのインテリジェントな意思決定
- Synitiの既存のMDMツールセットおよびSAPシステムとのシームレスな連携のためにデータ品質を最適化します。
- 拡張性と柔軟性に富み、大量の非構造化データを高速に処理します
- 非構造化ソースから特定のデータポイントを抽出し、非常に高い精度で構造化データ用に準備します。
実装のハイライト
パイロット テストが大成功を収めた後、最初の波では、約 5,000 種類の原材料を網羅する仕様ファイル (合計約 400 件) 全体を処理しました。Syniti のソリューションは、これらのファイルを迅速かつ正確に処理し、手作業による処理に比べて必要な時間と労力を大幅に削減しました。従来の方法では通常数か月かかっていたタスクが、Syniti の Generative AI ソリューションを使用することで、わずか数日で非常に正確に完了しました。
抽出されたデータは、その後、さらなる検証と分析のために Boston Beer の Syniti MDM サーバーに保存されます。このシームレスな統合により、プロセスが迅速化されると同時に、正確で検証されたデータのみがシステムに入力されます。
「Syniti は、データ管理に対する当社のアプローチを真に変えました。これまでは、ドキュメントを確認する担当者を割り当て、仕様をオフライン ファイルに記録するように依頼していました。抽出されたデータの精度と一貫性は驚くべきもので、既存のシステムとのシームレスな統合により、効率が大幅に向上しました。現在、当社は情報を取得するために苦労するのではなく、持っている情報を活用することに重点を置いています。」
結果
Syniti の Generative AI ソリューションは、優れた精度、効率、既存のシステムとのシームレスな統合を実現し、長くてコストのかかるプロジェクトを、数日で完了する合理化されたプロセスに変えました。Boston Beer のマスター データ管理およびガバナンス ワークフローに統合された Syniti の Generative AI ソリューションは、非構造化データを構造化データに変換し、ターゲット システムに入力する前に確認、承認、または調整できるようになり、精度と一貫性がさらに高まります。
- 迅速なデータ処理: 5,000 件のドキュメントを数か月ではなく数日で処理し、プロジェクト全体のタイムラインを大幅に短縮します。
- 自動化されたプロセスにより手作業の労力が最小限に抑えられる
- Synitiのプロフェッショナルサービスとの提携による迅速な構成と実行
Syniti の既存のプラットフォームおよびプロセスとのシームレスな統合により、Boston Beer のデータ管理プロセスの拡張性、効率性、信頼性が向上しました。
Synitiのユーザーフレンドリーなインターフェースのおかげで、Boston BeerはPDFから抽出したいフィールドをその場で簡単かつ動的に設定することができた。
このソリューションの柔軟性により、プロジェクト中に発生した保管条件や賞味期限といった追加要件にも対応することができました。
「SynitiのGenerative AIにおけるイノベーションは、数ヶ月かかる煩雑なプロジェクトを、わずか数日で完了する効率的なプロセスへと変革しました」とガニング氏は述べています。「Synitiは多くの重労働を自動化してくれました。チームはデータのラングリングに費やす時間を減らし、データ品質の検証と改善に多くの時間を費やすことができました。実行者からレビュー者へと、それぞれの役割が明確になりました。信頼できるデータ基盤の構築は、当社のエンタープライズデータ戦略にとって極めて重要であり、Synitiとのパートナーシップに期待しています。データ管理ロードマップにおいて、テクノロジーを通じて将来のイノベーションを推進していくことを楽しみにしています。」
従来のデータ抽出方法と比較して、Syniti の Generative AI ソリューションは Boston Beer に大きな利点をもたらしました。
- 高い精度と一貫性: インテリジェントなデータ標準化と品質セルフチェックにより、正確で一貫性のある高品質のデータが抽出されます。
- 大幅なコスト削減: このソリューションは、リソースと時間に大きな負担がかかる従来の手動処理やAI/MLツールに代わる、費用対効果の高い代替手段であることが証明されました。
- プロジェクトのタイムラインの短縮: 通常であれば 6 か月かかるプロジェクトを、Syniti は 1 週間で完了することができました。