Databricks:『生成AI World Cup』のご案内

Databricks x AWSが共催する「Generative AI World Cup」に関してのご案内になります。
本ハッカソンは、データサイエンティストやAI/MLエンジニアがチームを組み、特定の業界における実世界の課題に対して、最先端の生成AIアプリケーションを開発し競い合うものです。

エントリーは4/15 (月)より開始しており、提出締切は5/6 (月)を予定しています。
賞金・賞品総額もUS$100,000以上をご用意しております。
ぜひご参加ください。

Transcript

1. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 1 1 Generative AI World Cup 2024
2. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved スケジュール概要 • 登録開始: 2024年4月15日 (月)〜 • 提出締め切り: 2024年5月6日 (月) • 結果発表: 2024年5月20日 (月) 参加条件 • 各チーム最低2名、最大4名まで参加可能です • 学生およびコンサルタントは参加できません 参加方法 • Step 1: 本リンクよりチームをご登録ください • Step 2: 生成AIを活用して解決を試みる各業界の抱える課題を一つ選択しソ リューションを開発する • Step 3: 開発したアプリケーション /ソリューションの実演 +説明のための動画 （3～5分）を撮影する 賞品 • 合計でUS$100,000相当の賞金・賞品をご用意し ています • 各業界のトップソリューションには $10,000、2位に は $5,000をプレゼント • 全てのwinnerはData + AI Summit への無償パス を提供いたします
3. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 業界 課題概要 小売・消費財 顧客、在庫、POSデータを統合して顧客体験を最適化 小売店またはオンライン・エージェントが、顧客と在庫に関する統合された情報を取得し、各顧客へのレコメンド内容により良いリアルタイムの顧客サービス、サポートを提供する。 チャットボットのような生成 AI活用ツールで人間のエージェントを強化することで、より良い顧客体験を提供し、顧客生涯価値を高める。 金融サービス パブリックデータとプライベートなデータを分析し、より適切な投資意思決定を実現 資産運用会社は、GDELTのようなニュース分析を活用することで、投資ポートフォリオや意思決定に影響を与える可能性のある世界的なトレンドや地政学的事象をよりよく理解する ことが可能になる。これらの情報を活用しより適切な投資の意思決定を実現する ヘルスケア・ ライフサイエンス 医療業務の効率化 医療業務の効率化により潜在的に最大で 2,860億ドルのコストが削減可能と推定されている。医療コーディングと請求業務はマニュアル作業で、医療転写のコストは高く、臨床文書 作成は負担が大きく、手作業では投薬ミスのリスクがあります。生成 AIを活用しこれらの作業を大幅に効率化し同時にコスト抑制を試みる 製造・エネルギー フィールドサービス担当者の生産性を向上 フィールド・サービス・エンジニアは、現場にてサービスを提供する際に相互に関連している、長くて複雑な大量のドキュメントにアクセスすることがしばしば課題となる。 LLMやコンテキ ストを理解したQ&Aボットにより、問題を診断するのに必要な時間を大幅に短縮し、効率の改善が期待される。 通信・メディア・ エンタメ 顧客体験を最大化 生成AIチャットボットは、顧客のより良いセルフサービスを可能にし、人間の顧客サポートエージェントの負担を軽減する。同様の生成 AIチャットボットは社内向けにも使用可能で、人 間のサポートエージェントに顧客のインサイトを強化し、自然言語にて問い合わせる能力を与え、顧客サポートの問い合わせを解決するエージェントの処理能力と効果を高めることが 可能 課題 各チーム、以下の各業界の抱える課題のうちご興味のあるテーマを一つご選択いただき、解決のためのソリューションを開発してくだ さい！
4. ©2024 Databricks Inc. — All rights reserved 審査基準 • 創造性 ◦ 斬新で独創的なアイデアか、それとも以前からあるアイデアか? • ビジネスへの適用可能性 ◦ 各業界の実際のビジネス課題をどの程度解決しているか？ • データ関連性 ◦ 関連性のあるデータセットやツールをどのように組み合わせたか？ • 完全性 ◦ エンドユーザーにとって理解しやすいアプリケーションか？適切で洞察に満ちた情報を提供しているか？ • 優れたアーキテクチャ ◦ アプリケーション／RAGモデルは、線形的なコストで拡張可能か？コードベースのほとんどを書き換えることなく、追 加機能に対応できるか？