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Opterrix、雹害分析を10時間から10秒へ

DoiTはVertex AI上で生成AIシステムの本番運用を支援し、嵐の画像とセンサーデータを瞬時の類似検索に変えました。

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Opterrix

The Challenge

異常気象は頻度・強度ともに増しており、保険会社には迅速な評価と対応がこれまで以上に求められています。なかでも雹害は、局所的かつ破壊的で予測が難しいという特有の課題を抱えています。Engineersは1件あたり最大10時間をかけて手作業でデータを掘り起こし、類似事例を探していました。時間がかかるうえミスも起きやすく、到底スケールしない作業です。Opterrixの少数精鋭チームには、生成AIに迅速に踏み出すための社内リソース、本番アーキテクチャの知見、実装の型がいずれも不足していました。

The Solution

Opterrixは戦略パートナーとしてDoiTを起用し、生成AIの本番運用に踏み出しました。DoiTは、雹の画像と嵐のメタデータを生成AIで解析し、地理空間的な近接性や嵐のパターンから類似する過去事例を特定するソリューションの開発を支援しました。Vertex AIとマルチモーダル埋め込みを活用し、嵐の画像とセンサーデータを数秒で検索可能なベクトル化インテリジェンスへと変換します。さらにDoiTは、OpterrixのGoogle Cloud環境をパフォーマンスとコストの両面から最適化し、使用量ベースのガードレールを設けるとともに、DoiT Cloud Intelligenceを導入しました。

Results

  • 10時間の手作業を、10秒以内で結果を返す自動化ソリューションへ置き換え
  • R&Dサイクルを50%短縮し、リリースの確実性を向上
  • クラウドインフラ最適化により、性能と稼働率を保ちつつユニットエコノミクスを改善
  • 生成AIの実践経験とガバナンスの枠組みで、社内チームのケイパビリティを底上げ

生成AIがゲームチェンジャーになるという確信はありましたが、社内には検討を始める余力すらありませんでした。最初の数回のセッションで、DoiTは私たちを具体的なユースケースへと導いてくれました。モデルを一緒に作るだけでなく、その中身を理解できるよう導いてくれたのです。数週間後には、10時間の手作業を数秒で済ませるシステムの動くプロトタイプが完成しました。これほどのスピード感はめったにありませんが、まさに私たちに必要なものでした。

Niels Jorgensen, VP of Engineering, Opterrix

Opterrixのご紹介

Opterrixは、保険業界に特化したクラウドネイティブの地理空間分析プラットフォームです。独自の気象データ、自然災害リスクスコア、予測機械学習を統合し、保険会社の引受最適化、災害対応、リアルタイムのリスク管理を支えています。特に個人向け・法人向けの分野で保険バリューチェーンを近代化・高速化することをビジョンに掲げ、引受担当者やアナリストがより的確かつ迅速に意思決定できるよう、ミッションクリティカルなツールを提供しています。

課題

異常気象は頻度・強度ともに増しており、保険会社には迅速な評価と対応がこれまで以上に求められています。なかでも雹害は、局所的かつ破壊的で予測が難しいという特有の課題を抱えています。嵐が過ぎ去った後、保険会社は厳しい時間的制約のなかで事象を素早く評価し、類似事例と照合し、対応計画を発動しなければなりません。Opterrixにとってそれは、関連性の高い過去の雹害事例をオンデマンドで提示するツールを整えることを意味していました。しかし実際には、Engineersが1件あたり最大10時間を手作業のデータ探索に費やしており、時間がかかるうえミスも起きやすく、到底スケールしない状況でした。

アジリティを支える伴走型パートナーシップ

DoiTは当初から、ベンダーではなくOpterrixチームの戦略的な延長として関わりました。構造化されつつも柔軟にプロジェクトを形にできるアクセラレータープログラムが、最適な進め方の土台となりました。初期のディスカバリーセッションでは、Opterrixのアーキテクチャ、制約、目標を細部まで把握することに重点を置きました。DoiTは画一的な型を当てはめるのではなく、最初のワークショップから最終成果物まで、すべてをOpterrixの事業とプラットフォームに合わせて作り込みました。

手作業のマッチングから機械知能へ

これまでOpterrixのEngineersは、過去の雹害事例のデータと画像を手作業で突き合わせていました。時間がかかり、結果にばらつきが出やすく、担当者個人の経験に大きく依存する作業でした。DoiTはOpterrixと共に、雹の画像と嵐のメタデータを生成AIで解析し、地理空間的な近接性や嵐のパターンから類似する過去事例を特定するソリューションを開発しました。Vertex AIとマルチモーダル埋め込みを活用することで、視覚的・文脈的な特徴を捉え、嵐の画像とセンサーデータを数秒で検索可能なベクトル化インテリジェンスへと変換します。

10時間から10秒へ

AI搭載の雹害マッチングモジュールは、10時間かかっていた労働集約的な作業を、10秒以内で結果を返す自動化ソリューションへと置き換え、エンジニアリング工数を大幅に解放し、保険会社の対応を加速させました。この効率化の飛躍により、Opterrixは気象事象への対応をさらに迅速化でき、保険会社はほぼリアルタイムのインテリジェンスをもとに、保険金請求処理の迅速化、リソースの動員、損失の抑制を実現できます。アーキテクチャ設計、モデル実装、インフラ最適化をDoiTに任せたことで、OpterrixはR&Dサイクルを50%短縮し、リリースの確実性を高めました。

強くなったチームと、未来を見据えた技術基盤

このプロジェクトは技術的な成果物にとどまらず、Opterrixの社内ケイパビリティを大きく引き上げました。Engineersは生成AIを実地で扱う経験を積み、本番システムへの組み込み方を理解し、規制下の環境でガバナンスを維持する方法を身につけました。今やこのAIモジュールはOpterrixの中核機能であり、さらなるイノベーションへの足がかりとなっています。さらに重要なのは、チームが今後そのイノベーションを自分たちで広げていける体制を手にしたことです。これは単にモデルをリリースするプロジェクトではなく、プラットフォーム全体にAIを根付かせるためのスキル、マインドセット、インフラを移転する取り組みでした。

DoiTでクラウドコストをコントロール

DoiT Cloud Intelligenceが、クラウド環境全体の可視性、ガバナンス、ユニットエコノミクスの改善をどう支えるかをご紹介します。

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DoiT's Customer Success and Forward Deployed Engineering teams work very closely with us. The regular sessions with our CSM keep us focused on the right priorities, and the FDEs provide the deep technical guidance we need to validate decisions and optimize our environment. That combination has been genuinely valuable for us.

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