ワークロード・テナント単位でクラウド支出を完全可視化
- Days
- 導入からコストインサイト獲得までの期間
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- 導入から強力なコストレポーティング開始まで
- Workload & tenant
- コスト可視化の粒度
Soleraは、自動車事故クレームのワークフローをAIと機械学習で自動化する必要がありました。保険業界では、損害評価向けのコンピュータビジョンが研究段階にとどまり、製品化やスケールに至らないケースが目立っていました。同社には、最先端のクラウド基盤と統合された高度なAI技術が不可欠でした。
Soleraは綿密な技術評価を経て、Google Cloud のAI/MLソリューションを採用しました。画像処理にはCloud Vision、独自アルゴリズムにはTensorFlow、高速処理にはCloud GPUとTPU、オーケストレーションには Google Kubernetes Engine を活用。DoiT International がプラットフォーム設計と実装のベストプラクティスを支援しました。
DoiTは、Google Cloud とQapterに必要なフルスタックインフラの両方に深く精通していました。
Evan Davies, 最高技術責任者(CTO), Solera Holdings
Solera Holdingsは自動車損害見積もり分野のマーケットリーダーです。2005年以来、保険・自動車業界のプロフェッショナルによる顧客対応のあり方を変革してきました。同社は保険会社、ドライバー、自動車業界の間で年間3億件の取引を管理しており、これは世界のクレームの60%に相当します。独自に蓄積した膨大な損害クレーム画像と支払いデータを基盤に、Soleraは2020年、Google Cloud のAI/ML製品を活用したQapterを立ち上げ、エンドツーエンドのクレーム管理システムを実現しました。
2020年にSoleraへ参画したCTOのEvan Daviesは、複雑な事業課題を解くには複数の技術の組み合わせが欠かせないと考えていました。事故修理向けコンピュータビジョンの商用化に保険各社が苦戦しており、試作レベルでは動いてもスケールに乗らないケースが目立っていました。Soleraは、実績あるバックエンドを維持しつつ、成熟したAI技術を効果的に組み込む必要がありました。Qapterを刷新し、見積もり業務をグローバルで効率化するためには、高度なクラウドとAIの基盤が不可欠でした。
綿密な技術評価の結果、Google Cloud のAI/MLは競合よりも機能が充実し、堅牢かつスケーラブルであることが分かりました。AI技術と Google Cloud 製品群との緊密な統合が決め手となりました。Soleraは画像処理とOCRにCloud Vision、独自アルゴリズムにTensorFlow、高速処理にCloud GPUとTPUを活用しています。単一プラットフォームに集約したことで処理速度が向上し、開発に集中できる高度なツール群も手に入りました。
Soleraはプラットフォーム設計の助言と実装のベストプラクティスを得るため、Google Cloud のエンジニアと DoiT International をパートナーに迎えました。2020年にローンチした新Qapterは、顧客体験を大きく変えています。ドライバーが損傷写真をアップロードすると、プラットフォームが膨大なデータベースを参照して損傷範囲を見積もり、車両のメーカーと車種を判定。必要な部品を特定し、査定員の現地訪問なしで修理費を算出します。
フランスとオランダの顧客からは、QapterのAI活用ワークフローに高い評価が寄せられています。現在、システムは損害クレームの50%を自動承認し、見積もりコストをほぼ半減しました。COVID-19下では、必要なサービスを維持しながら対面接触を減らせるという思わぬメリットももたらしました。3次元の車両モデルはさまざまなワークフローへ転用でき、今後の製品開発の確かな土台となっています。
Cloud Intelligence™ が、クラウド環境全体の可視化、ガバナンス、ユニットエコノミクスをどのように高めるかをご紹介します。
Attribute™'s platform is truly unique. We now have crystal-clear visibility into our cloud spend at the workload and tenant level, and that insight has already led to actionable savings and powerful insights as we further scale our service.
Paul White, VP of Engineering, Shasta Cloud
We have worked with DoiT for many years, and there has been an increasing number of capabilities and features in DoiT Cloud Intelligence. We've embedded features such as Cloud Analytics and Reports in our own FinOps processes, it's become core to what we do.
Martin Lee, Director of Operations
DoiT gave us the confidence to move from experimentation to production. They helped us understand the right way to build AI for the real world.
Milad Rezazadeh, CTO
Attribute™'s cost grouping technology took our cost visibility and allocation to a whole new level. Now, our teams are fully accountable for their budgets, significantly improving our cloud efficiency and helping us minimize unnecessary costs.
Eli Zilbershtein, Head of DevOps, Hippo
You can't tag a customer in a multi-tenant environment. Attribute™ finally shows us what each customer costs and what's driving those costs.
Omri Cohen, Director of Engineering, Platform
Attribute™'s data is truly unmatched. No other solution on the market could deliver the precise customer cost and usage profiles we needed in such a complex infrastructure. Within weeks, the data from Attribute™ transformed our understanding of cost structures, influencing key strategic decisions in pricing, renegotiations, and market positioning.
Jonathan Langer, COO, Claroty
Attribute™ simplified tracking customer costs in our multi-tenant environments. Customer cost measurement is now clear and standardized, and finance gets the business context they need. Integration was quick and required no changes.
Kfir Lippmann, CFO, Salt Security
Attribute™ translates complex cloud bills into actionable, business-centric insights that empower our engineering teams to take true ownership of their costs.
Balamurugan Mohandossgandhi, Head of IT and Infrastructure, PropertyGuru
This has let us get a better idea of what our cost of goods sold really is. It's not every day you come across something that delivers value as quickly as yours did for us. I was seeing useful insights inside the POC, and we had only deployed it to a couple of real clusters.
Jason Moore, Principal DevOps Engineer, Accrete AI
Eliminating the need to tag thousands of resources has freed up my team and we've invested our efforts in enhancing our platform significantly.
Ziv Sivan, VP of Engineering
PerfectScale by DoiT has become an important part of how we optimize Kubernetes at scale at OneFootball. It gives our platform team the visibility, automation, resiliency insights, and confidence we need to balance cost efficiency with production readiness, especially as we prepare for major global football moments like the 2026 FIFA World Cup.
Andrea Benfatto, Platform/Cloud Runtime Engineering Manager
Cloudflow's new RDS End of Life alerts have allowed us to be more proactive on keeping our database instances up-to-date. The new solution gives us internal visibility ahead of time so that we can prepare for upgrades, instead of having to upgrade under pressure while incurring extended support costs.
Jon Fairbanks, Site Reliability Engineering Manager
PerfectScale cut 40% off our total EKS spend, and the automations handle what used to take our team 20 hours a month. Now we spend that time on reliability and performance instead of chasing cost metrics.
Caio Cristo, Director of Infrastructure/SRE
Let us show you what ships this week.