パートナー探しのために出店していたブース企業に突撃した③ #GoogleCloudNext

パートナー探しのために出店していたブース企業に突撃した③ #GoogleCloudNext

Clock Icon2023.09.07

概要

Google Cloud Next '23 (in サンフランシスコ)では、Google Cloud以外の企業もブースとして出店しています。

クラスメソッドのアライアンス事業部では、私がメインで担当しているGoogle Cloudのリセールの他にさまざまなSaaSサービスのパートナーとして、代理販売を行っています。

その中でも、BIツールのLookerなどは販売だけではなく、さまざまなトレーニングも付加価値として提供しています。

今回は、さらに新しいリセール先のパートナーを求めてインタビュー形式で突撃してきました。

【前回のパート①の記事はこちらです】
パートナー探しで出店していたブースに突撃した① # Google Cloud Next

【前回のパート②の記事はこちらです】
パートナー探しで出店していたブースに突撃した② # Google Cloud Next

今回の注目Topics

室井(筆者)は、驚くほど英語ができません
なので先輩直伝のOtterというアプリを使い、会話の英語をリアルタイムで書き落とし、のちに和訳してこの記事を書いております。

英語ができなくても、有益な情報を取れるんだぞという意気込みで行いました。(勉強します)

DataRobot

DataRobotさんのブースはこんな感じ。

下記は公式ホームページになります。
https://www.datarobot.com/jp/

インタビュー内容

私は英語を話せません。でもレポートは書きたい。質問してもいいですか?
Otterというアプリを使って貴方の言うことを記録させてください。

OK.

販売パートナーを探したいのですが、御社のサービスは主に何ですか?

DataRobotは、AIとMLのプラットフォームで、予測モデルをより早く本番稼動させ、そのモデルをモニタリングするのに役立ちます。

一番お勧めのサービスの特徴を教えてください。

大規模な言語モデルの機能もあります。LLS Simsを監視し、予測モデルを使用して大規模言語モデルのための有能なスコアを作成することができます。

あなたの会社はパートナーを募集していますか?

また、予測および生成 AI を中心とした Google Cloud との新しいパートナーシップも開始しました。

パートナー制度に関しては、少し求めていたニュアンスとは異なる回答かな?と思ったのですが、ホープページを見たところしっかりと専用ページもありました。
https://www.datarobot.com/jp/partners/value-added-resellers/

さらにパートナーのランクもあるようで、シルバーゴールドプラチナが存在しています。
機械学習を手頃に構築/運用できるサービスを提供していて、かつパートナー制度もこんなに充実しているとは脱帽です。

パートナー制度あたりは、もう少し調べさせて貰おうかな、と思いました。

アプリ内での繋がり

また、前回の記事と被る情報ですが(異なる記事なので念の為説明します)
カードの情報をピッとして、Google Cloud Nextのアプリ上で繋がることができます。(参加者にICチップ入りのカードが渡されます)

また、このカードのピッでどうこうという訳ではないのですが、アプリ内で繋がる??事により、タイミングがあればビジネスチャンスに繋げることが出来るのだと思います。

調べてみた

DataRobotはデータ準備からモデル運用までの機械学習プロセスを自動化するプラットフォームを提供していて、それによりデータの管理やモデル作成、運用を効率化して機械学習の活用の速度を高めることができます。

データ量や質に関係なく、さらにサービスとして高精度な機械学習モデルを構築・運用も提供しているので、エンジニアの作業負担を軽減してくれるというメリットも付加価値的なメリットも感じました。

ユースケース

下記のページには、それぞれの業界(または環境)でのユースケースがまとめられていました。
https://pathfinder.datarobot.com/jp/use-cases

それぞれ、事例のような感じでDataRobotのサービス用途がまとめられています。
今回は契約顧客の解約というページを例にして紹介します。

  • ビジネス課題の要約
    • テレコム業界では、顧客の離脱がビジネスを脅かす大きな問題となっている。様々な料金プランの充実による競争が離脱を引き起こす主な因子の一つになっていて、これらの離脱によりキャッシュフローが不安定になり、業界全体が影響を受けることになる。
  • AIソリューションの要約
    • AIは、顧客の離脱を予防するために有効なツールになり得る。AIは過去のデータからインサイトを獲得し、リスクの高い顧客を特定したり、解約の主な原因を把握したりするのに役立つ。これにより、事前に対策を練り、顧客定着率を向上させることができ、上記のような問題にも取り組むことができる。また、AIを使うことで、より適切なマーケティング戦略やプロモーションを展開し、顧客との関係を強化することが可能となる。

まとめ

機会学習周りのサービスを専門に提供する企業ですので、かなりホットな内容ではないでしょうか。
さらにホームページやDataRobot Communityなどがかなり充実していて、顧客側からもパートナー側から見た時でもとても親切な体制が整っている印象を受けました。

その他企業

他にも残り3社ほどインタビューをしたのですが、うまくOtterに記録できておらず、断片的な情報に留まってしまっていたためここからはブース写真と共にダイジェストでご紹介します。

VMware

VMwareのブース写真。

ホームページはこちら。
https://www.vmware.com/jp.html
こちらは言わずもがなである、歴史ある企業さんです。
IT業界が短い私でも知っているサービスだったので、興味本位で聞きましたが、特に紹介するような会話を記録することはができなかったです(私がもっと英語が話せれば、、、)。

Datadog

Datadogのブース写真。

ホームページはこちら。
https://www.datadoghq.com/ja

サービスについてですが、アプリケーションのモニタリングやセキュリティ周りを提供するSaaS型サービスになります。

THE State of Serverless

すべての主要なクラウドで実行し、当社のプラットフォームでサーバーレス ワークロードを監視している 20,000 人を超える顧客からの使用状況データを調査しました。ここでは、これらの顧客が現実のシナリオでサーバーレス テクノロジーをどのように使用しているかを示す重要な洞察を見つけることができます。サーバーレス環境のトレンドについて学ぶために読んでください。

また、上記のようなトレンドについても公開されているので、アプリ開発などに携わる方は参考になるのかなと思います。

まとめ

ブースでインタビューシリーズはこれで終わりです。
2〜3時間かけて回ったので、かなり体力的に疲れました。

次からは、セッションレポートを踏まえた技術ブログを上げる予定なので、引き続き拝見ください!!

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