Grainger：Databricks Mosaic AI×RAGで250万点の製品検索を革新

Before

Graingerは北米を代表するMRO（保守・修理・運用）サプライ品のディストリビューターであり、250万点の製品カタログを管理し、100万人以上の顧客にサービスを提供している。同社のカスタマーサービスチームとeコマースサイトは、巨大なカタログから迅速に製品情報を検索するという課題に直面していた。

特に困難だったのは、多様な購買者ペルソナへの対応である。例えば、電気技師が「クランプ」と検索する場合と、機械工が同じ言葉で検索する場合、期待する結果は全く異なる。また、製品の技術的詳細を十分に把握していない非専門家の顧客も多く、不完全なクエリや文脈に欠ける問い合わせへの対応が必要だった。さらに、誤った製品購入に伴う責任リスクも懸念されていた。

スケーラビリティ面でも課題があった。日次40万点以上の製品更新が発生しており、顧客に表示される在庫データが常に正確であることを保証する必要がある。従来のシステムでは、この規模のリアルタイム同期と高精度な検索を両立させることが困難だった。

AI導入内容

GraingerはDatabricks Mosaic AIを活用し、RAG（検索拡張生成）を基盤とした新しい製品検索システムを構築した。

RAGアーキテクチャの実装

Databricks Vector Searchを使用して、250万点の製品カタログをベクトル化・埋め込み化した。これにより、自然言語クエリに対してセマンティックに関連性の高い製品を検索できるようになった。データインテリジェンスプラットフォーム内で、データの抽出・クリーニング・変換・ベクトル化までの一連のワークフローを統合・自動化した。

柔軟なLLM管理

Databricks Model Servingを導入し、複数の大規模言語モデル（LLM）を単一のAPIインターフェースで管理・切り替えできる体制を構築した。タスクに最適なLLMを選択し、リアルタイムで実験・最適化を行うことで、GenAI駆動の検索アプリケーションの効率と精度を大幅に向上させた。

リアルタイムデータ同期

Vector Searchによる製品データの自動同期機能を活用し、ソースから検索インデックスへのデータ反映を自動化した。日次40万点を超える製品更新に対して、リアルタイムのクエリ応答を維持。手動更新や複雑なデータパイプラインのメンテナンスの必要性を排除し、製品インデックスが常に最新の状態を保たれるようになった。

セキュリティとガバナンス

Databricksのセキュリティ・ガバナンスフレームワークは、Graingerの既存プロトコルとシームレスに統合された。機密データの保護とエンタープライズレベルのコンプライアンス基準の維持を確保しながら、複数の検索モダリティと数千件のリアルタイムクエリに対応している。

After

Databricks Data Intelligence Platformの導入により、Graingerは製品カタログ管理と顧客対応の両方で飛躍的な改善を実現した。

検索精度と発見性の向上

250万点の製品カタログ全体で、検索リコール（網羅性）と発見性が大幅に向上した。多様な顧客クエリに対して、文脈に応じた正確な製品情報を提供できるようになった。

営業・カスタマーサポートの効率化

コールセンターエージェントと営業チームは、より高速かつ正確に製品情報を検索できるようになり、顧客対応の時間短縮とミス削減を実現。4,000人の営業専門家とeコマースプラットフォームの両方を支える検索基盤が確立された。

リアルタイム性の確保

日次数十万点に及ぶ製品更新に対して、自動ベクトル化と埋め込みプロセスが常に最新のインデックスを維持。顧客に対して常に正確な在庫情報と製品詳細を提供できるようになり、信頼性とブランドロイヤルティの維持に貢献している。

Graingerは、B2Bディストリビューション業界におけるeコマース検索の最先端を走り続けるべく、Databricks上でのAI・MLアプリケーションの継続的な改善とカスタマイズを進めている。