モダンデータプラットフォームへの移行を1年で実行
ナラキ氏は、ルネサスにおけるAIおよびデータアナリティクスの「ゴール」と「ミッション」を以下のように示している。
- ゴール：従業員が組織内のどこにでも保管されているデータを活用して、迅速かつ簡単に明確な洞察を得ることができるようにし、情報にもとづいた、タイムリーで関連性のある意思決定を下し、会社の業務を革新し、向上させることをめざす
- ミッション：セキュアなガバナンスを効かせたエンタープライズインフラストラクチャを実装し、データアナリストやデータサイエンティストが簡単に理解し、利用できる信頼性の高いデータと迅速なアドホック分析に使える未加工データを提供、さらに効率性を向上させるために、従来のML/AIと生成AIサービスも提供
そして、このゴールとミッションを実現する基盤を「モダンデータプラットフォーム（MDP）」と定義。MDPが備えているべき特徴として以下の6つを挙げている。
- セキュア（Secure）
- 柔軟性（Flexible）
- ガバナンス（Governed）
- 高性能（Performant）
- 最適化（Optimized）
- 監視（Auditable）
「6つの要素はどれも重要だが、セキュリティにはかなりの重きを置いた。また、柔軟性に関してはデータ（BIおよびデータサイエンス）とAIが同じ環境で使えることを前提にしている。さらに、GPUを中心とする高性能ハードウェアが最適なパフォーマンスを発揮できるように注力した。とくにGPUは賢く使わないとコストが無駄に高くなってしまうことから、注意深く検討した」（ナラキ氏）
この6つを備えた、2万人のグローバル従業員が利用するモダンデータプラットフォームの構築に向けて、ルネサスはデータ+AI基盤のパートナーとしてDatabricks、そしてクラウドパートナーとしてMicrosoft（FastTrack）を選んだ。ルネサスが提示した導入までの期限はわずか1年、ナラキ氏は「相当無茶なプランだったとは思っている」と当時を振り返る。
要件定義とアーキテクチャ設計（選択）がスタートしたのは2023年10月。そこから4ヵ月かけて3社でMDPのイメージを明確にしていき、続いて2024年2月から4ヵ月、ルネサスの内部スタッフとDatabricksのコンサルティングがアーキテクチャの実装を行った。ただし実装に関しては「ほぼルネサスの内部スタッフが担当し、Databricksにはサポートに徹してもらった」（ナラキ氏）という。
2024年5月からはデータ取り込みパイプラインおよびデータ移行の開発（5ヵ月）に入り、さらに6月にはデータ変換およびデータ提供／レポート作成のための環境構築（5ヵ月）、プロジェクトの最終段階に近い10月には受け入れテスト（UAT、2ヵ月）をスタートさせている。7月には一部の社内ユーザーに対しMDPのサービス提供を開始、これと同時にチャットライクな環境でLLMのテストやプロンプト入力ができる「Databricks AI Playground」や、Databricksプラットフォーム全体から分析情報を引き出す「Databricks AI/BI」、SQLエディタやAIアシスタントを使った生成AI開発を可能にするための従業員トレーニング（対象者約300名）を開始している。
