TigerGraphとは？

唯一の拡張可能なエンタープライズ向けグラフ分析プラットフォーム

What is TigerGraph?
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TigerGraphとは？

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Graph+AIサミット：ハリー・パウエル氏（ジャガー・ランドローバー、データ・分析担当ディレクター）

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Graph+AIサミット：ノエル・ユハンナ氏（フォレスター、バイスプレジデント兼主席アナリスト）

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Graph+AIサミット：グラフと機械学習で急性リンパ性白血病の治療を向上

製品

すべての人のための拡張可能な
グラフ分析プラットフォーム

TigerGraph DB

TigerGraphは拡張可能なグラフデータベース・分析プラットフォームの力を、技術者以外のユーザーも含めたすべての人に届けます。

TigerGraph CLOUD

数分で立ち上げ、数時間で構築し、数日のうちにデプロイメントが可能。業界初、唯一の分散型の「サービスとしてグラフデータベース」

GraphStudio

TigerGraphの効果的なグラフィックユーザーインターフェイスは、グラフ分析のすべてのフェーズを1つの使いやすいアプリケーションに統合します。

使用事例

グラフデータベースの力を最大限に引き出す

製品・サービス
マーケティング

TigerGraphで製品・サービスマーケティングを変革
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不正防止

Tigergraphで不正をリアルタイムに検出
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360度のカスタマー
ジャーニー

TigerGraphで360度のカスタマー像をリアルタイムで生成
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マネーロンダリング
対策（AML）

TigerGraphでマネーロンダリングをリアルタイムに検出
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レコメンデーション
エンジン

TigerGraphで「おすすめ」をパーソナライズ化
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リスク評価と
モニタリング

TigerGraphでリスク評価とモニタリングをリアルタイムで実施
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業種別

実績を挙げている業種別グラフ使用事例

広告・メディア・
エンターテイメント・
テクノロジー

金融サービス

医療・生命科学

AMGEN

Improving the quality of healthcare by identifying influencers and referral networks using TigerGraph

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CITRIX

Developing a workspace solution that engages employees and increases productivity using TigerGraph

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opencorporates

The world’s largest open database of companies uses TigerGraph as its backend graph database

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Pagantis

Accelerating credit assessments and anti-fraud evaluations using TigerGraph

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GRAPH+AIの事例紹介を見る

グラフを活用して高度アナリティクス、AI、機械学習を推進

インテュイット

AI駆動型エキスパートプラットフォームへと進化するインテュイット。その基盤技術となっているのが、ナレッジグラフと機械学習です。

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ジャガー・ランドローバー

ジャガー・ランドローバーはTigerGraphを利用して、サプライチェーン計画立案に要する時間を3週間から45分に短縮しました。

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ユナイテッドヘルス・グループ

ユナイテッドヘルス・グループ（フォーチューン500第5位）は、5,000万人の加入者へのケアの質向上を目指し、世界最大のヘルスケアグラフを構築しました。

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Xandr（ザンダー：AT&Tの一部門）

XandrはTigerGraphを利用して、エンティティ解決用に数百万人の顧客のIDグラフを構築しました。

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「グラフによって事業の縦割り状態が解消されました。分野を横断するデータを生成すれば、共同作業が促進されます。グラフデータベースを利用して、意味のある情報について話し合うことができるようになったおかげです」
ジャガー　ランドローバーデータアナリティクス ディレクター、Harry Powell氏
「最近、他のグラフストアからTigerGraphに切り替えたのですが、概念検証を経て複数のグラフサービスを評価しました。TigerGraphに切り替えたことで、インフラ運用コストの77%削減につながりました」
Intuitエンジニアリング ディレクター、Kumar Ramanathan氏
「当社の主要な使用例はメンバー（カスタマー）ジャーニーです。当社には医療、歯科医療、生命保険など複数の事業があり、各事業部門が独自のシステムとデータを持っています。今回初めて、そのデータをすべて一つの画面上に一元化したのです。まさに画期的でした」
UnitedHealth Group高度テクノロジー コラボラティブ副社長、
Edward Sverdlin氏
「当社の分散型グラフは頂点50億個以上、エッジ70億個以上という大規模なものです。毎日、最大10億件の更新を行います。アイデンティティ解決アルゴリズムを実行するたびに、3億個の頂点と10億個のエッジが新たに生成されます。したがって横方向に拡張できることが必要なのですが、TigerGraphならそれが可能です」
Xandr （AT&Tの一部門)データサイエンスエンジニアリング、SSE2チームリード（副部長）、
Chinmay Nerurkar氏
「すべての要素をグラフに組み込めば、変化にリアルタイムで対応できます。グラフは私たちが行うあらゆることの中心にあります」
Intuit主席エンジニア アーキテクト、Jay Yu氏
「TigerGraphを利用すれば、様々なデータソースを結合し、以前はできなかったデータ内の関連付けをすることができます。過去20年の間、問うことも不可能だと思っていた質問に答えられるようになりました」
ジャガー　ランドローバーデータアナリティクス ディレクター、Harry Powell氏
「グラフに加えてAIアルゴリズムを活用することの価値は、エンタープライズをモニターできるだけでなく、予測ができ、問題が生じる前に回避できることにあります」
UnitedHealth Group高度テクノロジー コラボラティブ副社長、
Edward Sverdlin氏
「カスタマージャーニーに目的を持つことは、グラフが基礎にあってこそ実現できます。リアルタイムでの実行を可能にするには、何十億個ものデータポイントのある大量のデータを統合する必要があるからです」
Ippen DigitalCEO、Jan Ippen氏
「ユーザージャーニーが断片化されているため、必然的にグラフデータベース技術が必要になります。グラフデータベースなら、数限りないカラム結合をしなくても複数のエントリーを検索できます」
AT&Tデータサイエンス、シニアディレクター、
Abraham Greenstein博士
「グラフのおかげで、学習アルゴリズムにいっそうクリーンで質のいいデータを供給できます。今では世帯単位に目を向けるようになりました。あるユーザーが特定のデバイスで広告を何回見たかではなく、世帯内のすべてのデバイスで広告が表示された回数を把握するわけです。よりクリーンなデータが機械学習の効果の向上につながります」
AT&Tデータサイエンス、シニアディレクター、
Abraham Greenstein博士
「状況は二度と平常には戻らないでしょう。分断はなくなりません。サプライチェーンとバリューチェーンの理解に努める必要があります。そのための最適なツールがグラフです」
UnitedHealth Group高度テクノロジー コラボラティブ副社長、
Edward Sverdlin氏
「グラフ＋AIの力は、データをコネクテッドデータに格上げし、ナレッジグラフとしてのセマンティクス（意味論）でエンリッチ化し、AI活動を合理化して拡張することで、最終的にすべての人にパーソナライズ化された体験を提供することにあります」
Intuit主席エンジニア アーキテクト、Jay Yu氏
「データをデータベースに適合するように無理に捻じ曲げたり、その捻じ曲げたデータに適合するようにクエリを捻じ曲げたりする必要はありません。問題に自然と適合する方法で進めれば、その結果としてはるかに短時間で実行できます」
ジャガー　ランドローバーデータアナリティクス ディレクター、Harry Powell氏
「TigerGraphのスピード、拡張性、グラフモデルは、これまであまりにも困難だと考えていた多くのアプリケーションを可能にしました。」
Wish.comデータ主任、Jack Xie氏
「50億個の頂点と200億個のエッジがあるような膨大なデータの中で関係性を探すのは容易なことではありません。しかし、TigerGraphは達成してくれました」
Amgenデータサイエンスとアナリティクス ディレクター、
Vishnu Maddileti氏
「TigerGraphの優れた拡張性とパフォーマンスにより、これまで実現できなかったことを達成し、そのプロセスの過程で進行中の調査作業をより効果的にサポートできるようになりました。」
OpenCorporatesCEO、Chris Taggart氏
「グラフデータベースが回答してくれる質問は、RDBMSではなかなか見つからない、または検索に非常に長い時間がかかってしまう。リレーションシップを探し出すのにもっと優秀なツールが必要だった。TigerGraphがぴったりだった」
サンタクララ郡IS マネージャー、Ely Turkenitz氏
「MLは隠されたパターンを探し出して、データをエンリッチするのに最適。グラフは、データ内の相互接続を表すのに完璧。この2つのコンポーネントの組み合わせが、完全なデータ処理サイクルを提供してくれる」
Ippen DigitalCEO、Jan Ippen氏
「グラフテクノロジーを使ってコロナの感染状況がリアルタイムで追跡できるようになった。パンデミックの状況下で達成できた最大のデジタルトランスフォーメーションの1つだ」
SaH Analytics InternationalCEO、Yaya Sylla氏
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