本ブログはグローバルで公開された「AI apps and agents that scale impact across your business」の抄訳版です。

AIへの多大な投資にもかかわらず、多くの組織はそのポテンシャルを魅力的なビジネス成果に変換することに苦戦しています。

適切なツールを備えていると感じているAI実務者はわずか3分の1に過ぎず、予測AIアプリのデプロイには平均7カ月、生成AIに至っては8カ月を要します。それでも、これらのソリューションへの信頼度は低いことが多く、組織はAI投資を十分に活かしきれない状態に置かれています。

デプロイを効率化しチームを支援することで、適切なAIアプリとエージェントは、企業が予測AIと生成AIのユースケースをより速く、より大きな成果とともに提供する手助けができます。

AIアプリケーションの成功を妨げているものは何か？

データサイエンスチームやAIチームは、長期にわたる開発サイクル、統合のハードル、非効率なツールに直面することが多く、高度なユースケースの提供やビジネスシステムへの統合を困難にしています。

カスタムの修正は迅速な回避策を提供するかもしれませんが、多くの場合スケーラビリティに欠け、企業がAIのポテンシャルを十分に引き出せない状態に留まります。その結果は –  機会の損失、断片化したシステム、そして増大するフラストレーションです。

これらの課題に対処するため、DataRobotのAIアプリとエージェントは、ゼロから構築する複雑さを伴うことなく、デプロイを効率化し、タイムラインを加速し、高度なユースケースの提供をシンプルにします。

AIアプリとエージェント

インパクトのあるAIユースケースの提供は、カスタムAIソリューションによってより速く、より効率的に行えます。具体的には、DataRobotの新機能は以下を提供します。

• 大規模なコード書き換えの必要性を削減することによるデプロイの効率化
• ビジネスロジック、ガバナンス、ユーザーエクスペリエンスのためのビルトインテンプレートによるタイムラインの加速
• 組織固有のニーズに合わせてアプローチをカスタマイズし、有意義な成果を確保する柔軟性

コラボレーティブAIアプリケーションライブラリ

分断されたワークフローとリソースの散在は、AIデプロイの進行を極度に遅らせ、進捗を停滞させます。DataRobotのカスタマイズ可能なフレームワークはGitHub上でホスティングされており、チームが共有AIアプリケーションライブラリを構築する手助けをします。

• 基盤となるフレームワークからスタート
• 組織の要件に合わせて適応
• データサイエンス、アプリ開発、ビジネスチーム全体で共有

これらの組織固有のカスタマイズにより、チームはより速くデプロイし、セキュリティを強化し、組織全体でシームレスなコラボレーションを促進できます。

スケーラブルなAIに向けて断片化されたワークフローを効率化する方法

ビジネスワークフローにシームレスに統合される使いやすいAIインターフェースの構築は、多くの場合、遅く複雑なプロセスです。カスタム開発と統合の課題により、チームはゼロからのスタートを強いられ、非効率と遅延を招きます。アプリ開発、ホスティング、プロトタイピングをシンプルにすることで、デリバリーを加速し、ビジネスワークフローへのより速い統合を可能にします。

AI App Workshop

ローカル環境のセットアップやDockerイメージの生成は、しばしばボトルネックとなります。依存関係の管理、設定の構成、システム間の互換性の確保は、時間がかかり、エラーや遅延が発生しやすい手作業です。

DataRobot Codespacesにより、StreamlitやFlaskなどのフレームワークを使用してモデル向けのコードファーストAIアプリケーションを構築できるようになりました。開発をシンプルにし、カスタム生成AIアプリインターフェースの迅速な作成とデプロイを可能にします。

新しい組み込みCodespaceサポートにより、効率化されたファイルシステム内でインターフェースの開発、アップロード、テスト、整理を容易に行えるようになり、一般的なセットアップの課題が解消されます。

Q&Aアプリ

DataRobotのもう一つの新機能により、生成AIモデルのプロトタイプ作成、テスト、レッドチーミングのためのチャットアプリケーションを素早く構築できます。シンプルで事前構築されたGUIにより、モデルのパフォーマンスを評価し、効率的にフィードバックを収集し、ビジネスステークホルダーと協力してアプローチを改善できます。

この効率化されたアプローチにより、初期開発と検証が加速されます。また、その柔軟性により、優先事項の変化に応じてコンポーネントをカスタマイズまたは置き換えることができます。

カスタムメトリクスの追加とストレステストの実施により、アプリケーションが組織のニーズを満たし、レスポンスへの信頼を構築し、シームレスな本番デプロイメントに向けた準備が整っていることを確認できます。

スケーラブルなAIアプリケーションを妨げているものは何か？

スケーラブルで信頼できるAIアプリケーションの提供には、ワークフロー、ツール、チーム間の一貫性が求められます。効率化されたプロビジョニング、標準化、統合がなければ、遅延と非効率が進捗を停滞させ、イノベーションを妨げます。

しかし、適切なツールがあれば、プロセスを統合し、エラーを削減し、成果をビジネスニーズに整合させることができます。

宣言型APIフレームワーク

DataRobotの宣言型APIフレームワークは、生成AIと予測AIのユースケース向けに、スケーラブルで再現可能なAIアプリケーションの開発をシンプルにします。チームは作業を複製し、パイプラインを保存し、ソリューションをより速く提供できるようになります。

ワンクリックSAPエコシステム連携

AIモデルを既存のエコシステムに統合することには、互換性の問題、サイロ化されたデータ、複雑な構成など、多くの課題があります。DataRobotのSAP DatasphereおよびAI Coreとのワンクリック統合により、このプロセスがシンプルになります。

• 最小限の工数でシームレスに接続
• SAP資格情報とコンピューティングリソースを指定
• データにモデルを近づけ、より高速で効率的なスコアリングを実現
• DataRobot内でデプロイメントを直接監視

この統合により、レイテンシーが最小化され、ワークフローが効率化され、スケーラビリティが向上し、AIソリューションをエンタープライズスケールでシームレスに運用できるようになります。

適応力のあるAIでワークフローを変革する

AIの統合はワークフローを中断するものではなく、強化するものであるべきです。

ビジネスに適応する柔軟でカスタマイズ可能な、シームレスにデプロイ可能なAIを想像してみてください。適切なツールがあれば、課題を克服し、より速く価値を提供し、AIが障害ではなくイネーブラー（推進力）となることを確実にできます。

組織のAIを評価する際、適切なAIアプリとエージェントは、本当に重要なことに集中する手助けとなります。エンタープライズAIを大規模に実現するAIアプリで、何が可能かを探ってみてください。