DataRobot Launch Event ~2023 Summer の概要：「ビジョンからバリューへ」を支える生成 AIと予測 AI

生成AIは、AIの可能性における新しくエキサイティングな議論を巻き起こしながら、急速に進展しています。しかし、私たちが目にするのは、この技術クラスターという未知の海を航海する組織の前に立ちはだかる、現実的な不安、複雑さ、ハードルです。

生成AIはどのようにして具体的なビジネス価値を提供できるのか？この疑問は、予測AIを導入してきたチームにとっても変わらない課題です。

私たちDataRobotは、企業がAIで価値を実現する際に直面する多くの課題を目の当たりにする機会に恵まれてきました。私たちが知る3つの大きなハードルは以下の通りです：

• 生成AIライフサイクルと予測AIライフサイクルにまたがるサイロ化。
• 急速に進化する新しい技術を探求し、正しく評価すること。
• 既存の企業エコシステムとデータおよびAI投資との統合が不十分で、価値創造が損なわれる。

同時に、AIチームには、AIで何が可能かに対する非常に高い期待を実現しなければならないというプレッシャーが高まっています。

DataRobot Launch Event ~2023 Summerでは、クラウドデータウェアハウス、データレイク、プラクティショナーツール、およびビジネスアプリケーション全体にわたって、生成および予測AIプロジェクトの開発と管理のための一貫したエクスペリエンスを提供することによって、今日これらの課題に対処することを目的としたイノベーションを発表します。

生成AIと予測AI：両方の長所

DataRobotでは、生成AIと予測AIの融合が将来の価値の主要な源泉の1つであると考えており、スケールの大きな差別化された価値の推進を支援するために両者の長所を組み合わせています。

この可能性を強調するため、DataRobot Launch Event ~2023 Summerの一環として、予測AIと生成AIを使用して、人々に信頼されるGenAIソリューションを作成する方法を紹介します。

DataRobotを使用することで、生成的・予測的AIは合理化された効果的なプロセスとなり、価値への道筋における最大の課題や障害を克服するように設計されています。

そしてその道はすべて、ユーザーと利害関係者から始まる……。

ユーザーが喜ぶインタラクティブな生成・予測AIアプリの構築

新しいリリースでは、消費、生産、実験の間のギャップを縮めました。結局のところ、ユーザーがそれを使えなかったり、使い方を理解できなかったりしては、AIソリューションの意味がありません。

新しく導入されたStreamlitアプリホスティングを使えば、わずか数行のコードで、オーダーメイドの生成AIアプリケーションを構築し、瞬時にデプロイして共有することができます。消費、実験、制作を緊密に統合することで、あなたとあなたのチームは、GenAIソリューションの構築とGenAIアプリ体験のプロトタイピングを迅速かつ簡単に行き来することができます。これにより、人々が使いたいと思うリッチなインタラクティブ・アプリケーションを簡単に作ることができます。しかし、GenAIをユーザーに提供するためにアプリを構築するだけではありません。わずか数行のコードで、組織のオペレーションやビジネスシステム（Slack、Salesforce、BIツールなど）に生成AIを簡単に統合することで、ユーザーがどこにいても簡単に対応することができます。

私たちはまた、コードを一切必要とせず、完全にインタラクティブで会議対応の予測AIインサイトアプリを容易に作成できるようにしました。これらの洞察アプリには、ビジネスとモデルのテンプレートが含まれており、ビジネスに適した言葉で結果を説明することができます。what-if分析、最適化、将来シナリオのシミュレーションなどの機能により、データサイエンスチームは予測をインタラクティブで視覚的に直感的な洞察に効果的に変換することができます。

モダンでライブなコードファースト・エクスペリエンスでAIを素早く作成

私たちは、AIの実験とプロトタイピングを合理化する必要性を認識しており、DataRobot Notebooksの機能にさらに投資して、予測AIと生成AIのユースケースの作成に集中できるようにしています。バックグラウンドでは、私たちがインフラストラクチャとプロジェクト編成を行います。

当社のAPIファーストの統合により、お客様は生成AIイニシアチブの運転席に座ったままで、LLMの選択を管理し、データプライバシーを保護し、生成プロジェクトの財務面を管理することができます。当社のプラットフォームの柔軟性とオープン性により、任意のLLMを使用し、お好みの埋め込み方法とベクターデータベースを使用し、特定の生成AIのユースケースに適した正確でユーザーフレンドリーなエクスペリエンスを提供するために、プロンプトを迅速に実験して最適化することができます。ボーナスとして、当社の組み込みノートブック・ソリューションにより、インフラストラクチャの設計、構成、管理、およびスケーリングが不要になります。

さらに、Hugging Faceモデルとのシームレスな統合、PDFのエンドツーエンドのサポート、前処理タスクのための組み込み基礎モデルのような、テキストベースのAIのための新しいディープラーニングとNLP機能は、生成AIのユースケースに必要な非構造化データの取り扱いをさらに簡素化します。

プロセスをさらに改善するために、DataRobot Notebooksでは、すぐに使えるさまざまなコードスニペットやライブラリ（Generative AIとPredictive AI Accelerators）、新しいタスク固有のAPIコマンド、Azure OpenAIを搭載したコードアシスタント（現在パブリックプレビューで利用可能）を使って、AIプロジェクトをジャンプスタートさせることができます。

エコシステム全体でAIの管理とガバナンスを統一する

DataRobotは、ハイブリッドな生成・予測AI環境の管理を簡素化した。DataRobotは、組織がモデルのパフォーマンスを追跡し、応答性を確保できるガバナンスとモニタリング機能を提供します。DataRobotのAI運用では、配置や起源に関係なく、すべての生成AIと予測AI資産の360度ビューを提供します。

ベクターデータベースとAPIベースのLLMを管理し、「デプロイ」し、生成AIプロジェクトのモニタリングSLAを作成し、生成AIと予測AIの両方の資産を単一のレジストリに整理することができます。また、生成AIのコストが制御不能に陥らないように、DataRobotはLLMの使用状況の監視を支援します。

生成AIへの信頼とパフォーマンスの保証

AIに対する信頼を築くことは、普及のために極めて重要です。生成AIの一般的な課題の1つは、自動化されたコンテンツに全面的に依存することをためらう可能性があることです。特に、誤った生成AIの出力やAIの幻覚に関するニュースを考慮すると、なおさらです。

DataRobotは、カスタムパフォーマンス指標と、予測AIと生成AIを組み合わせることで、これらの懸念に対処します。DataRobotでは、基本的なモニタリングにとどまらず、毒性モニタリングや、ビジネスの評判を守るためにLLMが「オントピック」を維持しているかどうかなど、カスタムパフォーマンス指標を定義することができます。

生成AI成功への確立された道

私たちが話をするお客様や見込み客の多くは、今まさに生成AIの戦略計画を実現しなければならないというプレッシャーに直面しています。

私たちのプラットフォームは、堅牢な生成AIワークフローから高度なモニタリングや再トレーニング機能まで、あなた自身がそれを行うことを支援するように構築されていますが、私たちはまた、この複雑で比較的新しい分野では手に入れることが難しい、応用AIの専門知識の重要性も認識しています。

DataRobotは、10年の経験、何千ものお客様、何万ものユースケースにより、これらの専門ノウハウを提供できる数少ない組織の一つです。

そのため、生成AIで価値を提供するのに役立つイネーブルメント製品をいくつかご紹介します。

生成AI戦略アドバイザリーおよび技術支援サービス

• 生成AIテーマ創出ワークショップ＆ロードマップワークショップにより、価値の高い機会を体系的に特定し、優先順位を付けます。
• 私たちのエグゼクティブ向けワークショップで、すべてのリーダーを素早くスピードアップさせましょう。

生成AIサービスパッケージ

• LiveワークショップとHands-On Labsで、大規模な生成AIアプリケーションの構築、最適化、モニタリングの方法を学びます。
• 私たちのGenAI実行サポートで、専任のサポートを受け、イニシアチブを迅速に進めましょう。

クラウドおよびハイブリッド環境全体にわたる統合インテリジェンス・レイヤーの構築

私たちは、お客様のAIプロジェクトが孤立して存在するものではないことを知っています。だからこそ私たちは、お客様の既存のデータや分析インフラとの統合を拡張し、強化し続けているのです。

GoogleおよびSnowflakeとのネイティブ統合を強化しました。データを移動することなく、SnowflakeとGoogle BigQueryで重複排除、テーブル結合、集計などのデータ処理を高速に実行できるようになりました。OAuth、Key-Pair認証、サービスアカウントを利用することで、GoogleとSnowflake環境に対する完全なコントロールとセキュリティを保持しながら、アクセスを許可することができます。

Airflowデータを取り込み、簡単なPythonコードでDatabricks Sparkクラスタ上で予測を実行し、ワンクリックでAzureMLにモデルをデプロイすることができます。

その他のアップデートには、AzureとAWSの両方で利用できるようになったシングルテナントSaaSが含まれ、AWS向けのHIPAA準拠オプションや、Azureユーザー向けのAzure Kubernetes Serviceのネイティブサポートなど、インフラストラクチャの完全なコントロールを維持するのに役立ちます。

これらは最新リリースのハイライトの一部に過ぎません。DataRobot Launch Event ~2023 Summer オンデマンドをチェックして、新機能の詳細をご確認ください。

すでにDataRobotで生成AIの旅に出たお客様2社、FordDirect、Baptist Health South Floridaの取り組みをぜひご覧ください。

これはDataRobotのこれからの始まりに過ぎません。秋に向けて取り組んでいることがたくさんありますので、ご期待ください。