DataRobot Homepage | DataRobot
type: channel
description: AI that makes business sense
date: 2025-12-12T03:24:05Z
update period: hourly
update frequency: 1
update base: 2000-01-01T12:00+00:00
generator agent: https://wordpress.org/
items: 隠れた「AIコスト」：IDCの調査から生成AIおよびエージェントワークフローを大規模展開する際、ほぼすべての組織がコスト管理を失う実態が明らかに
items: AIエージェント時代の幕開けを体感するAIカンファレンス「AI Experience 2025 Tokyo」を開催
items: DataRobotがSAP Endorsed AppとしてSAP Storeでの提供を開始
items: DataRobot、NVIDIAとAIエージェントを管理するプラットフォームを共同開発
items: 過度な期待を避け、技術特性を踏まえた準備を─DataRobotがAIエージェント活用の勘所を解説
items: DataRobot、NVIDIAと共同開発したエージェントワークフォースプラットフォームを発表
items: AIがお店を予約してうれしい？
items: DataRobot Japan、AIエージェント開発を簡素化 セキュリティーやコスト削減機能も
items: AI管理・推進者の50%以上がハイパースケーラーのAI投資の補完を計画
items: DataRobot、高性能なエージェント型ワークフローを実現する初のオープンソース・フレームワーク「syftr」を発表

隠れた「AIコスト」：IDCの調査から生成AIおよびエージェントワークフローを大規模展開する際、ほぼすべての組織がコスト管理を失う実態が明らかに
type: item
creator: nobuohmori
date: 2025-12-12T03:24:02Z
subject: ニュースルーム
subject: プレスリリース
subject: AIエージェント
subject: 生成AI
description: 回答者の71%が、AI導入コストの発生源を、「ほとんど」または「まったく把握できていない」と認識 本リリースはグローバルで発表された「The Hidden AI Tax: IDC Research Reveals Nea... 投稿 隠れた「AIコスト」：IDCの調査から生成AIおよびエージェントワークフローを大規模展開する際、ほぼすべての組織がコスト管理を失う実態が明らかに は DataRobot に最初に表示されました。
encoded: 回答者の71%が、AI導入コストの発生源を、「ほとんど」または「まったく把握できていない」と認識 本リリースはグローバルで発表された「The Hidden AI Tax: IDC Research Reveals Nearly All Organizations Lose Cost Control When Deploying GenAI and Agentic Workflows at Scale」の抄訳版です。 エージェントワークフォースプラットフォームを提供するDataRobotがIDCとともに実施した新しい調査によると、生成AIを展開している組織の96%、またエージェント型AIを導入している組織の92%が、コストが予想よりも「高い」、または「はるかに高い」と回答しました。さらに深刻な課題として、71%がそれらのコストの発生源を「ほとんど」または「まったく把握できていない」ということです。 この財務上の「死角」は、初期段階からガバナンスとコストの可視性を組み込んでいる先行企業にとって、「勝者総取り」の市場を生み出しています。実際に、エージェントの導入を試験的に進めている組織は、2年以内に100を超えるエージェントを稼働させることを期待しているのに対し、導入準備段階にとどまる組織は、同時期に約25の展開に留まると予想されます。この展開数の差は、競争上の大きな隔たりとなっており、先行企業が市場シェアを獲得する中で、導入準備段階の組織は重い導入コストとROI（投資収益率）の欠如に苦しむことになる可能性を示唆しています。 AIコスト危機：資金は実際にはどこに流れているのか 数百人の意思決定者を対象としたこのレポートでは、ほぼすべてのエンタープライズ組織が、AIライフサイクル全体にわたる導入コストを過小評価していることが明らかになりました。79%の企業が何らかの形でAIエージェントを導入していますが、パイロットから本番稼働への道のりは、財政的な地雷原と化しています。調査では、推論処理が一般的なコスト課題として浮き彫りになった一方で、エージェントを展開する際の予期せぬ最大のコストとして、トークン消費とハルシネーションの是正が挙げられます。 この計算は非常に厳しいものです。エージェントの数が増えるということは、より多くのベンダー、より多くの人員が必要となり、従来のCIOでは把握できないコストが急増してしまうのです。 大規模展開で拡大する運用上の亀裂 大規模展開においては、エンタープライズにおけるAI導入のあらゆる段階で亀裂が生じています。生成AIを部門の75%以上に展開している組織は、平均して6社のベンダーツールに依存しています。さらに、IT部門の従業員のほぼ半数（48%）が生成AIやエージェント型AI関連の業務に費やされており、導入が限定的な組織の3分の1という数値から増加しています。この増加分の多くは、複数のツールやベンダーを管理し、統合しなければならないコストに関連していると言えるでしょう。 DataRobotのChief Product OfficerであるVenky Veeraraghavanは、次のように述べています。 「96%というコスト超過率は、単なる予算の問題ではなく、ほとんどの企業がAIを盲目的にスケールさせていることへの早期警告です。このデータはまた、危険な見通しも明らかにしています。10のエージェントでコストを制御できない組織は、100になっても管理できるはずがありません。その一方で、初期段階からガバナンス基盤、統合されたツール、そしてコストの可視化に投資してきた先行企業は、急速にリードを広げています。この差こそが、今後10年間の市場におけるリーダーを決定づけることになるでしょう」 このデータが示すことは明確です。真のビジネスインパクトを上げている組織と、導入段階から先に進めない組織を分けるのは、実験の速さではありません。導入段階で停滞している組織とは対照的に、先行企業は最初からエンタープライズレベルの管理体制を構築しているのです。 これは、彼らが最初からガバナンスを組み込み、統合されたプラットフォームに頼ってツールの乱立を抑え、予期せぬコストに不意を突かれないよう初期段階からコストの可視化に取り組んでいることを意味します。実際、調査では生成AIを本番稼働させてから1年以上の組織は、生成AIやエージェント型AIの目標達成において、エンドツーエンドのエンタープライズAIプラットフォームの活用が重要であると回答する可能性が2倍高いことが判明しました。 IDCレポート「The Agentic Workforce: From Experimentation to Scalable Impact」（英語版）の無料コピーを…

AIエージェント時代の幕開けを体感するAIカンファレンス「AI Experience 2025 Tokyo」を開催
type: item
creator: nobuohmori
date: 2025-11-21T03:15:00Z
subject: ニュースルーム
subject: プレスリリース
description: カルビー、シスメックス、住友電工、セブン銀行、ダイハツ工業、DIC、東邦ガス情報システム、LINEヤフーなど、「ビジネス変革をドライブ」するお客様企業のAI活用事例も多数紹介 エージェントワークフォースプラットフォームを... 投稿 AIエージェント時代の幕開けを体感するAIカンファレンス「AI Experience 2025 Tokyo」を開催 は DataRobot に最初に表示されました。
encoded: カルビー、シスメックス、住友電工、セブン銀行、ダイハツ工業、DIC、東邦ガス情報システム、LINEヤフーなど、「ビジネス変革をドライブ」するお客様企業のAI活用事例も多数紹介 エージェントワークフォースプラットフォームを提供するDataRobotは、DXやデータ/AI活用を推進するリーダーやAIを開発する現場担当者を対象に「AI Experience 2025 Tokyo ～AIエージェント時代の幕開けを体感〜」を2025年12月4日（木）に赤坂インターシティコンファレンスで開催いたします。 <img fetchpriority="high" decoding="async" width="1024" height="1024" src="https://www.datarobot.com/jp/wp-content/uploads/sites/11/2025/11/Speaker-session-3-speakers_Japanese_1080_1080_02-1024x1024.jpg" alt="Speaker session 3 speakers Japanese 1080 1080 02" class="wp-image-20882" style="width:412px;height:auto" srcset="https://www.datarobot.com/jp/wp-content/uploads/sites/11/2025/11/Speaker-session-3-speakers_Japanese_1080_1080_02-1024x1024.jpg 1024w, https://www.datarobot.com/jp/wp-content/uploads/sites/11/2025/11/Speaker-session-3-speakers_Japanese_1080_1080_02-600x600.jpg 600w, https://www.datarobot.com/jp/wp-content/uploads/sites/11/2025/11/Speaker-session-3-speakers_Japanese_1080_1080_02-300x300.jpg 300w, https://www.datarobot.com/jp/wp-content/uploads/sites/11/2025/11/Speaker-session-3-speakers_Japanese_1080_1080_02-768x768.jpg 768w, https://www.datarobot.com/jp/wp-content/uploads/sites/11/2025/11/Speaker-session-3-speakers_Japanese_1080_1080_02-1536x1536.jpg 1536w, https://www.datarobot.com/jp/wp-content/uploads/sites/11/2025/11/Speaker-session-3-speakers_Japanese_1080_1080_02-2048x2048.jpg 2048w" sizes="(max-width: 1024px) 100vw, 1024px" /> ■エージェント時代に取り残されないために、エンタープライズグレードで エージェントの活用を実現 近年、AI技術の進化は目覚ましいものがありますが、多くの企業にとってPoC（概念実証）の段階から実際にビジネス成果に繋がるエンタープライズグレードのAIエージェントを全社的に導入・展開するまでには、大きな障壁が存在します。 本イベントでは、NVIDIAと共同開発したエージェントワークフォースプラットフォームの最新アップデートやビジネスインパクトについて、ご紹介します。また、ゲスト基調講演には、カルビー株式会社で情報システム本部 本部長 兼 DX・S＆OP推進本部 ゼネラルマネージャーを務める小室 滋春 氏より「AI時代の主役は人だ！：カルビーの実践と未来への思い」と題して、ご講演いただきます。 イベントの最後には、AIエージェント時代に組織が注視すべき情勢について議論するパネルセッションを予定しています。滋賀大学 データサイエンス学部 河本 薫 教授、金融データ活用推進協会（FDUA） 代表理事 / 金融ＩＴ協会（FITA） 副理事長 / Trust 取締役会長 岡田 拓郎 氏、ダイハツ工業株式会社 DX推進室 / デジタル変革グループ長 兼 東京LABOシニアデータサイエンティスト 兼 DX戦略担当 太古 無限 氏、LINEヤフー株式会社 経営戦略CB…

DataRobotがSAP Endorsed AppとしてSAP Storeでの提供を開始
type: item
creator: nobuohmori
date: 2025-08-07T01:02:27Z
subject: ニュースルーム
subject: プレスリリース
subject: AIエージェント
subject: AIプラットフォーム
subject: SAP
subject: エージェントワークフォースプラットフォーム
subject: エージェント型AI
description: 本内容はグローバルで2025年8月5日に発表した「DataRobot Now an SAP Endorsed App Available on SAP Store」の抄訳版です。 エージェントワークフォースプラットフォー... 投稿 DataRobotがSAP Endorsed AppとしてSAP Storeでの提供を開始 は DataRobot に最初に表示されました。
encoded: 本内容はグローバルで2025年8月5日に発表した「DataRobot Now an SAP Endorsed App Available on SAP Store」の抄訳版です。 エージェントワークフォースプラットフォームを提供するDataRobotは、同社のエージェント型AIアプリとプラットフォームが、SAP StoreでSAP Endorsed Appに認定されたと発表しました。SAP Endorsed Appは、SAPのパートナーエコシステムにおけるソリューションの中でも特別なカテゴリーに位置付けられています。これらのアプリは、総合的なビジネスソリューションを提供し、あらゆるビジネスの可能性を最大限に引き出すための付加価値によって、顧客の主要なビジネス課題を解決します。 DataRobotのChief Product OfficerであるVenky Veeraraghavanは、次のように述べています。 「エンタープライズプランニングは、硬直化し、柔軟性を失いつつあります。システムはバラバラで、手作業による回避策がとられ、サイロ化されたチーム間の連携も不十分です。そのため、スピードと正確性が最も重要となる局面における意思決定が遅れてしまいます。AIがその解決策として期待されていますが、多くの場合、価値を生み出す前に頓挫してしまいます。組織のCIOが必要としているのは、単なる実験ではなく、適応性があり、実用的で、中核となる業務ワークフローに組み込まれたAIです。 これこそが、私たちのプラットフォームが提供するものです。SAP向けAI Appsの認定を受けた唯一のAIプラットフォームとして、私たちは新世代の『インテリジェントプランニング』を実現します。それは、常に連携し、ビジネス環境の変化に即座に対応できるプランニングです。そして私たちは、意思決定が下される最前線、すなわちビジネスチームの手にAIを直接届けます。SAP向けDataRobotは、CIOが直面するAI戦略と実行の間のギャップを埋めるために特別に設計されています」 SAP Endorsed Appとは、厳格なテストと評価プロセスを経て、SAPからプレミアム認定を受けたものです。今回の発表は、DataRobotが2025年3月にSAP上で稼働する財務およびサプライチェーンオペレーション向けのAIアプリケーションスイートを発表したことに続くもので、組み込み型AIが実際のビジネス成果を推進する力を改めて示しています。 DataRobotのエージェント型AIアプリとプラットフォームは、SAPと連携して、インテリジェントな意思決定支援、自動化、継続的な学習機能を既存の計画モジュールに直接組み込みます。SAPのデータおよびワークフローへのネイティブ統合により、これらのAI搭載アプリは、既存のシステムやプロセスを中断することなく、計画を加速させ、手作業による負担を軽減し、エンタープライズグレードのガバナンスを実現します。 SAPのGlobal Vice President, Software Partner Solution Monetization & Success であるDarryl Gray氏は、次のように述べています。 「エコシステムのイノベーションは、SAPのビジョンとお客様がIntelligent Enterpriseを実現するために不可欠な要素です。DataRobotが、エージェント型AIアプリとプラットフォームでSAP Endorsed Appの認定を受けたことを称賛します。DataRobotのようなパートナーは、統合されたイノベーションによってクラウドファースト戦略の実現を支援し、主要なビジネス課題を解決しながら価値を提供できることが証明されています」 DataRobotのエージェント型AIアプリとプラットフォームは、SAPとパートナー企業によるソリューションのデジタルマーケットプレイスであるSAP Storeで、購入が可能です。SAP Storeは、SAPの2,000以上の革新的なソリューションに加え、SAPアプリケーションを補完・拡張するパートナーソリューションを顧客にリアルタイムで提供し、ビジネスのデジタルトランスフォーメーションを可能にします。 DataRobotについて DataRobotは、AIチームが未来のエージェントワークフォースを実現できるよう支援しています。当社のプラットフォームは、組織がビジネスプロセスに直接統合されるAIエージェントを構築・拡張できるようにすることで、効率性を高め、業務を変革し、確かな成果をもたらします。組み込みのガバナンスとセーフガードにより、企業がAIを安全かつ自信を持って導入できるよう支援します。詳細については、…

DataRobot、NVIDIAとAIエージェントを管理するプラットフォームを共同開発
type: item
creator: nobuohmori
date: 2025-08-04T00:00:00Z
subject: DataRobot 関連ニュース
subject: ニュースルーム
description: 投稿 DataRobot、NVIDIAとAIエージェントを管理するプラットフォームを共同開発 は DataRobot に最初に表示されました。
encoded: 投稿 DataRobot、NVIDIAとAIエージェントを管理するプラットフォームを共同開発 は DataRobot に最初に表示されました。

過度な期待を避け、技術特性を踏まえた準備を─DataRobotがAIエージェント活用の勘所を解説
type: item
creator: nobuohmori
date: 2025-08-01T05:41:01Z
subject: DataRobot 関連ニュース
subject: ニュースルーム
description: 投稿 過度な期待を避け、技術特性を踏まえた準備を─DataRobotがAIエージェント活用の勘所を解説 は DataRobot に最初に表示されました。
encoded: 投稿 過度な期待を避け、技術特性を踏まえた準備を─DataRobotがAIエージェント活用の勘所を解説 は DataRobot に最初に表示されました。

DataRobot、NVIDIAと共同開発したエージェントワークフォースプラットフォームを発表
type: item
creator: nobuohmori
date: 2025-08-01T00:31:49Z
subject: ニュースルーム
subject: プレスリリース
subject: AIエージェント
subject: AIプラットフォーム
subject: NVIDIA
subject: エージェント型AI
description: エンタープライズグレードのAIソリューションを構築・運用するための初のエージェントワークフォースプラットフォーム 本内容はグローバルで2025年7月31日に発表した「DataRobot Announces Agent W... 投稿 DataRobot、NVIDIAと共同開発したエージェントワークフォースプラットフォームを発表 は DataRobot に最初に表示されました。
encoded: エンタープライズグレードのAIソリューションを構築・運用するための初のエージェントワークフォースプラットフォーム 本内容はグローバルで2025年7月31日に発表した「DataRobot Announces Agent Workforce Platform Built with NVIDIA」の抄訳版です。 DataRobotは本日、エージェントワークフォースプラットフォームを発表しました。これは、最も複雑な企業環境においても、完全に機能するエージェントワークフォースを構築、運用、管理するための初のソリューションです。NVIDIAと共同開発されたこのプラットフォームにより、組織はデジタル従業員のようにエージェントを管理し、展開や統合からリアルタイムの監視、再トレーニング、廃止までを行うことができます。これにより、インフラストラクチャ管理やクラウド構成の手間なしに、クラウド間、オンプレミス、ハイブリッド環境を問わず、AIエージェントのワークロードを迅速に実行、編成、そして自動的にスケールすることが可能になります。 業界を問わず、企業は内部文書への安全なアクセス性の向上、より良い財務計画の実施、リアルタイム予測によるサプライチェーンの改善など、AIエージェントの可能性を活用しようと競争しています。しかし、単発的な実験から先に進む上で、重大な課題に直面することが少なくありません。エージェントは継続的かつ安全なデータアクセス、ツール選択、強力なポリシーの適用、まったく新しい監視、デバッグ、制御方法が必要です。 企業特有の課題に対応するために構築されたDataRobot エージェントワークフォースプラットフォームは、信頼性の高いエージェントのライフサイクルマネジメントを実現するため、NVIDIA AI Enterprise ソフトウェアスイートを統合しています。これには、NVIDIA NIM モデル、NVIDIA NeMo マイクロサービス、NVIDIA AI Blueprints が含まれ、NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Server Edition GPU のようなアクセラレーテッドコンピューティングを活用して、信頼性のあるエージェントライフサイクル管理を提供します。これにより、組織は従業員と協力して働くエージェントワークフォースを展開し、生産性とビジネスインサイトを向上させるための完全な基盤を得ることができます。 DataRobot の CEO である Debanjan Saha は、次のように述べています。 「GPUも、モデルも、実用化したいという意欲も準備万端です。しかし、エージェントワークフォースを真に展開するために不足していたのは、それらすべてを運用化するシステムです。だからこそ、当社のエージェントワークフォースプラットフォームは唯一の存在なのです。NVIDIAとの戦略的提携を通じて、あらゆる企業が必要としているにもかかわらず、ほとんどの企業が達成できなかった、実験段階から信頼できるエージェントワークフォースへの移行を実現します。このプラットフォームを通じて、エージェント型AIを実現するだけでなく、スケーラブルにしています」 NVIDIA社 の Vice President, Enterprise AI である Justin Boitano 氏は、次のように述べています。 「組織がAIエージェントの新たな時代をリードするためには、エンタープライズグレードでインフラストラクチャを意識したソリューションが必要です。DataRobot エージェントワークフォースプラットフォームは、NVIDIAが提供するAIエージェントを安全かつ大規模に本番環境で実行するための目的に特化したシステムを提供します」 エージェントワークフォースプラットフォームは、以下の4つの柱を通じてこれらのビジョンを実現します。 1. エージェントのライフサイクルをエンドツーエンドで管理 AI開発者は、CrewAI、LangGraph、LlamaIndex用のエージェントテンプレートを使用して、運用に入る前にテスト、評価、ポリシーの適用ができます。組み込みの評価ツール、タスク固有のベンチマークとポリシーコントロール、エージェント固有のガードレールとコンプライアンステストにより、エージェントはスケールに応じた基準を満たすことを保証します。運用に入ると、DevOpsチームは、分散されたエージェントとツールの実行全体にわたるトレーサビリティ、エージェントID機能への標準対応、ユーザー権限委任機能を通じて、企業データとAPIへの準拠したアクセスを確保します。 2. エージェントワークフォースをあらゆる環境で実行 ワンクリックデプロイメントと単一の…

AIがお店を予約してうれしい？
type: item
creator: nobuohmori
date: 2025-07-27T23:21:00Z
subject: DataRobot 関連ニュース
subject: ニュースルーム
description: 投稿 AIがお店を予約してうれしい？ は DataRobot に最初に表示されました。
encoded: 投稿 AIがお店を予約してうれしい？ は DataRobot に最初に表示されました。

DataRobot Japan、AIエージェント開発を簡素化 セキュリティーやコスト削減機能も
type: item
creator: nobuohmori
date: 2025-07-21T07:23:59Z
subject: DataRobot 関連ニュース
subject: ニュースルーム
description: 投稿 DataRobot Japan、AIエージェント開発を簡素化 セキュリティーやコスト削減機能も は DataRobot に最初に表示されました。
encoded: 投稿 DataRobot Japan、AIエージェント開発を簡素化 セキュリティーやコスト削減機能も は DataRobot に最初に表示されました。

AI管理・推進者の50%以上がハイパースケーラーのAI投資の補完を計画
type: item
creator: nobuohmori
date: 2025-06-13T02:00:11Z
subject: ニュースルーム
subject: プレスリリース
subject: AI活用
subject: ガバナンス
subject: 生成AI
description: DataRobotの独自調査の結果、200人以上のAI管理・推進者が、AIのインパクトを制限する重要な課題として「相互運用性」「ガバナンス」「スケーラビリティ」を挙げる <日本のCIOに向けたWebinarを202... 投稿 AI管理・推進者の50%以上がハイパースケーラーのAI投資の補完を計画 は DataRobot に最初に表示されました。
encoded: DataRobotの独自調査の結果、200人以上のAI管理・推進者が、AIのインパクトを制限する重要な課題として「相互運用性」「ガバナンス」「スケーラビリティ」を挙げる <日本のCIOに向けたWebinarを2025年6月19日（木)に開催> Forbes JAPAN、レノボ・ジャパンによる「Forbes JAPAN CIO Award 2024-25」で”チェンジレガシー賞”を受賞したダイハツ太古無限氏が登壇。レガシーからの脱却と全社AI 活用実現の要諦と題し、部門横断的なAI展開を成功させるための「勘所」と具体的なステップを紹介します。 本リリースの内容は「Survey Reveals Over 50% of AI Leaders Plan to Augment Hyperscaler AI Investments」の抄訳版です。 「AIをビジネスの力に」を掲げるDataRobotはCIO.comと共同で実施したAI管理・推進者を対象としたグローバル調査の結果を発表しました。この調査では、50%以上の企業が、今後、ハイパースケーラーおよびクラウドサービスプロバイダーへの投資を補完する投資を行う予定であると回答しています。 ハイパースケーラーのAI製品に多額の投資を行っているにもかかわらず、AI管理・推進者は相互運用性の欠如、制限されたガバナンスとコンプライアンス機能、高額な維持コストといった重大な課題に直面しています。 調査結果の注目トピック: ・拡張性の限界: 回答者のうち、組織全体でAIの導入を実現できているのはわずか38%であり、ハイパースケーラーのAIツールIの拡張に課題があることが顕在化しました。 ・プロジェクトのデリバリー速度: 47%が、ハイパースケーラーのAIツールはプロジェクトのデリバリー速度において不十分であると回答しました。AIがビジネス上の意思決定を改善したと回答した人はわずか22%でした。 ・セキュリティのギャップ: 84%が、ハイパースケーラーのツールを使用したAIモデルのセキュリティ検証に課題があると回答し、半数近くがデータプライバシーに関する懸念を表明しました。データ漏洩、第三者のセキュリティリスク、ブランド評判の低下を、主な懸念事項として挙げています。50%以上の回答者が、AIセキュリティと規制遵守のギャップに対処するための新たなソリューションに投資する予定です。 ・ベンダーロックイン: 回答者の60%以上が、クロスクラウド利用での互換性におけるベンダーロックインの懸念を表明しました。これにより、顧客はマルチクラウドのアプローチを使用したり、既存のワークフローに新しいAI技術やLLMを追加したりすることが困難になっています。 ・高い維持コスト: ハイパースケーラーのツールに3年以上投資しているAI管理・推進者の51%と、全回答者の43%が、AIプロジェクトの維持にかかる高いコストについて懸念を表明しました。 DataRobotのChief Product OfficerであるVenky Veeraraghavanは次のように述べています。 「現代のCIOは、二つの難しい選択肢に直面しています。一つはAIをゼロベースから構築すること、もう一つはビジネスニーズに完全には合わないだけでなく、AIの効果を阻害する可能性のある、特定機能に特化したソリューションを購入することです。 DataRobotは、コストを抑え、強固なセキュリティを提供し、コンプライアンスを確保しながら、生産性とコラボレーションを向上させる統合されたAIソリューションを信じています。CVS、BMWグループ、米国陸軍といった企業に選ばれるISV（独立系ソフトウェアベンダー）として、またクラウドプロバイダーと密接に連携してきた豊富な経験を持つDataRobotは、あらゆる業界のCIOやAI管理・推進者と提携し、ビジネスプロセスにAIを浸透させ、AIイニシアチブを大規模かつ迅速に加速させます」 DataRobotのEnterprise AI Suiteは、既存のツール、インフラ、プロセス、データモデルを強化しながら、組織がAIユースケースを効果的かつ効率的に実現するための新しい方法を提供します。カスタマイズ可能なAIアプリケーションとエージェントフロー、オープンアーキテクチャ、そしてガバナンスとセキュリティのための事前構築されたAIパイプラインとオーケストレーションを提供することで、DataRobotはコンプライアンスを確保しながらAIのインパクトを加速・拡大し、ユーザーが従来の方法よりも最大83%早くAIを開発・展開し、コストを最大80%削減することを可能にします。 レポートの詳細はこちらからDL可能です。 なお、2025年6月19…

DataRobot、高性能なエージェント型ワークフローを実現する初のオープンソース・フレームワーク「syftr」を発表
type: item
creator: nobuohmori
date: 2025-06-06T02:00:11Z
subject: ニュースルーム
subject: プレスリリース
subject: AIエージェント
subject: AI活用
subject: syftr
subject: 生成AI
description: 本内容はグローバルで発表された「DataRobot Launches the First Open Source Framework “syftr” for Performant Agentic Workflows」の抄... 投稿 DataRobot、高性能なエージェント型ワークフローを実現する初のオープンソース・フレームワーク「syftr」を発表 は DataRobot に最初に表示されました。
encoded: 本内容はグローバルで発表された「DataRobot Launches the First Open Source Framework “syftr” for Performant Agentic Workflows」の抄訳版です。 全従業員向けAIエージェントプラットフォームを提供するDataRobotは、商用利用向けに高性能なエージェントワークフローを実現するために設計された、業界初となるオープンソースフレームワーク「syftr」が利用可能になったことを発表しました。syftrは、AIの実務者がAIエージェントのユースケースにおいて、精度、処理速度、コストが最適化されたコンポーネント、パラメータ、ツール、戦略の最適な組み合わせを発見し、実装することを可能にします。 組織がAIエージェントシステムの活用を積極的に模索する中、実務者や開発者は最新テクノロジーを迅速に評価し、モデルの品質、コスト、および期待する挙動に基づいて、特定のユースケースに対してエージェントワークフローが適切に機能することを確認する必要があります。 Syftrは、この課題を画期的な多目的アプローチで解決します。このアプローチでは、実現可能な構成を迅速にシミュレートし、エンタープライズデータを使用した最適なAIワークフローを特定し、タスクの精度、レイテンシー、コストを最適化します。 業界標準のRAGベンチマークにおいて、syftrは、わずかな精度とのトレードオフでコストを最大13倍削減できるワークフローを特定します。これにより、はるかに低い費用でほぼ最適なパフォーマンスを提供します。 DataRobotのChief Product OfficerであるVenky Veeraraghavanは、次のように述べています。 「実務家や開発者の皆様は、10の23乗通りにも及ぶエージェント・アーキテクチャの組み合わせが考えられ、有望そうに見えるアプローチでさえしばしば失敗に終わるという、絶えず進化し続けるAIエコシステムという名の迷路を進んでいます。私たちの使命は、そうした混乱を打ち破り、商用ユースケースや本番環境で実際に結果を出せるパラメータへと開発者の皆様を導くことです。syftrは、この状況を一変させます。私たちはsyftrによって、エンタープライズにとってAIエージェントを真に有用で、高性能、かつ柔軟にカスタマイズできるものへと変革しているのです。 これにより、実務家や開発者の皆様は、自社の保有データを活用してAI技術の可能性を最大限に引き出し、精度・速度・コストの最適なバランスを実現するユースケースを、初めて本格的に構築できるようになります。syftrがあれば、もう手探りの実験に頼る必要はありません。自信を持って、迅速にエージェント・パイプラインを実装できるようになるのです」 syftrは、いくつかの重要な革新を通じて、エージェントワークフロー全体の評価を合理化します。これにより、実務家は以下のことが可能になります。 最適なエージェント・パイプラインのパターン、コンポーネント、およびパラメータの発見: 多目的探索: パレート効率を用いた斬新なアプローチを活用し、さまざまなワークフロー戦略、パラメータ、モデル、コンポーネントを迅速に生成および評価することで、最適な精度、コスト、およびレイテンシーを備えた構成を発見します。 コストを最小限に抑えた、効率的な計算の実行: ベイズ最適化による早期停止メカニズム: パレートプルーナー技術を使用して探索を加速し、新しいサブフローをベースラインベンチマークと比較し、ベースラインを満たさない、または上回らない見込みのない新しいフローを削除します。このプロセスにより、計算時間とコストが80%削減されます。 最新の技術とテクノロジーの評価と実装: コンポーネントにとらわれない: 任意のモジュール、フロー、埋め込みモデル、またはLLMを評価でき、DataRobotのエンジニアとオープンソースコミュニティからの貢献に基づき、最新のテクノロジーでさえ最適化の対象となります。 エージェントパイプラインコードジェネレーター: 生成された本番環境対応のLlamaIndexコードをコピーすることで、AIワークフローを簡単に実装およびファインチューニング（微調整）できます。 DataRobotのDistinguished ResearcherであるDebadeepta Deyは、次のように述べています。 「今日のイノベーションの規模とスピードを鑑みれば、開発者が新しい技術、ツール、そしてLLMのアップデートの全てを手作業で評価することは不可能です。モデルの能力と性能を単独で評価するためのベンチマークは多数存在しますが、特に企業においては、モデルが…