DataRobot、AIチームをさらに強くする「AI-Readyデータ」を発表
大規模な非構造化データの準備および処理機能を提供し、生成AIや予測AIの開発・導入を加速
「AIをビジネスの力に」を掲げるDataRobotは、生成AIと予測AIの開発を加速するための大規模および非構造化データの準備と処理機能を発表しました。この機能により、AIチームはモデル作成までの時間を短縮し、より質の高いアウトプットを得ることができ、コストの最適化も実現します。
DataRobotのCTO（最高技術責任者）であるMichael Schmidt氏は、次のように述べています。
「今日の多くのAIチームは、ビジネスニーズを満たすAIアプリケーションを開発、提供、管理するための適切なツールを欠いており、ニーズと利用可能なソリューションとの間のギャップは広がり続けています。私たちの新たなツールは、データ準備を合理化し、時間のかかるプロセスを排除することで、このギャップを埋めます。AIチームは協力し、結果につながるインパクトのある仕事に集中できるようになります。」
AIチームをさらに強くするための新機能と強化された機能
AI-Readyデータの準備を加速
- データ品質の評価、修復、改善の自動化: 自動化されたデータ品質レポート、バイアス検出、そして時系列、画像データ、テーブルデータに特化した特徴量エンジニアリングとテクニックの自動化により、手動でのデータ準備は不要になります。
- 関係性の自動検出: データセット間の類似した特徴量を自動的に検出して結合し、新しい特徴量を発見し、複雑さを軽減することで、反復的なコーディングや複雑なコーディングなしでトレーニングデータセットを構築します。
より質の高いRAGを生成
- すぐに使える生成AI対応データ: 組み込みのOCR（光学式文字認識）を使用して、非構造化ドキュメントを生成AI対応データに自動的に変換します。
- 高性能ベクトルデータベースによる高速・高精度なLLMレスポンス：メタデータを含むインデックス化、テキストのセマンティックチャンキング機能、複雑なクエリに対するマルチステップ検索、チャット履歴に基づくクエリ書き換えなどの高度な技術により、データ検索を高速化し、応答精度を向上させます。
効率的にスケールし、コストを最適化
- 業界最高の増分学習機能で、高精度なモデルを大規模に構築: 大規模なデータセットへの過学習を回避しながら、データを反復処理し、すべてのデータ型に対応する増分学習を行います。
- あらゆるワークフローに適応: NVIDIA AI Enterpriseソフトウェアプラットフォームに含まれるGPUに最適化されたNVIDIA RAPIDS AIライブラリなどのツールへのシームレスな接続を提供します。
- 展開の迅速なスケール: NVIDIA AI Enterpriseの一部であるNVIDIA NIMマイクロサービスを導入することで、開発時間を短縮し、反復作業を削減します。
NVIDIAでVice President of Enterprise AI Softwareを務めるJustin Boitano氏は次のように述べています。
「使いやすくスケーラブルなAI開発ソリューションは、企業がビジネスデータをAIを活用したアプリケーションへと転換するために不可欠です。DataRobotとNVIDIA AI Enterpriseの統合、そして事前構成されたNVIDIA NIMマイクロサービスにより、より多くの企業が開発を合理化し、本番環境に対応したAIを企業全体に簡単に提供できるようになります」
King’s Hawaiian でChief Data and Analytics Officerを務めるRay Fager氏は次のように述べています。
「DataRobotは、King’s Hawaiianの主要なビジネスプロセスを再定義し、合理化するのに役立っています。価格弾力性に関するインサイトを得るために何ヶ月も待つ必要はもうありません。AIモデルによって生産時間を50%以上短縮し、データの精度にも自信を持つことができるようになりました。これは、営業チームが3か月早く戦略を実行に移せることを意味し、プロモーション戦略を微調整し、ビジネスに測定可能な成果をもたらすための明確な行動を企業に提供します」
本発表に関する詳細は12月17日（火）15:00から実施するWebinar「加速するAI時代にビジネスに力を与えるただ一つのEnterprise AI Suite」でご紹介いたします。
