Salesforce が Einstein Studio を発表: 独自の AI モデルを構築してデプロイ


+ [Einstein Studio で AI モデルを作成する](https://trailhead.salesforce.com/ja/content/learn/modules/build-ai-models-in-einstein-studio?trail_id=drive-productivity-with-einstein-ai)

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+ [原文:Salesforce Announces Einstein Studio: Build and Deploy Your Own AI Models](https://www.salesforceben.com/salesforce-announces-einstein-studio-build-and-deploy-your-own-ai-models/)

Einstein Studio は、企業が独自の (所有データ) を使用して AI モデルを構築およびデプロイすることを容易にする Salesforce の新しいテクノロジーです。

Salesforce は、大規模言語モデル(LLM) に対して不可知論的なアプローチに従っています。Salesforce 独自の LLM を使用し、他のプラットフォーム (Amazon SageMaker、Google Vertex AI など) から独自のモデルを持ち込み (BYOM)、自社のデータを他の予測 AI サービスまたは生成 AI サービスの優先 AI モデルと組み合わせることができます。

なぜこれが大問題なのでしょうか? 組織は、経営幹部からの関心を集め、競争力を維持するという目標を掲げて AI を導入する方法と、データ プライバシーを尊重するために責任を持って導入する方法を急速に学んでいます。

この慌ただしさの中で、興奮と現実の間には不一致が生じています。ある調査では、経営幹部の約 60% が組織の導入まであと 1 ～ 2 年であり、AI プロジェクトの 54% が試験運用から本番環境への移行に失敗していると回答しています。

# Einstein Studio とは何ですか?
Einstein Studio を使用すると、会社のデータを他の予測 AI サービスまたは生成 AI サービスの優先 AI モデルと組み合わせることができます。これは追加オプションであり、データ プライバシー (組織がデータを所有している) と他のサービスの AI モデルの力を組み合わせます。

データサイエンスおよびエンジニアリングチームは、Salesforce 内で独自モデルの持ち込み (BYOM) アプローチを使用して、カスタム AI モデルを簡単に構築、トレーニング、アクティブ化できます。

+ つまり、カスタム AI モデルを構築およびトレーニングして、Salesforce アプリケーション全体で使用して、予測や自動生成されたコンテンツを通知できるようになります。
+ AI の統合とモデルのトレーニングに関連する手動で時間のかかる負担を軽減します。
+ ゼロ ETL (抽出、変換、ロード) フレームワークを使用して、販売、サービス、マーケティング、コマース、IT 全体にわたる最も関連性の高いデータを高度な AI モデルに注入します。既存のデータからさらに多くのデータを取得 – 統合は必要ありません。

# Einstein Studio の仕組み
Einstein Studio は、カスタムモデル (外部で構築) と CRM データの間のこの独自の導入プロセスの各ステップをガイドするインターフェースです。

モデル ビルダーは、次のようなモデルのタイプを選択するように求めます。

+ モデルを最初から作成する
+ SageMaker モデルを接続する
+ Google Vertex AI モデルを接続する
+ 別のプラットフォーム上のモデルを接続する

[モデル ビルダーへようこそ] サイド パネルには、使用するモデル タイプ、モデルを最初から作成する方法、モデルを登録する方法など、各オプションに関する詳細なガイダンスが表示されます。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/328136/5f31033b-4b06-0172-893b-c217d09df26e.png)

モデルがアクティブ化されると、独自のレコード ページで詳細を確認できます。これには、CRM 内でモデルの使用状況のログを保存する予測ジョブが含まれます。ここには次のような役立つ情報が表示されます。

+ 職種名
+ タイプ
+ 状態
+ 最終実行日
+ 最終実行ステータス

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/328136/57d39e14-6f39-2137-dd99-7910352d6639.png)


# Einstein Studio モデルは拡張可能です

Salesforce プラットフォームの原動力の 1 つは、追加機能を提供するために再利用できるビルディング ブロックと同じように、プラットフォーム上の 1 か所で作成されたアイテムを他の領域で利用できるということです。

Einstein Studio で開発されたモデルを Salesforce Flow Builder で利用して、GenAI の推奨事項を自動化プロセスに挿入できます。下の図では、フローが「予測の確認」ステップからの出力を評価し、メール購読者に 1 つ下のステップに送信するように設定されていることがわかります。製品推奨メールを受信するためのパス、または代替パス。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/328136/32b79977-1a19-ebf6-833d-fc1838944b34.png)

# まとめ

Salesforce は、GenAI CRM (次世代の CRM) を組織に導入するために目標を達成しました。数か月以内に出現した機会により、 Salesforce プロフェッショナルになるには確かにエキサイティングな時期です。

Einstein Studio は、企業データを他の予測 AI サービスまたは生成 AI サービスの優先 AI モデルと簡単に組み合わせられるようにすることで、テクノロジー業界の AI 導入における最大の課題の 1 つを解決します。これは、ユーザーがAI を行動に移せるようにする上で重要な役割を果たします。

Salesforce は独自の LLM を開発しましたが、市場には他にも人気のある選択肢 (ほんの一例を挙げると、Amazon SageMaker と Google Vertex AI) があり、それらは世界中の技術チームによって採用されており、Salesforce はオープン エコシステム アプローチを提唱し、組織にチームが選択したプロバイダーを自由に選択できます。

これは Salesforce エコシステムにとって非常に興味深いニュースであり、GenAI を組織に強力に追加するために、Salesforce が Einstein Studio インターフェースなどのツールを提供し続けることを期待します。