Dataikuの生成AI機能がエンタープライズAIを革新する

2024年が歴史の一部となりつつある中、生成AIの世界的な影響はまさに歴史的と言えるものでした。今年、ビジネスの在り方は永遠に変わり、Dataikuはこの変革において重要な役割を果たしました。

この1年間、私たちは生成AIを単に利用可能にするだけでなく、企業で真に活用できる形にする新たな方法を導入してきました。ここでは、今年のAIの風景を形成したDataikuの主要な生成AIのイノベーションや関連機能をいくつかご紹介します。

本題に入る前に、各機能を以下のようなカテゴリに分けてご説明します：

**1: Game-Changers（ゲームチェンジャー）**: 企業にとって可能性を再定義した機能。信頼できる回答の生成から、データから説得力のあるストーリーを作成するまで、即座に全組織に影響を与える機能。

**2: GenAI Your Way**: ユーザーにかつてないほどの制御とカスタマイズを提供する機能。LLM（大規模言語モデル）の微調整やコード生成など、これらの機能は特定のビジネスニーズにAIソリューションを適応させます。

**3: Clarity and Trust（明確さと信頼）**: 透明性とセキュリティの重要なニーズに対応し、AIが強力になるにつれて、その説明可能性、安全性、信頼性を全関係者に保証する機能。

では、リストをご覧ください！

## Tier 1: Game-Changers（ゲームチェンジャー）
このカテゴリの機能は、データチームやビジネス関係者にとって真のゲームチェンジャーでした。以下の3つの注目機能が、企業がAIの力を活用する方法を根本的に再構築し、企業におけるAIプラットフォームの新たな基準を確立しました。

### Dataiku Answers
Dataiku Answersは、企業が持つ知識を活用する方法を変革しました。この機能は、ゼロ構成設定と洗練されたユーザーインターフェースで、データチームがデータプロジェクトを構築し運用するプラットフォーム上で、関係者が簡単に洞察を理解できるようにします。組織は今や、信頼できる知識ベースを瞬時にインタラクティブなAI洞察に変えることができます。
→ [**Dataiku Answersの動画はこちら**](https://videos.dataiku.com/watch/WCAxriYPBHZRBncYV7wmrH?)

たとえば、[Akamaiはこの機能を活用してデータ探索プロセスを合理化し、6,000時間以上を節約しました](https://www.dataiku.com/stories/detail/akamai/?_gl=1*h3oeae*_gcl_aw*R0NMLjE3MzUwMTAzODcuRUFJYUlRb2JDaE1JdzlyS3VxZV9pZ01Wd1JwN0J4M3lKUTlWRUFBWUFpQUFFZ0xNYnZEX0J3RQ..*_gcl_gb*R0NMLjE3MzAxNzIyMzQuQ2swS0NBaUE3SUdjQmhCU0VqMEFaX2lIajVGMy1vS2N2RVR3enFvaHZPVEo4dDg4dkpCWUtNMENnZWtnQ3RSNUlJQS1XVktmTkpiYUl0Wl9MWndiMEVzMFp2NlNzVEFVNmhPakdnSWctdy4yeXBnQ01EM21wWUJFSm1PMmVvQw..*_gcl_au*ODQ5OTkxOTMwLjE3MzAxMDU0MDU.*_ga*MjE4NDI2ODg1LjE3MjIzMjg0NDk.*_ga_B3YXRYMY48*MTczNzY3OTMyMS41MjQuMS4xNzM3NjgyMDAzLjYwLjAuMA..)。同社はDataikuを使ってローカルホストされたLLM搭載のチャットボットを構築し、あらゆるスキルレベルのユーザーに複雑な情報を提供する包括的なツールを提供しました。この効率性とアクセシビリティの組み合わせが、Dataiku Answersを知識の民主化を目指す企業にとって欠かせない存在にしています。

→ [さらに詳しく: Dataiku Answersで企業がどのように迅速に質問から回答に到達しているかを発見する](https://blog.dataiku.com/dataiku-answers)

### LLM Evaluation（LLM評価）
LLM評価レシピは、企業AIの最大の課題の1つである運用監視に取り組みました。このレシピの出力は基本的な指標を超えて、LLMパフォーマンスをスケールで測定し監視するための強力なビジュアル手段を提供します。

→[**LLM評価の動画はこちら**](https://videos.dataiku.com/watch/XixqLWtjcnV1SQ6haBMkw1?)

運用チームにとって、これはAIシステムのパフォーマンスに対する完全な可視性を意味し、自動化を活用してLLMOpsの安全策を構築することができます。詳細なメトリクスを生成する能力は、企業がLLMのガバナンスと品質保証に取り組む方法を変革しました。その結果、より信頼性の高いAIシステムと、信頼を持った関係者を実現しています。
→ [さらに詳しく: Dataikuで生成AIを自信を持って監視、改善、反復する方法を知る](https://blog.dataiku.com/how-to-evaluate-llm-quality)

### Dataiku Stories
Dataiku Storiesは、ビジネスレポートにおける重要な課題を解決し、データストーリーテリングを再定義しました。従来の静的なプレゼンテーションはすぐに古くなりますが、Storiesはライブデータソースに動的に接続し、ビジュアライゼーションと指標を自動的に更新します。これにより、スクリーンショットの陳腐化リスクを排除し、関係者が常に最新のデータを確認できるようにします。
→[**Dataiku Storiesの動画はこちら**](https://videos.dataiku.com/watch/jJf1tDyxK87mJZoHVnMfgt?)

→ [Blogを読む: Dataiku Storiesがどのように洞察の共有方法を変革しているか](https://blog.dataiku.com/dataiku-stories)

## Tier 2: GenAI Your Way
これらの機能は、ユーザーに前例のない制御力を与え、特定の企業ニーズに適応するAIソリューションを可能にします。

### LLM Fine-Tuning（LLM微調整）
Dataiku LLM MeshにおけるLLM微調整は、エンタープライズグレードのカスタマイズをもたらしました。非コーダー向けの直感的なインターフェースを通じてモデルを微調整するビジュアルな方法と、最先端技術にアクセスできるPythonベースのアプローチを提供します。
→[**LLM微調整の動画はこちら**](https://videos.dataiku.com/watch/o3srawdgMZe1BbHAX4utDL?)

HuggingFaceインストラクターベースのLLMまたはOpenAIモデルのどちらを使用しても、チームはエンタープライズレベルのガバナンスを維持しながら、事前に訓練されたモデルを特定のドメインに適応させることができます。この二重のアプローチは、シチズンデータサイエンティストと経験豊富な開発者の両方が、組織の言語を話すAIソリューションを作成できることを保証します。

→ [さらに詳しく: DataikuにおけるLLM微調整の利点を掘り下げる](https://blog.dataiku.com/llm-fine-tuning-in-dataiku)

### レシピAIアシスタントの生成
2024年12月に発表された「レシピAIアシスタントの生成(Generate Recipe AI Assistant)」は、データ変換の自動化における画期的な技術を提供しました。このアシスタントは、自然言語の説明を理解し、データセットのスキーマやサンプルデータを考慮して正確な変換を提案します。また、提案内容の明確な説明を提供します
→[**Generate Recipe AI Assistantの動画はこちら**](https://videos.dataiku.com/watch/khBdhQdHw3gHDxMct2jYgE?)

ビジネスユーザーにとって、この機能は複雑な技術的構文に苦労する必要がなくなることを意味します。ただ達成したい内容を説明すれば、アシスタントが複雑な部分を処理してくれます。一方、データの専門家にとっては、時間のかかるレシピ設定プロセスが、AIとの迅速な会話に変わります。このアシスタントはユーザーのフィードバックを学習するため、提案の精度が向上し続け、データチームにとってますます価値あるものとなります。

この新しいレシピは、ビジネスの意図と技術的な実装を直接結び付け、データ準備の時間を短縮するのに役立ちます。

→ [さらに詳しく: Dataikuでデータ準備を次のレベルに引き上げる方法を学ぶ](https://knowledge.dataiku.com/latest/data-preparation/visual-recipes/concept-generate-recipe.html?_gl=1*1kafrz0*_gcl_aw*R0NMLjE3MzUwMTAzODcuRUFJYUlRb2JDaE1JdzlyS3VxZV9pZ01Wd1JwN0J4M3lKUTlWRUFBWUFpQUFFZ0xNYnZEX0J3RQ..*_gcl_gb*R0NMLjE3MzAxNzIyMzQuQ2swS0NBaUE3SUdjQmhCU0VqMEFaX2lIajVGMy1vS2N2RVR3enFvaHZPVEo4dDg4dkpCWUtNMENnZWtnQ3RSNUlJQS1XVktmTkpiYUl0Wl9MWndiMEVzMFp2NlNzVEFVNmhPakdnSWctdy4yeXBnQ01EM21wWUJFSm1PMmVvQw..*_gcl_au*ODQ5OTkxOTMwLjE3MzAxMDU0MDU.*_ga*MjE4NDI2ODg1LjE3MjIzMjg0NDk.*_ga_B3YXRYMY48*MTczNzY3OTMyMS41MjQuMS4xNzM3NjgzMTE1LjU5LjAuMA..)

## Tier 3: GenAI for Clarity — 理解と信頼
このカテゴリは、AIライフサイクル全体にわたる透明性と理解を強化する機能に焦点を当てています。

### AI Explain
Dataikuが昨年リリースした[「AI Explain」](https://blog.dataiku.com/unwrapping-our-favorite-features-of-the-year)は、2024年にさらなる進化を遂げ、コードの説明能力を強化しました。このアップデートにより、Pythonスクリプト、SQLクエリ、カスタムコードレシピを含むコード資産を、チームが理解し記録する方法が変わりました。チームは、高レベルの概要から開発者向けの詳細な技術文書まで、コードの瞬時かつカスタマイズ可能な説明を生成できるようになりました。

[→ チームのコードを紐解く: Dataikuでプロジェクトの理解をよりスムーズにするコード説明を学ぶ](https://doc.dataiku.com/dss/latest/code_recipes/code-explanations.html?_gl=1*12q4c2z*_gcl_aw*R0NMLjE3MzUwMTAzODcuRUFJYUlRb2JDaE1JdzlyS3VxZV9pZ01Wd1JwN0J4M3lKUTlWRUFBWUFpQUFFZ0xNYnZEX0J3RQ..*_gcl_gb*R0NMLjE3MzAxNzIyMzQuQ2swS0NBaUE3SUdjQmhCU0VqMEFaX2lIajVGMy1vS2N2RVR3enFvaHZPVEo4dDg4dkpCWUtNMENnZWtnQ3RSNUlJQS1XVktmTkpiYUl0Wl9MWndiMEVzMFp2NlNzVEFVNmhPakdnSWctdy4yeXBnQ01EM21wWUJFSm1PMmVvQw..*_gcl_au*ODQ5OTkxOTMwLjE3MzAxMDU0MDU.*_ga*MjE4NDI2ODg1LjE3MjIzMjg0NDk.*_ga_B3YXRYMY48*MTczNzY3OTMyMS41MjQuMS4xNzM3NjgzMTg4LjYwLjAuMA..)

これらの説明は、プロジェクトのWikiにシームレスに統合され、組織が技術的な知識をキャプチャし共有する方法を変革します。これにより、開発者のオンボーディングが加速し、プロジェクトの継続性が確保されます。以前は慎重な文書作成に数時間かかっていた作業が、迅速に実行可能になり、開発者は重要なソリューション構築に専念できます。

### RAG and Knowledge Bank Updates
2024年、DataikuにおけるRAG（Retrieval-Augmented Generation）の進化は目覚ましいものでした。ユーザーは高度なテキスト分割制御や知識ベースのアップデートにより、冗長な処理を排除できるようになりました。また、Azure AI SearchやElasticSearchのサポートが新たに追加され、ベクトルストアの柔軟性が大幅に向上しました。さらに、親子関係の取得機能がAIの回答におけるコンテキスト保持を強化しました。

これらの革新は共有可能な知識ベースとも連携し、組織全体で統一された情報源を構築できるようになりました。詳細については、Dataikuのブログでクリスティーナ・シアオによる包括的な解説をご覧ください。

[→ さらに詳しく: DataikuでRAGパイプラインを簡素化する方法を知る](https://blog.dataiku.com/features-to-streamline-your-rag-pipelines)

### Prompt Injection Detection（プロンプト注入検出）
プロンプト注入検出は、管理者やITリーダー向けの大きな機能でした。ユーザーは、任意の汎用的な補完型LLMをセキュリティ判定者として選択し、検出プロンプトをカスタマイズし、特定の例を追加して精度を向上させる柔軟性を持つことができます。

[→ 今すぐ読む: Dataikuがリスクを軽減するために活用するその他の強力な方法](https://blog.dataiku.com/complete-risk-management-across-the-ai-lifecycle)

この機能は、検出された脅威や攻撃への対応指示を提供することで、システムメッセージのカスタマイズを可能にします。高度なガードレールとシームレスに統合されたこの機能は、システムの使いやすさを維持しながら、強固な保護を提供します。AIの安全性を懸念する企業にとって、LLM実装の安全性を確保する大きな一歩となります。

## 今後を見据えて
これらの機能を振り返ると、2024年が生成AIおよび企業AIにとって変革的な年であったことは明らかです。これらの機能は単なる技術的な能力を超え、AIをよりアクセス可能で信頼でき、価値のあるものにするという私たちのビジョンを体現しています。最先端のGenAI機能とエンタープライズグレードの管理・透明性を組み合わせることで、私たちは企業がデータ運用を変革しながら、最高水準のガバナンスと信頼を維持する支援をしています。

## Dataikuを活用した生成AIの詳細を見る
Dataikuは、セキュアなLLMゲートウェイ、ノーコードからフルコードまでの開発ツール、AI支援のアシスタントを提供し、生成AIを活用するための最適なプラットフォームです。
→ [生成AIでどのように新たな可能性を広げられるか学ぶ](https://www.dataiku.com/ja/%e8%a3%bd%e5%93%81/%e3%81%ae%e4%b8%bb%e8%a6%81%e6%a9%9f%e8%83%bd/generative-ai/)


原文: [The Dataiku GenAI Features Revolutionizing Enterprise AI](https://blog.dataiku.com/genai-features-revolutionizing-enterprise-ai)