Google のデータクラウド パートナーによる生成 AI 開発の支援

※この投稿は米国時間 2023 年 8 月 25 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

現在、Google Cloud のデータ分析パートナーは、お客様がデータ管理から新しい AI ツールやワークフローを構築するまでの時間を大幅に短縮できるよう、Google Cloud との新しいアップデートやインテグレーションをロールアウトしています。これらのパートナー ソリューションは、業界で最もオープンなデータクラウド エコシステムを提供するという Google Cloud のミッションの大きな前進を象徴するとともに、生成 AI を構築するお客様にとっての重要な資産となります。

パートナーは、BigQuery などの Google Cloud サービス、Vertex AI の優れた基盤モデル、信頼できるインフラストラクチャを活用することで、お客様のデータに関する最も一般的（かつ複雑）なユースケースを改善できます。そして、データ分析パートナーは、企業が業界固有のニーズに対応する独自の生成 AI モデルを開発し、AI を適用してユーザーがより効率的にデータを探索できるようにするための多くのツールを提供しています。

生成 AI による業界固有のユースケースのサポート

企業は、一般的な業界特有の課題に対処するために生成 AI を使用できます。これには、医療機関が医療従事者の確認用に患者の記録を即座に作成できるようにしたり、融資担当者が未処理の申請の要約を瞬時に作成できるようにしたりするなどが挙げられます。このような業界シナリオのすべての基盤となるのがデータであり、Google Cloud のパートナーはこれらの課題に対処するためのいくつかの新しいソリューションをリリースしています。

• Confluent は、広く採用されているデータ ストリーミング プラットフォームを提供しています。Google Cloud の生成 AI を使用して、小売業や金融サービスの顧客向けに新しいソリューションをリリースし、ビジネス分析情報や業務効率を向上させています。たとえば、在庫管理担当者は、生成 AI を使用して地域の需要動向に基づいて供給不足を予測し、「在庫切れ」の商品を軽減できます。また、銀行のセキュリティ専門家は、生成 AI を適用してより正確なリスクモデルとアラートに基づいて不正行為の検出を強化できます。

• DataRobot は、AI ソリューションを構築するためのプラットフォームです。Vertex AI を使用し、医療従事者がデータを詳しく把握して意思決定できるようサポートします。新しいソリューションでは、患者の名前と症状をクエリすることで、分析に BigQuery を使用するモデルを実行し、AlloyDB に安全に保存されたパーソナライズ化された病歴を参照して、医療従事者が治療の次のステップを決定できるようにします。このソリューションにより、医療機関はデータを完全にコントロールできるようになります。また、今年後半にはお客様がプレビュー版にアクセス可能になります。

• MongoDB は、開発者向けのデータベース / データ プラットフォームを手掛ける大手企業です。Exafluence と共同で、化学業界向けに Exf ChemXpert というプラットフォームを開発し、研究者や化学者が合成の計画や、正反応、反応完了、逆合成経路を予測できるよう支援しています。このプラットフォームは、MongoDB Atlas Vector Search と Google Cloud の基盤モデルによる AI とデータ マイニング技術を使用し、新しい分子を発見します。Exf ChemXpert には、新しい分子設計の指針となる物性予測、より環境に優しい分子を開発するための化学反応の最適化、製薬業界における新薬の発見など、化学業界のさまざまな用途に対応する構成可能なコンポーネントも含まれます。

顧客のカスタム生成 AI モデル / アプリケーションの構築を支援

Dataiku、Redis、SingleStore、Starburst などのパートナーはすべて、顧客がプラットフォームに保存されたデータを使用して AI モデルをトレーニングし、新しい生成 AI アプリケーションを容易に構築できるようにしています。現在、これらの各パートナーは、顧客が関連データをベースに高度な AI モデルを適用できるよう取り組んでいます。

• Dataiku は、AI およびデータ サイエンスのプラットフォームです。Vertex AI と統合して PaLM 2 基盤モデルを自社の Prompt Studios インターフェースに導入し、エンジニアが生成 AI のプロンプトを設計、テスト、運用化する方法を改善します。PaLM 2 により、ユーザーは高度なモデルを Dataiku ワークフロー内に直接簡単にデプロイできるため、企業は生成 AI アプリケーションのより迅速な構築とスケーリングが可能になります。

• Redis は、エンタープライズ グレードのデータ プラットフォームを提供しており、Vertex AI と組み合わせることで、顧客がカスタムの生成 AI アプリケーションを構築できるよう支援します。Redis にベクトル データベースとして保存されているコンテキスト データと、Google Cloud の優れた基盤モデルの活用により、顧客は仮想ショッピング アシスタントや自動カスタマー サポート サービスなど、独自の生成 AI アプリケーションを構築できるようになります。

• SingleStore は、クラウド ファーストのデータベース システムです。Vertex AI を活用し、システム全体に保存されている関連データに基づいて、顧客による独自の生成 AI アプリケーション構築を支援します。これにより、SingleStore のユーザーは、chatbot（Google Cloud の自然言語処理を適用して、状況に即したより的確なレスポンスを提供）などの使用を通じて、リアルタイムのビジネス分析情報をより簡単に把握してコンテキスト化できるようになります。SingleStore では、これらの機能を今年後半にリリースする予定です。

• Starburst は、急成長中のデータレイク分析プラットフォームであり、Vertex AI と統合することで、顧客は複数のクラウド プロバイダやオンプレミス環境全体にまたがって保存されているデータから、生成 AI モデルを構築してトレーニングできるようになります。Starburst のフェデレーション エンジンにより、これらのデータが 1 つの環境に統合されるため、顧客は高度な分析ワークロードを実行して、Google Cloud の基盤モデルによる分析を向上させることができます。

生成 AI による大規模なデータセットの探索

生成 AI は、より多くの人々に大規模なデータセットを正確かつ確実に探索できるようにすることで、データを誰もが利用しやすいものにします。Vertex AI を使用することで、多くのパートナーが Google Cloud の LLM やその他の基盤モデルを Model Garden で活用し、さまざまなシステムに保存されているデータをユーザーが検索したり分析したりする方法を強化しています。

• Datastax は、スケーラブルなベクトル データベースを提供しており、Vertex AI と統合することで、顧客は本番環境に対応した安全な AI アプリケーションを構築できるようになります。開発者は、DataStax の Astra DB の新しい拡張機能を使用して、Astra DB に保存されたデータを Google Cloud の基盤モデルと簡単に組み合わせることができるようになり、自然言語理解を用いた検索クエリに対して、状況に即したより正確で一貫性のあるレスポンスが可能になります。この新機能は、今秋にリリースされる予定です。

• Elastic は、検索ベースのソリューションの主要なプラットフォームであり、Vertex AI と Elasticsearch Relevance Engine を統合します。エンタープライズ データと Google Cloud の基盤モデルを組み合わせることで、Elastic のユーザーは、ユーザーの複雑な質問に対して、より関連性の高い事実に基づいた回答を生成する安全なデプロイを期待できます。Elastic では、これらの機能を今年後半にリリースする予定です。

• Neo4j は、主要なグラフ データベースのプロバイダであり、Vertex AI と統合することで、自社の AuraDB データベース サービスにベクトル検索が追加されます。この機能により、パフォーマンスが高速化し、よりコンテキストに沿った正確な結果が提供されるため、検索エクスペリエンスが向上します。たとえば、消費者が小売業者のウェブサイトで傘を検索すると、レインブーツやレインジャケットの検索結果も見ることができます。AuraDB の顧客は、来週からこれらの機能を使用できます。

Google Cloud は、業界で最もオープンで柔軟なクラウド プラットフォームをお客様に提供したいと考えており、生成 AI における取り組みにもこれを反映させています。データ分析パートナーによる新たなインテグレーションは、生成 AI の力をより多くの顧客に広げていくうえで非常に重要であり、このような取り組みによって、企業の今後のデータ活用方法が劇的に向上すると確信しています。