DataRobot 生成AIオプション：DataRobot：株式会社日立システムズ

DataRobotの生成AIとは

いままのでDataRobot機能の拡張と、
生成AIの活用支援を実現しています。

生成AIの最適な組み合わせ（大規模言語モデル（LLM）、ベクターデータベース、組み込みモデルなど）を選択し、生成AIの業務活用を推し進めることが可能です。
LLMOpsを活用し、生成AIプロジェクトのコストや運用状況をリアルタイムで監視し、効果的に管理します。
安全で高品質な生成 AI アプリケーションとソリューションを本番環境にデプロイして維持します。
生成AIと予測AIのワークフローを統合することで、サイロ化を解消します。

DataRobotの生成AIで何ができる？

①貴社独自の生成AIが簡単に作れます（自社データの活用）

素の生成AIの課題
- 一定期間の選択せされた学習データで固定
- 個社の固有情報への対応力に課題
- 情報ソースの不明確さ
- ハルシネーション（嘘つき）対策が難しい
DataRobotの生成AI（RAG活用）
- 独自のデータソースを利用可能
- 情報ソースを明確化
- ハルシネーション対策に効果的

②構築した生成AIの運用・管理が行えます

生成AIを管理しない場合の問題点
- PoC段階では問題ないが、業務適用時に問題が発生する可能性がある
- 「確信度も踏まえて教えてください」のようにプロンプトエンジニアリングで対処する運用が必要となる
- PoCとしてスタートし易いが、結果の良し悪しの解釈が難しい
DataRobotによる生成AIの運用管理
（生成AI×予測AI）で評価する
- 生成AIの使用状況のモニタリングができる
- ガードレール機能を用いて、毒性のある入力を検知して停止できる
- 質問文や回答のトレンド変化をトラック

③いままでのDataRobotの機能が拡張されます

いままでDataRobotの課題
- 機械学習モデルを構築・精度向上するには、ビジネス関係者との連会や業務観点からのデータへの理解が必要
- 学習データにテキストが入っている場合に、より複雑な手法を使って学習したい
- データを操作するためのコーディング技術が必要
生成AI機能によるDataRobotの拡張
- 業務部門にもわかりやすい説明機能で議論を促進する、インサイトアシスタンス機能の提供
- テキストを用いた機械学習モデルの予測精度の向上が期待できる、OpenAIブループリントの提供
- ノートブック機能のコーディングを効率化する、DSコード生成機能の提供

DataRobotの生成AIオプションの特徴

お客さま独自の生成AIを構築！

LLMアプリの開発

実験が簡単にできる直感的なインターフェイスとプレイグラウンドの比較機能で、RAGの構築、複数のLLM、VectorDBを比較可能。生成 AIの業務適用を短期間で実現できます。また、“bring-your-own”（BYO）の機能により、自社のLLMやVectorDBをDataRobotに連携することもできます。

API化・Webアプリ化

数クリックでRAGをAPI化、自社の契約済みLLMと連携できます。また、わずか数行のコードで、組織の既存の業務や Slack、Salesforce、BI ツールなどのシステムに生成 AI を簡単に統合できます。さらに、Streamlit アプリケーションサンドボックスを使用すれば、オーダーメイドの生成 AI アプリケーションの構築、プロトタイプ作成、カスタマイズをわずか数クリックですばやく実行できます。