2023年の洞察：最新のデータスタックに統合されたLLMの活用法

ChatGPTが1年以上前に登場したことで、インターネットユーザーは常に利用できるAIアシスタントを手に入れました。これにより、エッセイの作成から複雑な情報の分析まで、さまざまなタスクを効率良く行うことが可能になりました。この急速な普及は、GPTSiriーズを含む大型言語モデル（LLM）の背後にある強力な技術を浮き彫りにしました。

現在、LLMは個別のタスクを強化するだけでなく、ビジネス運営全体を革新しています。企業は商用APIやオープンソースのソリューションを活用して、反復的なタスクを自動化し、効率性を向上させ、重要な機能をスリム化しています。例えば、マーケティングチームのためにAIを活用して広告キャンペーンを設計したり、迅速にデータベースにアクセスしてカスタマーサポートを強化したりすることが考えられます。

データスタックの変革

データは、大型言語モデルの性能にとって極めて重要です。これらのモデルが効果的に訓練されると、チームはデータを効率的に操作・分析できます。ChatGPTや同業他社が注目を集める中、多くの企業が生成AIをデータワークフローに統合し、ユーザー体験を簡素化し、顧客がコアタスクに集中できるようリソースを節約しています。

特筆すべき進展の一つは、会話型クエリ機能の導入です。この機能を利用することで、ユーザーは構造化データ（行と列で構成されるデータ）を自然言語で操作でき、複雑なSQLクエリを書く必要がなくなります。このテキストからSQLへの変換機能によって、非技術的なユーザーでも平易な言葉でクエリを入力し、データから洞察を得ることができるのです。

この能力を先駆けて開発している主なベンダーには、Databricks、Snowflake、Dremio、Kinetica、ThoughtSpotがあります。Kineticaは当初ChatGPTを利用していましたが、現在は独自のLLMを採用しています。Snowflakeは会話型データ問い合わせ用のコパイロットとSQLクエリ生成ツール、そして画像やPDFなどの非構造データから情報を抽出するDocument AIツールを提供しています。Databricksも「LakehouseIQ」ソリューションで同様の機能を提供しています。

新興企業でもAI分析に焦点を当てているところがあり、カリフォルニアのDataGPTは専用のAIアナリストを提供し、リアルタイムで何千ものクエリを実行して結果を会話形式で出力しています。

データ管理とAI戦略のサポート

LLMは洞察の生成に貢献するだけでなく、堅牢なAI製品を構築するために重要なデータ管理タスクを促進しています。この5月、InformaticaはClaire GPTを発表しました。これは複数のLLMによる会話型AIツールで、ユーザーが自然言語入力を使ってインテリジェントデータ管理クラウド（IDMC）のデータ資産を発見、管理、操作するのを支援します。Claire GPTはデータ発見、パイプライン作成、Metaデータ探索、品質管理など、さまざまな機能を持っています。

さらにAI製品の開発を支援するため、Refuel AIはデータラベリングやエンリッチメントタスク用に特化したLLMを導入しました。2023年10月に発表された研究では、LLMがデータセットのノイズを効果的に減らし、品質の向上に寄与できることが示されています。

LLMはデータエンジニアリングにおいても有用で、特にデータ統合やオーケストレーションに役立ちます。さまざまなデータ形式を変換したり、異なるソースに接続したり、Airflow DAGを構築するためのYAMLやPythonテンプレートを生成するためのコードを生成できます。

未来への展望

わずか1年でLLMは企業の情勢に著しい影響を与えました。2024年にこれらのモデルが進化するにつれ、データスタック全体や新たに出現するデータ可観測の分野でのさらなる応用が期待されます。Monte CarloはFix with AIというツールを導入し、データパイプラインの問題を特定し、修正コードを提案します。同様に、Acceldataはデータ可観測のためにBewgleを買収し、LLMの統合を強化しています。

新しいアプリケーションが登場する中、チームは社内開発したり微調整したりした言語モデルが高いパフォーマンスを維持できるように努めることが重要です。小さな誤りでも、顧客体験に重大な影響を与える可能性があるため、注意が必要です。