ペカンAI、全ての人がビジネス予測を手に入れるための予測生成AIを発表

生成AIが注目される業界トレンドとなる前から、予測AIは既存のデータを基に未来の出来事を予測する役割を果たしていました。両技術の強みを活かすことができる—これがPecan AIのビジョンです。

Pecan AIの紹介

創業から8年の間に、Pecan AIは企業向けに予測分析プラットフォームを構築し、2022年2月に6600万ドルを含む、総額1億1600万ドルの資金調達を行いました。

Predictive GenAIの発表

本日、Pecan AIは、生成AIの高度な能力と予測機械学習を融合させた新ツール「Predictive GenAI」を発表します。Pecan AIのCEO兼共同創設者であるゾハール・ブロンフマンは、「私たちは従来の機械学習ソリューションに注力していましたが、生成AIの革命が業界全体で展開されていました。しかし、生成AIは正確な予測を行うのが難しいのです」と述べました。

生成AIはコンテンツ要約やチャットボット開発などさまざまなタスクで優れた能力を発揮しますが、予測には特化していません。それに対して予測機械学習は、ユーザーにとって難しさを伴います。Pecan AIのPredictive GenAIは、これらの技術を効果的に組み合わせ、データサイエンティストが簡単に予測モデルを構築できるようにします。

ビジネスにおける予測AIの簡素化

Pecan AIは、企業が機械学習やAIを簡単に導入できるようにすることを目指しています。従来、予測分析ツールの主な使用者はデータサイエンティストでしたが、ブロンフマンは、Pecan AIがAIの能力を民主化し、ビジネス専門家が深い技術的専門知識なしでも予測の洞察を活用できるようにしていると強調しました。

Predictive GenAIの主な機能

1. 予測チャット: ユーザーは業務上の課題に特化した自然言語の質問を行い、関連性の高い予測フレームワークへと導かれます。

2. 予測ノートブック: この独自のSQLベースのノートブックは、予測モデルの構築をサポートします。生データをAIに適したデータセットに自動的に変換し、データのクエリ、構造化、結合を行う生成セルを利用します。ユーザーはこれらのセルを自動実行するか、SQLを用いて調整することができます。

生成モデルにおける予測AIの課題

生成AIはさまざまなタスクで効率的ですが、予測に関しては問題があります。ブロンフマンによれば、生成AIがトレーニング時に依存するデータセットは、予測モデルに必要な構造化フォーマットと一致しないためです。予測データセットは、明確に定義されたエンティティを行に、特徴を列に持つ必要があり、ターゲットラベルを含む必要がありますが、この形式でデータを取得するには、多くのデータエンジニアリングが必要です。この作業は通常、経験豊富なデータサイエンティストが担当します。

さらに、ブロンフマンは、予測モデルにおけるベクターデータベースの使用には限界があることを強調しました。ベクターベクトルは基本的な予測機能をサポートできますが、特性が制限され、単純なモデルか、データサイエンティストによる特徴エンジニアリングが必要です。

データ準備の革新

Predictive GenAIの会話型インターフェースが最も目立つ機能である一方、Pecan AIは自動データ準備と特徴エンジニアリングに革新をもたらすことにも注力しています。新たな自動化ソリューションは、モデルの精度を損なう可能性のあるデータ漏洩の軽減を目指しています。データ漏洩とは、予測中に隠しておくべきトレーニングデータを使用することであり、専門知識がなければ特定しにくいものです。

「漏洩の検知は特に非専門家には難しい」とブロンフマンは説明しました。「私たちはそれを特定し対処する自動化手法を提供します。」

Pecan AIは、アクセスのしやすさと正確性を向上させることで、企業が予測分析を活用する方法を変革し、AIの進化する環境の中でより情報に基づく意思決定を可能にします。