Last Updated on 2024-08-15 09:05 by admin
2024年8月14日、データクラウド企業のSnowflake Inc.は、自然言語でデータ分析を行えるAIシステム「Cortex Analyst」のパブリックプレビューを発表した。
Cortex Analystは、MetaのLlama 3モデルとMistral Largeモデルを使用して構築された完全マネージド型のサービスで、ビジネスユーザーが自然言語で質問するだけで、Snowflake上の構造化データから必要なインサイトを得ることができる。
このシステムは、複数の大規模言語モデル(LLM)エージェントを組み合わせて使用し、約90%の精度でインサイトを提供する。これは、既存のLLMを使用したテキストからSQLへの変換サービスの精度（約51%）を大幅に上回る。
Cortex Analystは、REST APIとして提供され、あらゆるアプリケーションに統合できる。セットアップ時にユーザーが提供するセマンティックモデルを使用して、組織固有の用語やデータ構造を理解し、より正確で関連性の高い結果を提供する。
Snowflakeの内部ベンチマークによると、Cortex Analystは最先端のGPT-4oモデルを直接使用した場合の51%や、Databricksの専用テキストからSQLへの変換機能の79%と比較して、約90%の精度を達成している。
プライベートプレビューでは、製薬大手のバイエルを含む40〜50の企業がCortex Analystを導入し、データ分析ワークフローを加速させた。今後、複数ターンの会話や、より複雑なテーブルとスキーマのサポートなど、さらなる機能が追加される予定である。
from:Snowflake launches Cortex Analyst, an agentic AI system for accurate data analytics
【編集部解説】
Snowflakeが発表したCortex Analystは、データ分析の世界に革命をもたらす可能性を秘めています。この新しいAIシステムは、ビジネスユーザーがデータに対して自然言語で質問できるようにすることで、データ分析の民主化を推進しています。
従来のBI（ビジネスインテリジェンス）ダッシュボードでは、ユーザーは事前に設定された指標やグラフに制限されがちでした。Cortex Analystは、この制限を取り払い、ユーザーが必要な情報をリアルタイムで得られるようにします。これにより、意思決定のスピードが大幅に向上する可能性があります。
特筆すべきは、Cortex Analystの高い精度です。Snowflakeの内部ベンチマークによると、約90%の精度を達成しているとのことです。これは、既存のLLMを使用したテキストからSQLへの変換サービスと比較して、大幅な改善です。この高精度は、複数のLLMエージェントを組み合わせて使用する独自のアプローチによって実現されています。
しかし、この技術にも潜在的なリスクがあります。例えば、AIが生成した分析結果を過度に信頼してしまう「自動化バイアス」の問題や、データの解釈に関する責任の所在が不明確になる可能性があります。また、セマンティックモデルの設定如何によっては、組織特有の文脈や用語が正しく理解されない可能性もあります。
規制の観点からは、AIによる自動化された意思決定プロセスの透明性や説明可能性が求められる可能性があります。特に金融や医療など、厳格な規制下にある業界では、AIの判断根拠を明確に示すことが必要になるかもしれません。
長期的には、Cortex Analystのような技術が普及することで、データリテラシーの高い人材の需要が更に高まると予想されます。単にデータを分析するだけでなく、AIが提示した結果を適切に解釈し、ビジネスに活かせる人材が求められるでしょう。
また、この技術は今後、より複雑な分析や予測モデリングにも応用される可能性があります。自然言語でのやり取りを通じて、高度な統計分析や機械学習モデルの構築までもが可能になるかもしれません。
Cortex Analystは、データ分析の未来を示す重要な一歩と言えるでしょう。しかし、その活用には慎重さと適切な理解が不可欠です。技術の進化に伴い、私たちもまた、AIと共存しながらデータを賢く活用する方法を学び続ける必要があるのです。