正確性、安全性、ガバナンス：生成AIをPOCからプロダクションに移行する方法
生成AIの企業導入に関して、ほとんどの組織は過渡期にあります。 私たちが話をした顧客の88% は、 現在、生成AIのパイロットプロジェクトを実行して いると述べていますが、大多数は、テスト環境から本番環境に実験を移行することに神経質になりすぎているとも述べています。 では、何がこの格差を引き起こしているのでしょうか？ それがコストとリスクに関する懸念です。 以前は、IT投資を行う場合、企業は「構築すれば価値は後からやってくる」という考え方をすることができましたが、もう違います。現在は、新しいプロジェクトは、ビジネスにとって価値あるものを迅速に生み出すことが求められています。 かつては、役員や投資家はIT投資に対するリターンが得られるまで数年待っても構わなかったかもしれませんが、今ではわずか6ヶ月での進展を求めています。 企業は、生成AI開発コストのROIを懸念しているだけでなく、AIシステムが悪い結果や不正確な結果（ハルシネーションなど）を吐き出し、ビジネスに損害を与えたり、企業の機密情報が漏洩する可能性があるこ
Unity Catalog ガバナンスの実際の動作：モニタリング、レポーティング、リネージ
Databricks Unity Catalog（UC）は、クラウドやデータプラットフォームにわたる企業のすべてのデータとAI資産に対して、単一の統合ガバナンスソリューションを提供します。 このブログでは、 Unity Catalog Governance Value Levers（ガバナンス・バリュー・レバー ）をより深く掘り下げ、包括的なデータとAIのモニタリング、レポーティング、リネージを通じて、具体的にどのようにポジティブなビジネス成果を実現しているかを紹介します。 従来の非統合ガバナンスに伴う全体的な課題 Unity Catalog Governance Value Levers ブログでは、情報セキュリティ、アクセス制御、利用監視、ガードレールの制定、データ資産からの「唯一の信頼できる情報源」の洞察の取得など、ガバナンスの組織的重要性の「理由」について議論しました。 Databricks UCがなければ、従来のガバナンスソリューションではもはやニーズに対応できません。 議論された主な課題には、複数のベ
DatabricksによるGenAIの構築とカスタマイズ：LLMとその先へ
ジェネレーティブAIは、ビジネスに新たな可能性をもたらし、組織全体で力強く受け入れられています。 最近の MIT Tech Reviewの レポートによると、調査対象となった600人のCIO全員がAIへの投資を増やしており、71％が独自のカスタムLLMやその他のGenAIモデルの構築を計画していると回答しています。 しかし、多くの組織では、自社のデータで学習させたモデルを効果的に開発するために必要なツールが不足している可能性があります。 ジェネレーティブAIへの飛躍は、単にチャットボットを導入するだけではありません。 この変革の中心は、 データレイクハウス の出現です。 このような高度なデータアーキテクチャは、GenAIの可能性を最大限に活用する上で不可欠であり、データとAI技術の迅速かつコスト効率の高い、より広範な民主化を可能にします。 企業が競争上の優位性を確保するためにGenAIを活用したツールやアプリケーションへの依存度を高める中、基盤となるデータインフラは、これらの先進技術を効果的かつ安全にサポートでき
Unity Catalogがもたらす価値は何か？
Reviewed by saki.kitaoka ガバナンスは、データとAI製品が正確なガイドラインと標準に従って一貫して開発され、維持されることを保証します。 アーキテクトのための設計図であり、一貫性、ガイドライン、標準によってソリューションとデータビジョンに命を吹き込みます。 反復可能なワークフロー管理により、データエンジニアのためのスケールとスピードを実現します。 データサイエンティストのためのAIモデルを共同で構築し、運用することで、スケールの大きな運用を可能にします。 データ資産を広く共有し、すべての人に利益をもたらすと同時に、必要なときには非公開にする、データ管理者のためのセキュリティです。 データとAI資産に基づくビジネス洞察の透明性を備えた、経営幹部にとっての信頼です。 また、 Databricks Unity Catalogを 使用することで、業務効率を高めることができます。 このブログでは、企業がユニファイド・ガバナンス・ソリューションを標準化する前に直面する多く の課題の概要を説明し、テクノロ