AI導入のギャップを埋める：データ＆AI分野の女性リーダーが語る業界トレンドと洞察
急速に進化するAIの世界において、あらゆる業界の企業がその変革力を活用しようとしています。しかし、AIの成功した活用と導入には、単なる技術投資を超えた包括的なアプローチが求められます。最先端の技術を取り入れると同時に、戦略的なスキル開発とのバランスを取ることが必要です。データの質や管理が多くのリーダーにとって重要視される一方で、AI成功のカギとなるのは、しばしば見過ごされがちな「人」の要素です。適切な人材と組織文化を育て、AIの能力を効果的に統合し、大規模に活用できる体制を構築することが重要です。 MITスローン・マネジメント・レビューの最近の研究 によると、C-suite（経営幹部）の94％が技術投資を増やす計画を立てている一方で、そのうちスタッフのスキル向上に焦点を当てた投資はわずか26％に過ぎず、2023年時点で生成AIに関するトレーニングを全従業員に提供している企業は5％にとどまっています。このように、包括的なトレーニングプログラムと継続的な学習文化の重要性が明らかです。これにより、選ばれたプラットフォー
イノベーションを祝して：Databricks Generative AIスタートアップチャレンジのファイナリスト発表
私たちは、 Databricks Generative AI Startup Challenge のファイナリストを発表することを大変嬉しく思います。これは、Databricks Data Intelligence Platform上で生成AIの力を活用する革新的な初期スタートアップをスポットライトに当てるために設計されたコンペティションです。AWSとの協力のもと、このチャレンジは技術の限界を押し広げ、現実の問題を解決しようとする多くの参加者を引きつけました。賞金総額100万ドル以上と、3人の勝者に対する可能性のあるDatabricks Venturesの資金提供があるため、非常に大きな賞金となっています。 ファイナリストをご紹介します 厳格な選考プロセスを経て、以下の4つのスタートアップを最終候補として発表します。 ChipStack ChipStack は、今日のテクノロジーにおける最も重要な課題の一つ、つまり複雑な半導体チップをより速く、より良く構築する方法に取り組んでいます。生成AIの力を活用して、Chi
Databricksのトレーニングは企業全体のデータ+AIのスキルギャップの解消に投資しています
データ+AIスキルギャップ 「スキ ルギャップ」は長年にわたりCEOやリーダーたちが懸念してきた問題で、そのギャップはますます広がっています。 McKinsey によると、全世界で最大3億7500万人の労働者が、企業のニーズを満たすために近いうちに職業を変える必要があるかもしれません。現在の労働力がどこにいるのかと、数年後に必要とされる場所との間には大きな隔たりがあります。この予想されるギャップを考慮に入れて、リーダーたちは自分たちの労働力のスキルアップと再教育に焦点を当てる必要があります。このスキルギャップは、データ+AIの急速な技術進歩とともに特に感じられます。 Databricksトレーニングが組織に与える影響 最近の調査で、数百人のチームリーダーや人事マネージャーに、Databricksのトレーニングが彼らのチームや組織にどのような影響を与えているかを定量化してもらいました。コスト削減から効率向上、新たなビジネス問題の解決能力に至るまで、さまざまな指標を通じて、チームリーダーはDatabricksのトレーニ
AIエージェントシステム：信頼性の高い企業向けAIを実現するモジュール型エンジニアリング
モノリシックからモジュラーへ 新技術の概念実証（POC）は、多くの場合、特性を明確にするのが難しい大規模でモノリシックな単位から始まります。POCはその性質上、拡張性、保守性、品質といった課題を考慮せずに「技術が動作する」ことを示すために設計されます。しかし、技術が成熟し広く展開されると、これらの課題に対応するために、製品開発はより小さく管理しやすい単位に分解されていきます。これがシステム思考の基本的な概念であり、AIの導入が単一のモデルからAIエージェントシステムへと進化している理由なのです。 モジュール設計の概念が適用されてきた分野: modular design 自動車 : 座席、タイヤ、ライト、エンジンなどを異なるベンダーから調達可能 コンピュータチップ : メモリ、I/Oインターフェイス、FLASHメモリなどの事前構築されたモジュールを統合 建築物 : 窓、ドア、床、家電など ソフトウェア : オブジェクト指向プログラミングやAPIにより、小規模で管理可能なコンポーネントに分割 ほぼすべてのエンジニアリ
「Microsoft Ignite 2024」における Azure Databricksの発表
Azure Databricks は、2024 年 11 月 18 日から 22 日にかけてシカゴの McCormick Place West で開催される Microsoft Ignite 2024 に参加できることを非常に楽しみにしています。Gamechanger レベルのスポンサーとして、Azure Databricks の強力なデータおよび AI 機能を一連のセッション、パートナーとの連携、ネットワーキングイベントを通じて披露し、Microsoft...
データインテリジェンスと評価インテリジェンスを統合する：Databricks VenturesがGalileoに投資
私たちの顧客は、生成型AIを試験から本番環境へ移行させる最大の課題は「 測定問題 」だと言っています。これらのシステムを測定し、信頼するのは難しいです。LLMプロバイダーは制御テストでのパフォーマンス結果を共有しますが、企業はモデルを変更し、自身のデータを追加します。これにより、現実世界での評価が難しくなります。 現在のAIの状況では、ほとんどの組織が単一の呼び出しLLMアプリケーションから AIシステム へと移行しています。これらのシステムは、複数のツール、検索戦略、推論ステップ、ビジネスルール、およびLLMを使用して、ユーザープロンプトから単一の出力を生成します。フードの下ではたくさんのことが進行中です。 Databricksでは、顧客のデータと、その ビジネスのユニークな特性に合わせて調整された強力なAIモデルを組み合わせることで、分析とインテリジェントアプリケーションへのアクセスを民主化しています。私たちは、一般的なインテリジェンスから、私たちがデータインテリジェンスと呼ぶものへのシフトをリードしています。
RAGの精度向上へ：Databricks VenturesがVoyage AIに出資
私たちが顧客から頻繁に聞くのは、生成AIアプリケーションをパイロットから本番環境に移行する際の課題の1つが、既製の大規模言語モデル（LLM）が生成する結果の正確性であるということです。この正確性のギャップを埋めるために、企業が取り組んでいる方法の1つが、Retrieval Augmented Generation（RAG）アーキテクチャを含む「 複合AIシステム 」を構築することです。RAGアーキテクチャや複合AIシステムでは、企業や特定分野のデータをプロンプトや応答の一部として取り入れることで、既製のLLMの応答の質を向上させます。Databricksでは、これをLLMの「一般知能」から「データ知能」へのシフトと捉えており、わずかなリトリーバルの質や効率の向上でも 、ユーザー体験に大きな影響を与えることができると考えています。 高品質な埋め込みモデルは、正確なRAGシステムの礎です。今年、DatabricksのMosaic AI上で開発されたRAGアプリケーションが急増している中、Databricksが業界トップ
カスタムのテキストからSQL生成するアプリケーションで金融のインサイトを解き放つ！
序章 取得強化生成（RAG）は、大規模言語モデル（LLM）を使用して企業が非構造化知識ベースを活用する方法を革新し、その可能性は広範に影響を及ぼします。 インターコンチネンタルエクスチェンジ（ICE） は、世界最大の証券取引所グループであるニューヨーク証券取引所（NYSE）を含む、取引所、クリアリングハウス、データサービス、住宅ローン技術を運営するグローバルな金融組織です。 ICEは、 既存のアプリケーションからのデータ移動を必要とせずに、構造化されたRAGパイプラインを持つことで、構造化データ製品の自然言語検索のシームレスなソリューションを先駆的に開発しています。このソリューションは、エンドユーザーがデータモデル、スキーマ、またはSQLクエリを理解する必要性を排除します。 ICEチームはDatabricksエンジニアと協力して、Databricks Mosaic AI製品のフルスタック（ Unity Catalog , Vector Search , Foundation Model APIs , and Mod
AIモデル共有のGAを発表
このブログへの貴重な洞察と貢献に対して、Daniel Benito（CTO、Bitext）、Antonio Valderrabanos（CEO、Bitext）、Chen Wang（リードソリューションアーキテクト、AI21 Labs）、Robbin Jang（アライアンスマネージャー、AI21 Labs）、Alex Godfrey（パートナーマーケティングリード、AI21 Labs）に特別な感謝を述べます。 Databricks Delta SharingとDatabricksマーケットプレイス内のAIモデル共有の一般提供をお知らせすることをうれしく思います。このマイルストーンは、 2024年1月のパブリックプレビュー発表 に続いています。Public Previewのローンチ以来、我々は新たなAIモデル共有の顧客やプロバイダー、例えば Bitext 、 AI21 Labs 、Rippleと共に、AIモデル共有をさらにシンプルにするために取り組んできました。 Delta Sharingを使用して、AIモデルを簡単
革新を解き放て：DatabricksがジェネレーティブAIスタートアップチャレンジを発表！
Databricksを基盤にした画期的なGenerative AIのユースケースを持つ起業家やスタートアップですか？それなら、私たちのチャレンジに挑戦してみませんか？Databricksは、 Databricks Generative AI Startup Challenge を紹介することを大変嬉しく思います - これは、Generative AIの力を利用して実際の顧客の問題を解決する革新的な製品を開発している 初期段階のスタートアップ向けの賞金総額が100万ドル以上のコンペティション であり、Databricks Data Intelligence Platformの力を活用して います。 Databricks Ventures と Databricks for Startups のスポンサーであり、AWSとの協力のもと、これはあなたが印象を残し、比類のない露出を得て、成功への道を加速するチャンスです。...