データブリックスは、事業戦略説明会を開催。“データとAIの民主化”を推進する、同社の「データ・インテリジェンス・プラットフォーム」の詳細と今後の展開について説明した。 【もっと写真を見る】

写真：アスキー

　データブリックスは、2024年5月22日、事業戦略説明会を開催。“データとAIの民主化”を推進する、同社の「データ・インテリジェンス・プラットフォーム」の詳細と今後の展開について説明した。 　 　データブリックス・ジャパンの代表取締役社長である笹俊文氏は、「これまでAIは要素技術だと捉えられてきたが、データの利活用の用途がBIだけではなくAIにまで拡がってきた。データブリックスは、企業がデータとAIをいかに駆使していくかを支援する企業だ」と説明する。 　 データとAIの“真の民主化”を実現する「データ・インテリジェンス・プラットフォーム」 　データブリックスは、データウェアハウス（DWH）とデータレイクを組み合わせた“レイクハウス”を最初に提唱したパイオニアとして、データとAIを活用するのに最適化されたプラットフォームを提供している。 　 　非構造化を含むあらゆるデータをデータレイクに集約して、ガバナンスを担う「Unity Catalog」によって、データのメタデータをカタログとして管理。データは、DWHを用いられてきたBIにも、データレイクを用いられてきたAIにも、統合的に活用でき、データとAIのサイロ化を解消する。 　 　このレイクハウスアーキテクチャーに、生成AIの技術でデータの意味付けを理解する「Data Intelligence Engine」が加わったのが、同社がうたう「データ・インテリジェンス・プラットフォーム」となる。例えば、SQLコマンドを知らなくても、自然言語を介してSQL文が生成され、「誰でも簡単にデータが取得でき、データとAIの民主化を進められる」と笹氏。この民主化を進める一方で重要となるガバナンスに関しても、生成AIがデータの中身を解析して、タグ付けをする機能が盛り込まれている。 　 　さらには、2023年6月に米MosaicMLを買収したことで、大規模言語モデル（LLM）を運用する“LLMOps”の機能として「Mosaic AI」が組み込まれ、企業独自のカスタムAIも構築できるようになった。モデルの学習やモデルを動かすためのサービング、RAGの構築などの機能が統合されており、同機能を用いてデータブリックス自身が開発したLLM「DBRX」も、オープンソースとして公開されている。 　 　笹氏は、「レイクハウスがデータ・インテリジェンス・プラットフォームに進化することで、データとAIの“真の民主化”が可能になる」と強調する。 　 LLMの効率的な学習を実現する「Mosaic AI Training」を6月より日本でも展開 　Mosaic AIにおける、モデルを効率的に学習させる「Mosaic AI Training」の機能は、日本市場でも2024年6月に展開予定だ。Mosaic AI Trainingは、GPUによるモデル学習を、マルチノードの分散学習で効率化し、GPUのエラーからのリカバリーを早めるフォールトトレランスなアーキテクチャーも組み込まれている。 　 　また、通常、クラウドベンダーのGPUでLLMを学習させる際には、予め一定のGPUを確保する必要があり、テストやファインチューニング時には無駄なGPUコストが発生してしまう。Mosaic AI Trainingでは、データブリックス側でGPUを確保し、マルチクラウドを同時に使い分けられる技術を用いることで、期間内でGPUを柔軟に割り振ることできる。 　 2023年度の成長率は前年度比2倍以上に 　このようにデータとAIの民主化を推進する中で、日本市場におけるビジネスの進捗も順調だといい、2023年度の日本事業の成長率は、前年度比の2倍超を達成している。 　 　また、国内パートナー企業に関しても、NTTデータやアクセンチュア、デロイト トーマツ コンサルティングといった既存パートナーに加えて、2023年度は、三井情報や日鉄ソリューションズ、マクニカと新たなパートナーシップを結んでいる。 　 　データやAIを実際に活用する国内ユーザー企業も拡大している。リクルートでは、「リクナビNEXT」でリアルタイムなリコメンドとマッチング体験を届けるために、データブリックスのプラットフォームを用いてAI・機械学習へのデータ活用を進めている。今後、活用範囲はリクルートの他のサービスへも広がっていく予定だ。 　 　コニカミノルタでは、BIとAIを異なるベンダー製品で運用していたのを、データブリックスに統合。新規事業を創出するためのAIソリューションを開発しているという。 　 文● 福澤陽介／TECH.ASCII.jp