企業におけるAI開発・利用のボトルネック解消へ、データベースの移行を取り払うプラットフォームが登場
企業におけるAI普及を拒む課題
AI技術が企業運営に不可欠なものとなっている。しかし、企業がAIアプリケーションを開発するには多くの課題があり、実際にプロダクションまで至るケースは少ないといわれている。 ガートナーの調査によると、企業におけるAIプロジェクトのうち、パイロットからプロダクションに至るのは54％にとどまることが判明。半分近いプロジェクトが失敗に終わっていることが示された。 また少し前のデータではあるが、企業におけるデータサイエンスプロジェクトのうち、プロダクションに至るのは13％だったともいわれている。10のプロジェクトのうち、成功するのは1つのみということになる。要因はいくつかあるようだが、特に重大なものとして最近注目されているのが、AIプロジェクト開発におけるパイプラインの脆弱性だ。 企業が自社データを活用したAIプロジェクトを推進する際、ほとんどの場合において、AIプロジェクト用のデータベースを構築し、オリジナルのデータベースからデータを抽出。それを新たに構築したAIプロジェクト用データベースに移行する作業が発生する。 この際にさまざまな問題・エラーが起こり、AIプロジェクトの進捗を大きく遅らせる要因になっている。たとえば、データ抽出プロセスでは、データがすべて抽出されない、間違ったデータが抽出されるなど、多くの問題が起こるといわれている。またデータフォーマットや型が間違った形に変換されることも多い。さらにデータの一部が失われたり、最新データが正しく反映されないなどの問題も起こり得る。
ベルリン拠点のスタートアップSuperDuperDB、企業のAI開発課題の解消へ
これらの問題へのアプローチはいくつか考えられるが、その中でもドイツ・ベルリン拠点のスタートアップSuperDuperDBが提供するプラットフォームは、データベース間の移動をなくし、パイプラインを強化できるとして関心を集めている。 2023年に設立されたばかりの非常に新しいスタートアップだが、データベース大手MongoDBのベンチャーキャピタル部門などから175万ドルを調達、米国の主要テックメディアでも取り上げられるなど注目度は高い。 SuperDuperDBが提供するのは、企業が自社データベースとAIモデルを強固な形で連携できるPythonベースのプラットフォーム。企業が自社データベースをそのまま使えることが特徴だ。上記のように、AIプロジェクト用に新たなデータベースをつくることなく、オリジナルのデータベースとAIモデルを連携させることが可能で、パイプラインの脆弱性を解消することができる。 このプラットフォームがサポートするデータベースの数も豊富だ。オラクル、MySQL、マイクロソフトSQL Server（MSSQL）、PostgreSQL、MongoDB、SQLite、BigQuery、Snowflake、アマゾン S3、ClickHouse、Apache Impala、DuckDB、PySpark、DataFusion、Trinoなどを含む。 AIモデルに関してもPythonのAIエコシステムに存在するさまざまなモデルを活用することができる。PyTorch、Sklearn、Hugging FaceなどのAIモデルを選択できるほか、OpenAI，Anthropic、Cohereなどの生成AIモデルの利用も可能だ。 企業のデータを活用した質問応答チャットボットに関して、複数のユースケースが想定されている。 たとえば、カスタマーサポート向けでは、企業のデータベース内にあるドキュメントやマニュアルにアクセスし、そこから必要な情報を適宜取り出すことができるチャットボットを開発することができる。SuperDuperDBを使わない場合、ドキュメントやマニュアルを一度外部のデータベースに格納する必要があるが、SuperDuperDBを活用することでデータの移行作業がなくなるため、結果として情報プライバシーの強化も実現することができる。 この特徴を鑑みると、リーガルやメディカル分野、また企業内の人事情報を扱うケースでSuperDuperDBの強みが生きることになる。 リーガル分野では、法律文書、法令、判例のほか、個別事例に関するデータベースから必要な情報を迅速に抽出することで、データのプライバシーを守りつつ、法律専門家のリサーチ作業の生産性を大幅に向上させることが可能だ。メディカル分野でも、データの移行なしに、メディカルドキュメント、研究論文、患者記録などからの迅速な情報抽出が可能となる。
