SalesForceはEinstein StudioとBring Your Own Model（BYOM）をリリースしました

SalesForce released Einstein Studio and Bring Your Own Model (BYOM).

サービスの一環として、SalesforceはEinstein Studioと呼ばれる新しいAIおよび生成AIモデルトレーニングツールを発表しました。企業はSalesforceのEinstein Studioを活用して、AIモデルを展開し、Salesforce内の営業、サービス、マーケティング、コマース、ITアプリケーションをパワーさせるために独自のAIモデルをデプロイできる、新しいユーザーフレンドリーな「モデル持ち込み」（BYOM）ソリューションを利用できるようになりました。

Einstein Studioを使用することで、データサイエンティストやエンジニアリングチームは効率的かつ低コストでAIモデルを維持および展開することができます。SalesforceのData Cloudを使用することで、企業はAWSのAmazon SageMaker、Google CloudのVertex AIなどのAIサービスを含むAIモデルエコシステムを利用して、プライベートデータでモデルをトレーニングすることが簡単になりました。

Data Cloudは顧客関係管理（CRM）のための最初のリアルタイムデータプラットフォームであり、Einstein Studioはそれを使用して人工知能モデルをトレーニングします。このBYOMソリューションにより、ユーザーは独自のAIモデルをEinstein GPTが提供する事前作成のLLMと組み合わせて、完全なAIを高速化することができます。

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Einstein Studioは、信頼性のある、オープンでリアルタイムなAI体験をすべてのアプリケーションとプロセスに組み込むことで、ビジネス全体でエンタープライズ対応のAIを実行および展開することを容易にします。

動作原理はどのようなものですか？

Data Cloudからクライアント情報をEinstein Studioにインポートすることで、企業は所有するデータを使用して独自の問題に対応したAIモデルをトレーニングすることができます。Einstein StudioのBYOMソリューションを使用することで、企業はData Cloudで好みのAIモデルをトレーニングし、すべてのSalesforceアプリケーションで使用することができます。この方法により、AIの予測およびコンテンツ自動化に役立つ最新かつ有用なクライアント情報が生成されます。

Dataサイエンティストやエンジニアは、Einstein Studioの集中管理インターフェイスを使用して、AIプラットフォームへのデータアクセスを管理することができるようになりました。

Einstein StudioのゼロETLフレームワークにより、手間のかかるシステム間データ統合の必要性がなくなり、企業は独自のAIモデルを実行することができます。Data Cloudを他のAIツールに接続する際に抽出、変換、ロード（ETL）手順を回避することで、クライアントはAIの展開を迅速化し、時間とコストを節約することができます。

LLMsと統合することで、高額な故障を防ぐためのメンテナンスリマインダーメールを自動的に送信することができます。Salesforce内のデータで構成されたグラフデータベースにリンクすることで、Salesforceはモデルが確固たる回答を持たない場合にモデルがでっち上げをすることを減らすことを期待しています。これにより、LLMは特定の顧客に関する関連データの包括的なビューにアクセスし、見つけた事実に基づいてより個別化されたメールを生成することができます。

アナリストは、ゼロETL（抽出、変換、ロード）などの組み込み機能が、企業がお金と時間と労力を節約し、市場投入までの時間を短縮するのに役立つと予測しています。

同社は、Einstein Studioに含まれる他の要素が、モデルの提供および異常の監視において企業にメリットをもたらすと主張しています。この新しいツールは、Amazon SageMakerやGoogle Vertex AIなどの他のプラットフォームで構築された人工知能や大規模言語モデルとデータを接続するのにも役立ちます。

利点

• 売上を増やし、顧客離れを減らし、素晴らしいサービスを提供します。顧客のデータを使用して、ブランドはすべてのブランドチャネルで個別化されたサービスを提供するためのAIをトレーニングできます。
• 選択したテクノロジーを使用して機械学習モデルを構築することで、データチームの生産性を向上させることができます。Amazon SageMakerやGoogle CloudのVertex AIで既にモデルを構築した顧客は、Salesforceデータを使用してそれらのモデルをトレーニングすることができます。
• 高い統合のオーバーホールなしにデータから追加の価値を抽出します。既存のAIテクノロジーでSalesforceデータに簡単にアクセスできる場合、企業は顧客データを活用してより強力な機械学習モデルをトレーニングすることができます。
• 既存のITおよびAIの知識とリソースを活用します。チームはData Cloudに保存されている独自のAIモデルを使用し、Einstein Studioを使用してそれらを呼び出すことができます。Salesforceプラットフォームでは、人工知能モデルの結果を行動可能な洞察に変換して、フローオートメーションを指示したり、Apexコードをアクティベートしたり、AIの出力を通じて営業担当者やコンタクトセンターの労働者に情報を提供したりすることができます。
• 金融機関はリアルタイムの顧客エンゲージメントデータを使用して、アドバイザーが補完的な商品やサービスを提案するのを支援するためのカスタムクロスセリングモデルを開発することができます。
• 顧客の人口統計情報、購買履歴などの基準を使用して、小売業者はターゲットとなる顧客を異なるグループに分類し、個別の製品の推奨、価格設定、その他のサービスを提供することができます。
• 自動車メーカーは、車両がサービスを必要とするタイミングを予測し、誤った保険請求を特定し、各潜在的な顧客に合わせてマーケティング戦略を調整することができます。

Salesforceは、データサイエンティストやエンジニアがデータフローを自分の好きなAIトレーニングプラットフォームに管理するためのダッシュボードを提供すると発表しました。このサービスは、いくつかの異なる企業が試験運用しており、現在はすべてのSalesforce Data Cloudの顧客に利用可能です。

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