「Salesforce Data Cloudを使用して、Amazon SageMakerで独自のAIを持ち込む」

Using Salesforce Data Cloud to bring your own AI into Amazon SageMaker.

この投稿は、Salesforce Einstein AIの製品ディレクターであるDaryl Martisと共同執筆されました。

Amazon SageMakerとSalesforce Data Cloudの統合を発表できることを喜んでお知らせします。この機能により、企業はSageMakerを使用してSalesforceデータに安全にアクセスし、SageMakerのツールを使用してAIモデルを構築、トレーニング、展開することができます。推論エンドポイントはData Cloudと接続され、リアルタイムで予測を駆動します。その結果、企業はデータの完全性とセキュリティを維持しながら市場投入までの時間を短縮し、データを移動する操作の負担を軽減することができます。

Data Cloud上のEinstein Studioの紹介

Data Cloudは、顧客データをリアルタイムで更新するデータプラットフォームです。Einstein Studioは、データプラットフォーム上のAIツールへのゲートウェイであり、管理者やデータサイエンティストは数回のクリックまたはコードを使用して簡単にモデルを作成することができます。Einstein Studioの「独自のモデルを持ち込む（BYOM）」体験では、SageMakerなどの外部プラットフォームからカスタムまたは生成的なAIモデルをData Cloudに接続することができます。カスタムモデルは、Amazon SageMaker Data Wranglerコネクタを介してSalesforce Data Cloudからアクセスするデータを使用してトレーニングすることができます。企業はカスタムモデルをSalesforceのワークフローにシームレスに統合することで、効率性、意思決定、パーソナライズされたエクスペリエンスを向上させることができます。

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SageMakerとData Cloud Einstein Studioの統合の利点

Salesforce Data Cloud内のEinstein StudioとSageMakerを使用することで、企業が以下のようなメリットを得ることができます：

• リード変換、ケース分類、感情分析など、さまざまなユースケースに対してカスタムおよび生成的なAIモデルをEinstein Studioに接続する能力を提供します。
• 煩雑でコストがかかり、エラーの発生しやすいETL（抽出、変換、ロード）ジョブを排除します。データのゼロコピーのアプローチにより、データコピーを管理するオーバーヘッドを削減し、ストレージコストを削減し、効率を向上させます。
• Customer 360全体で高度に構築された、調和されたリアルタイムデータへのアクセスを提供します。これにより、よりインテリジェントな予測とビジネスインサイトを提供する専門モデルが実現します。
• ビジネスプロセスからの結果の消費を簡素化し、遅延なしで価値を生み出します。たとえば、新しいデータに基づいて瞬時に適応できる自動ワークフローを使用することができます。
• SageMakerモデルと推論をSalesforceでオペレーショナル化するのを容易にします。

以下は、Salesforce Flowを使用してSageMakerモデルをオペレーショナル化する例です。

SageMakerの統合

SageMakerは、管理されたインフラストラクチャ、ツール、ワークフローを備えた任意のユースケースのデータの準備、構築、トレーニング、展開を行うための完全管理型サービスです。

SageMakerとSalesforce Data Cloudの統合を効率化するために、SageMakerには2つの新機能が導入されています：

• SageMaker Data Wrangler Salesforce Data Cloudコネクタ – 新たに導入されたSageMaker Data Wrangler Salesforce Data Cloudコネクタでは、管理者はSalesforceへの接続を事前に設定することで、データアナリストやデータサイエンティストがリアルタイムでSalesforceデータに迅速にアクセスし、MLのためのフィーチャを作成することができます。これにより、OAuthを使用してSalesforce Data Cloudに安全にアクセスできます。Salesforce Data Wranglerの低コードビジュアルデータ準備機能を使用して、コードを書かずに対話的にデータを可視化、分析、変換することができます。SageMaker Processingジョブを使用して大規模なデータセットを処理し、Amazon SageMaker Autopilotを使用して自動的にMLモデルをトレーニングし、SageMaker推論パイプラインと統合して、リアルタイムまたはバッチでデータを処理するための推論エンドポイントに同じデータフローをプロダクションに展開することもできます。

• セールスフォース向けのSageMaker Projectsテンプレート – セールスフォース向けのSageMaker Projectsテンプレートをリリースしました。このテンプレートを使用して、従来の言語モデルと大規模な言語モデル（LLM）のエンドポイントを展開し、SageMakerのエンドポイントを自動的にAPIとして公開することができます。 SageMaker Projectsは、データサイエンティストやMLエンジニアがSageMaker上でMLモデルを構築・展開するための開発環境を簡単に設定・標準化する方法を提供します。

パートナーコメント

「SalesforceとAWS Sagemakerのパートナーシップにより、顧客はSalesforceのデータソース、ワークフロー、アプリケーション全体にわたってAI（生成型および非生成型モデルの両方）のパワーを利用して、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供し、新しいコンテンツの生成、要約、質問応答型エクスペリエンスを実現することができます。両者のベストを組み合わせることで、AIを基盤としたデータ駆動型のイノベーションと顧客の成功のための新しいパラダイムを創り出しています。」

-Kaushal Kurapati、Salesforceの製品、AI、および検索のシニアバイスプレジデント

ソリューションの概要

BYOM（Bring Your Own Model）統合ソリューションは、SageMaker Data Wrangler内のネイティブSalesforce Data Cloudコネクタを顧客に提供します。 SageMaker Data Wranglerコネクタを使用すると、Salesforce Data Cloudオブジェクトに安全にアクセスできます。ユーザーが認証されると、SageMaker Data Wranglerのインタラクティブなビジュアルインターフェースを介して、モデル開発および推論に必要なデータの探索、準備、特徴エンジニアリングのタスクを実行できます。データサイエンティストは、Amazon SageMaker Studioノートブック内でカスタムモデル（従来のモデルまたはLLM）を開発し、SageMakerモデルレジストリに登録することでデプロイ可能にすることができます。モデルがレジストリで本番向けに承認されると、SageMaker ProjectsはSalesforce Einstein Studioのターゲットとして構成できる呼び出しAPIの展開を自動化します。 Salesforce Customer 360アプリケーションと統合されます。次の図は、このアーキテクチャを示しています。

結論

この投稿では、SageMakerとSalesforce Einstein StudioのBYOM（Bring Your Own Model）統合を共有しました。Salesforce Data Cloudのデータを使用してSageMakerで従来のモデルとLLMsを構築・トレーニングすることができます。 SageMaker Data Wranglerを使用してSalesforce Data Cloudからデータを準備することができます。 SageMaker Projectsテンプレートを使用して、SageMakerエンドポイントをAPIとしてデプロイするための自動化されたソリューションも提供しています。

AWSとSalesforceは、MLと人工知能のパワーを活用してビジネスプロセスを推進するために、共同の顧客にこのエクスペリエンスを提供できることを喜んでいます。

Salesforce BYOM統合の詳細については、Einstein Studioで独自のAIモデルを使用するを参照してください。製品推奨例題を使用した詳細な実装については、Amazon SageMakerとSalesforce Data Cloud統合を使用してSalesforceアプリケーションにAI/MLのパワーを提供する を参照してください。

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