データ インテリジェンス プラットフォーム Seek AI を発表し、反復タスクを自動化

ジェネレーティブ AI とそのテキストから画像への変換機能に関する誇大宣伝がアートの世界を混乱に陥れる中、それを使ってコードを書くこともできることを忘れがちです。

ジェネレーティブ AI、特に大規模な言語モデルを使用する新しいデータ インテリジェンス プラットフォームである Seek AI がローンチされたばかりです。 この会社は、データの専門家であり起業家である CEO の Sarah Nagy によって作成されました。Sarah Nagy は、技術に詳しくない同僚が必要なデータにアクセスするには、利用可能なデータ ツールが不十分であると感じていました。 Nagy と共同設立者の Sarah Smith は、解決策として AI の最新の進歩に目を向けることにしました。

「DALL-E、Stable Diffusion、GPT-3 などの生成 AI を扱ったことのある人なら、魔法のように機能するこれらのモデルのパワーを体験したことでしょう。 しかし、ジェネレーティブ AI がコードを書くこともできることをご存知ですか? これが実際に動作しているのを初めて見たとき、人々がデータを扱う方法が変わるだろうとすぐにわかりました。」

コーディングに慣れていないビジネス ユーザーにとって、データ アクセスは困難な場合があります。これにより、ビジネス ユーザーを支援するデータ プロフェッショナルのすでに重いワークフローにさらに時間がかかる可能性があります。 Nagy 氏は、データ キャリアの一環として、同僚のためにデータを取得するために手作業でコードを記述することに毎日かなりの時間を費やしたと言います。

Seek AI は、これらの反復タスクを自動化する SaaS プラットフォームを立ち上げました。 同社によると、Seek AI により、データ チームはデータベース クエリ プロジェクトを自動化および監視して、販売およびマーケティングの目的に焦点を当てた生産性を向上させることができます。

「私たちは、人工知能を使用して非効率なデータ アクセスを削減するプラットフォームを構築しました」と Nagy 氏は言います。 「現在、データ サイエンティストとビジネス アナリストは、反復的なコードを手動で記述して時間を無駄にしています。 高度な自然言語処理と機械学習によって、そのプロセスを自動化しました。」

OpenAI の DALL-E と GPT-3 の背後にある複雑な深層学習モデルは、Seek AI プラットフォームのテクノロジの背後にもあり、ユーザーが質問してすぐに答えを得られるようにする自然言語インターフェイスの基礎を形成しています。 モデルは自然言語コマンドを理解し、データベースを即座に照会するために必要なコードを生成します。

Seek AI の NLP インターフェースは、自然言語の質問を、データベースを照会するためのコードに変換します。 出典:Seek AI

Seek AI の自然言語インターフェイスには、メール、Slack、テキスト、およびいくつかの CRM システムからアクセスできます。 毎月またはユーザーごとのサブスクリプションとして利用できる同社のプラットフォームにより、データチームはアドホックな質問に答えるコードの生成とメンテナンスを自動化し、セマンティックモデルを生成して維持することができます.

「ありふれたコーディングの一部を取り除き、データ チームとビジネスに直面するチームの両方を待つことを支援することで、Seek がナレッジ ワーカーをより有意義な仕事を追求できるようにすることを願っています。 言うまでもなく、組織が編集と維持に懸命に取り組んでいるデータをより有効に活用できるようにすることで、組織に付加される価値があります」と Nagy 氏は述べています。

「顧客の質問に迅速かつ質の高い回答を提供することが、競合他社に勝つか負けるかの違いです」と、金融データセット サプライヤの Battlefin の CEO である Tim Harrington 氏はリリースで述べています。 「Seek AI は、顧客の質問に応えて 2,400 以上のデータセットにアクセスして分析する際に優位性を与えてくれるため、当社の 2023 年の戦略において重要な役割を果たしました。 プラットフォームなしでこのレベルの効率を達成するために費やしたであろう金額に基づいて、Seek AI の ROI は約 10 倍になると見積もっています。」

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