AI モデルについて知る

学習の目的

この単元を完了すると、次のことができるようになります。

• AI モデルとは何か説明する。
  
• AI モデルで利用できるモデルの種別について説明する。
  

始める前に

このモジュールを始める前に、次の推奨コンテンツを完了することを検討してください。

• 機械学習の予測: クイックルック
  
• Salesforce Data 360: クイックルック
  

AI モデルとは?

最近はいたるところで AI が使われていますので、その機能に関するニュースを目にすることも多いでしょう。ですが、いったいどういう仕組みになっているのだろう、と思ったことはありませんか? その秘密は AI モデルにあります。AI モデルとは、以前なら人の判断や対応が必要だった高度なタスクを、コンピューターでもこなせるようにするエンジンのようなものです。

「画期的なことの背後にある脳」は単純化しすぎですが、データサイエンス、統計学、コンピューターサイエンスに深く踏み込まずに、AI モデルの仕組みを説明するのは困難です。

次のように考えてください。モデルに学習させるために多数の例を与えます。モデルはそれらをじっくりと検討し、パターンを見つけ出し、徐々に精度を向上させていきます。さらに新しいデータを与えると、学習した情報を使用して予測や意思決定を行います。こうした AI モデルは、写真の顔認識から車の自律走行まで、あらゆる種類の画期的技術のバックボーンとなっています。AI モデルは AI 革命を推進する差別化要因であり、コンピューターをこれまで以上にスマートで有能なものにします。

予測 AI の力を活用する準備はできましたか? では、Data 360 の AI モデル (旧 Einstein Studio) をご紹介します。

AI モデル

Data 360 の [AI] タブは、Data 360 に統合された予測 AI 機能と生成 AI 機能を一元的に管理する司令塔です。

何よりも便利なのは、コード、データサイエンス、統計学、コンピューターサイエンスなどについて知らなくてもモデルを使用できることです。AI モデルでは、次のことができます。

• モデルビルダーを使用して、コードではなくクリック操作で新しい AI モデルを作成する。
  
• AWS SageMaker、Google Vertex AI、Databricks などの外部プラットフォームの既存の AI モデルに接続する。これらのモデルが Salesforce にアップロードされることも、ホストされることもありません。Salesforce は API を介してモデルにアクセスします。
  
• OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic、Vertex AI (Google Gemini) などのサードパーティの既存の LLM (大規模言語モデル) に接続する。
  
• これらすべてのモデルを 1 か所で管理する。
  

AI モデルでモデルにアクセスする方法

Data 360 には [AI Models (AI モデル)] というタブがあり、ここから組織の AI 予測モデルと生成モデルにアクセスして管理することができます。モデルの並び替えや検索を行ったり、モデルを開いて詳細を表示したり、設定を変更したり、メトリクスを表示したりできます。

モデルの種別によって、対応するユースケースが異なります。次のようなモデルがあります。

• 予測モデル: 機械学習を使用して、顧客離れや取引開始の可能性の推定など、ユースケースの将来の結果を予測します。
  
• 生成 AI: チャット完了などのユースケースに LLM を使用します。
  

[代替テキスト: [AI Models (AI モデル)] ページ]

検索と管理がしやすいように、モデルには主要な特性も表示されます。

モデル種別

[AI Models (AI モデル)] に表示されるモデルには、最初から作成したモデル、外部で構築されて接続済みのモデル、標準テンプレートから作成したモデル、用意されているグローバルモデルがあります。

• カスタムモデルは、最初から作成したモデルです。
  
• 接続済みモデルは、AWS SageMaker、Vertex AI、Databricks など、ほかの場所でホストされているモデルからの出力を取り込みます。
  
• Salesforce 対応モデルは、あらかじめ設定されています。
  

モデル機能

さまざまなモデル機能によって、ビジネス成果に関する次のような一般的なユースケースがサポートされています。

• 回帰モデルは、通貨金額、計数、可能性のパーセントなどの数値を予測します。予測される数値のユースケースの例には、次のようなものがあります。
  
  • 商談の金額
    
  • 商談成立までの時間
    
  • 取引先の顧客生涯価値
    
  • ケースの顧客満足度
    
• バイナリ分類モデルは、true/false、はい/いいえ、成立/不成立などの 2 つのオプションを使用して結果グループを予測します。バイナリ分類結果のユースケースの例には、次のようなものがあります。
  
  • 取引先が離脱するかしないか
    
  • 商談が成立するかしないか
    
  • ケースがエスカレーションするかしないか
    

モデルの状況

モデルの状況は無効または有効のいずれかです。

• 有効なモデルは、フローまたは一括処理変換で使用できます。
  
• 無効なモデルは、有効化されていません。
  

この単元では、[AI Models (AI モデル)] が Data 360 上に構築された AI モデルにアクセスする場所であることを学習しました。次の単元では、新しい AI 予測モデルの作成について説明します。

リソース

• Trailhead: 機械学習の予測: クイックルック
• Trailhead: Salesforce Data 360: クイックルック
• Salesforce ヘルプ: 回帰メトリクス
• Salesforce ヘルプ: バイナリ分類メトリクス