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Dreamforce

セールスフォースがAIで目指すもの--披露された最新の取り組み - (page 3)

Stephanie Condon (ZDNet.com) 翻訳校正: 村上雅章 野崎裕子

2019-11-27 06:30

 Keskar氏は「あなたの意図が何であれ、容易かつ明快にモデルに伝わるようになる」と述べた。

 同氏は、ある製品について記述された数ワードのテキストを元にして、完全なプレスリリースを書き上げるというライブデモを実施した。説明文を生成するためにユーザーは最初に、プレスリリースやユーモラスな文章、法的文書、「Wikipedia」のカテゴリーといった、執筆してほしい文書の「ジャンル」を選択することになる。そして、何らかの元となるテキストを指定した後、タブキーを押すと作業は終了する。Keskar氏は「これは最もそれらしい次の文章が何かを知っている」と述べた。

 その一方で同氏は、「(Salesforceは)パートナー企業と積極的に作業を進め、このモデルがどういった用途で使用できるか、またどういった用途で使用すべきか、そしてネガティブな結果を緩和する方法への理解を促進しようとしている」と述べた。

 最後に、SalesforceのリサーチサイエンティストであるNazneen Rajani氏は、Salesforceのリサーチ部門がいかにAIシステムをより解釈可能なものにするか、そしてより信頼性の高いものにするために取り組んでいるのかについてのデモを実施した。

 同氏は「われわれ人間にとって、AIと意味のあるやり取りを行ううえで説明可能性は必要不可欠だ」と述べ、「これによりAIの安全性を理解し、適切な行動に移せるようになるためだ」と続けた。

 Rajani氏は、AIモデルが予測やリコメンデーションを与えた際に、どのようにして自らの推論を組み立てて説明できるのかというデモを行った。

 Socher氏は「信頼がわれわれの考える一番の価値だ」と付け加えた。

 Salesforce Einsteinの製品担当バイスプレジデントであるMarco Casalaina氏も米ZDNetとの対話でSocher氏と同様の考えを述べ、SalesforceがグローバルなAIモデルを構築、訓練するうえで顧客のデータを使用しないという点を強調した。Salesforceは、顧客がカスタマイズしたMLモデルを構築できるよう、構造化データ向けのエンドツーエンドの自動化されたMLライブラリー「TransmogrifAI」を開発した。Casalaina氏によると、Einsteinプラットフォームは現在、1日あたりおよそ100億件の予測をSalesforceの顧客に提供しているという。

 同氏は「そのベースにあるのは、顧客それぞれが独自の予測を有しているという事実だ」と述べ、「そのようなモデルは、彼ら自身のために、彼らのデータのみから構築される」と続けた。

この記事は海外CBS Interactive発の記事を朝日インタラクティブが日本向けに編集したものです。

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