 |
Stratio BD は、Stratio Gen-AI企業が生成型AIを使って、自然言語で企業データの使用を可能にする世界初の企業向けセキュアエンジンを発売します
マドリード, 2023年7月5日 /PRNewswire/ -- 生成型AIデータファブリック業界のスペシャリスト、Stratio BDが本日販売したStratioGen-AIは、企業が直面するデータ管理における最大の問題を解決するために設計された世界初の生成型AIエンジンです。技術的なノウハウに関係なく、あらゆる従業員が必要とする情報に、簡単、迅速、安全にアクセスができるようになります。
テクノロジーは、世界的に成功しているChatGPTと似ていますが、それとは無関係なユーザーエクスペリエンスを提供する大規模言語モデル（LLM）を使っています。理解しやすい自然言語で情報とデータの洞察を提供しながら、さまざまなユーザー言語の理解を可能にします。 本製品には、最も関連性が高く正確な回答を提供する目的で、さまざまな母国語からさまざまな技術的および識字能力まで、あらゆるものが含まれます。
これにより、全部署でユーザー全員が効果的に質問できるようになり、Stratio Gen-AIが即座に回答を提供し、生産性を急速に向上させると同時に、データに基づく洞察に満ちた情報によって意思決定を行う各部門の能力を強化します。 たとえば、チームがさまざまなアプリケーションから複数のレポートをダウンロードして、1つのスプレッドシートに統合する必要がなくなり、データアナリストがレポートをまとめるのに要していた長い待ち時間を回避できます。
新しい会話型ツールは、生成型AIデータファブリック製品をお使いいただくことでデータ使用を幅広く民主化する、というStratio BDが掲げるビジョンをパズルに例えると、完成に向けた最後のピースにあたります。つまり、データアクセスに対する従来からの障壁を打破して、企業がデータ分析を簡素化してタスクを自動化し、最終的には純利益を増やして、より適切で情報を根拠にした意思決定を可能にするように設計されたAI駆動型エンドツーエンドのデータ管理製品です。
Stratio BDのCEO兼創設者、オスカー・メンデス・ソト（Oscar Mendez-Soto）は、次のように述べています。 「営業、人事、法務、マーケティング、オペレーションなど、どの部署に所属していても、何らかの形で常に正確な最新データに準拠することになります。 Stratio Gen-AIエンジンは、他の方法ではアクセスできない不完全なものか、またはデータサイエンティストのみが取得して理解できる洞察をチームの誰もが使用できるようにするもので、企業にとっては革命的なものです。 企業が、運用を改善して合理化するために、どうやって本ツールを活用できるかについての利用例は、数え切れないほどあります。」
Stratio Gen-AIは、マネージャーがチームに尋ねる日常的な質問から、完全なデータレポートを必要とする技術チームから寄せられる、より複雑な質問まで、管理報告の必要性を減らしながら、ユーザーの業務遂行能力を最大にするよう、障害を取り除きます。 使用例をあげます。販売予測のソーシング。具体的には、該当する月で、最も人気があった自社製品を特定すること。または、どのお客様が、フライトリスク（自社製品から離れる可能性）があるかを予測することは、現在、Stratio Gen-AIに簡単な質問をすることによって、すべて可能になりました。
企業は、多くの場合、サイロ化された場所や複数のアプリケーションにデータがまたがって保存されていることに起因して、データから真の意味を理解するのに苦労しています。 しかし、Stratio BDの生成型AIデータファブリック製品が生成した一元化ビジネスデータレイヤーにStratio Gen-AIが位置しているため、エンジンは、企業の全データに1回のビューでアクセスができ、同時に企業がおかれている状況を考慮した理解可能な回答を得ることができます。
Stratio Gen-AIは、データが企業がもつシステムから離れることがないため、企業のデータセキュリティにリスクを与えることなく、安全に使用できるクローズドソースのインターフェイスです。 同様に、Stratio BDが提供するデータガバナンスモジュールによって、すでに有効になっているデータへのガバナンスと役割ベースのアクセスができるので、Stratio Gen-AIのユーザーは、業界における自社の立場に関連付いた、無制限データにのみアクセスが可能です。
本ツールは、大容量のデータセットから、理解、要約、生成、予測を行うディープラーニング技術を使用しています。 特に、最も利用価値が高い業界は、金融、製造、小売、通信会社、公共部門、医療、生命科学などで、通常、大容量データを大規模に処理する企業です。
エンジンについては需要が高く、現在入手可能です。金融業界では、有名企業、主要都市銀行を含む数多くのクライアント企業が、すでにツールを導入して使い始めています。
スペインに本社を構える同社のニュースは、現在7か国に500人以上の従業員を擁して、2023年初頭に英国とフランスに現地オフィスを開設するなど、国際的な拡大を目指す野心的な計画の一環として伝えられています。
Stratio BDは、2014年に起業家のオスカー・メンデス・ソト（Óscar Méndez Soto）とエルネスト・フネス（Ernesto Funes）によって設立されましたが、同社の顧客リストには、サンタンデール（Santander）、HSBC、BBVA、カルフールなど、大手企業が含まれています。 同社は、ガートナー（Gartner）やフォレスター（Forrester）などのアナリストから、データファブリック分野の国際的リーダーとして認められており、昨年は6,500万ユーロ相当のシリーズC資金調達を完了し、40%の成長を達成しました。
オスカーは、次のように結んでいます。 「重要な点は、現在の技術的飛躍は、市場を牽引する当社のデータファブリック製品が提供する驚異的な機能によってのみ可能である、ということです。 生成型AIは、技術データが一元化ビジネスレイヤーで利用可能であり、オントロジーを通じて事業上の意味を与えられない限り、技術データを理解し管理することは不可能です。 当社が提供するStratioGen-AI製品は、この課題に最も適切に対応し、それこそが、当社がお客様に向けた技術開発をおこなう最前線に立っている理由なのです。」
詳細については、http://stratio.com/gen-aiをご参照ください
Stratio BDについて：
生成型データファブリックのスペシャリスト、Stratio BDは、2014年に、起業家仲間のオスカー・メンデス・ソト（Óscar Méndez Soto）とエルネスト・フネス（Ernesto Funes）によって設立されました。 スペインのマドリードに本社を構える同社は、企業がデータファブリックとAIの力を十分に活用できるよう支援するために設立されました。 Stratio BDが提供する生成型データファブリック製品は、企業が、コストと時間を要する作業時間をわずかな時間にまで削減しながら、コンポーザブルデータ管理ソリューションを提供して、ガバナンス、仮想化、高度な分析、AIを使って生産性を高めることを可能にしています。 本製品は、企業ユーザーに対して、データ理解の簡素化、ナレッジグラフ表現の提供、データ管理タスクを強化するAIアルゴリズムの適用、手動AI開発の自動化など、さまざまな機能を提供します。
昨年Stratio BDは、Afara（AおよびBシリーズの投資家）と創設者が参加して、InfraVia主導の下、6500万ユーロ相当のシリーズC資金調達を完了しました。 同社は、スペインとラテンアメリカの歴史上重要な市場でクリティカルマスに到達しており、現在、ヨーロッパ全体の商業拡大に向けて資金調達をおこなうラウンド収益を活用してしています。 Stratio BDは、革新的な生成型データファブリック・プラットフォームを理由に、2021年、ガートナーからデータ管理業界の「Cool Vendor（注目すべきベンダー）」に選出されました。
Stratio BDが提供する生成型AIツールのStratioGen-AIは、企業が利用可能なデータに基づいて回答と洞察を生成する際に、支援をおこなうように設計されています。 Stratio BDは、Stratio Gen-AIをテクノロジーソリューション用途でのみ提供しています。 ツールの使用および採用、ならびにその出力に基づいて行われる意思決定は、常にお客様による単独責任の下でおこなってください。 Stratio BDは、ツールがエラーや問題なく動作することを一切保証しません。 Stratio BDは、Stratio Gen-AIによって生成された結果および回答の正確性、完全性、信頼性を保証することはできないことに注意することは重要です。 生成された結果の解釈および使用は、常にお客様による単独責任の下でおこなってください。 Stratio BDは、当社ソリューションの使用に起因する取引上の損失、損害、または結果について一切責任を負わないものとします。 お客様は、データの品質と適合性を確認して、ツールによって提供される出力に基づいた情報によって意思決定を行う責任を負います。
ロゴ：https://mma.prnasia.com/media2/2009600/4147672/Stratio_BD_Logo.jpg?p=medium600
