AGIの瞬間？Databricksの新リリースはAIエージェントのサポートと展開に焦点

主要なエンタープライズプラットフォーム企業は、新たなユーザー層である人工知能エージェント向けのツール構築競争を繰り広げています。その一例が、本日発表されたDatabricks Inc.の最新リリースです。同社は、AIエージェントがデータレイク内のプライマリデータコピー上の運用および分析ワークロードにアクセスできるようにする新しいアーキテクチャ「Lake Transactional/Analytical Processing」を発表しました。

データを同じオープンフォーマットに配置することで、Databricksはエージェントが企業内の複数のプロダクションデータベースを観察し推論し、それに応じて行動できるようになると考えています。これは、人間の能力に匹敵またはそれを超えるAIの能力である汎用人工知能（AGI）の実現における重要なマイルストーンだと、Databricksの共同創業者兼CEO Ali Ghodsi氏は述べています。

「私たちはAGIはすでにここにあると信じています」とGhodsi氏は、本日サンフランシスコで開催されたData + AI Summitでの基調講演で述べました。「AIには現在、知能の問題はありません。十分に賢いのです。問題はAGIが組織に完全に浸透していないことです。疑問は『これを職場でどう実現するか？』です。」

自律型従業員への道を開く

Ghodsi氏のAGI到来への確信は、コンテキスト、コスト、コントロールといった一連の要因によって制約されています。Databricksは、これらの障害を取り除き、同時にアプリケーションの複数バージョンを起動し、数分でソフトウェア環境全体を作成・破棄できる新しい自律型従業員にサービスを提供するプラットフォームを構築したいと考えています。

Databricksが立ち上げたリアルタイムレイクハウスは、Reydenを搭載しています。Reydenは、数万の同時ユーザーとエージェントにミリ秒単位のクエリレイテンシを提供するために設計された新しいコンピュートエンジンです。この名前は「Reynold's Dream Engine」に由来し、Databricksの共同創業者Reynold Xin氏が新リリースの作成に果たした役割に敬意を表しています。

Xin氏は基調講演でReydenの機能をデモンストレーションし、数千のAIエージェントが同じクエリを同時に実行しても一貫した低レイテンシ応答時間を実現しました。

「既存の他のシステムではそれができません」とXin氏は会議参加者に語りました。「これはおそらく、レイクハウスの立ち上げ以来、私たちが行った中で最大の単一導入です。」

Genie AIの強化

Databricksはまた、Genie AIプラットフォームの一連の強化機能の導入により、エージェンティックコンテキストの課題にも取り組みました。本日発表されたGenie Oneは、実際のビジネスデータに基づいた作業を自動化するビジネスチームを支援するように設計されています。

基調講演後のメディアセッションで、Ghodsi氏はDatabricksが新しいエージェント提供に組み込んだ差別化要因について説明しました。「Genie Oneは計算しますが、他のエージェントは暗唱するだけです」とGhodsi氏は説明しました。「それが独自の利点です。」

Databricksは現在、Genie Ontologyを搭載したAIコワーカースイートを推進しています。Genie Ontologyは、内部および外部のビジネスデータから継続的に学習するライブコンテキストレイヤーです。Ghodsi氏はGenie Ontologyを、Google検索が最も関連性の高い情報を識別するために使用するページランクアルゴリズムに例えました。

「私たちは企業向けに同じことをしています」とGhodsi氏は述べました。「Genie Ontologyは舞台裏で検索します。これはエージェントにとって欠けていたパズルのピースだと考えています。」

OpenAI共同創業者Greg Brockman