RAGだけでは拭えないAIの信頼性への懸念……データを“AIが使える安全なもの”に変える基盤構築術

生成AIの登場で脚光浴びる「Alteryx」の真価とは

　Alteryxはこれまで、ビッグデータ分析や機械学習AIなどの用途で広く利用されてきたが、近年では生成AIの文脈で同社のソリューションがあらためてクローズアップされていると新郷氏は述べる。

　「従来のAlteryxの用途は、様々なデータソースからデータを集めてきて、それらを分析に適した形に加工・変換した上でデータウェアハウスやデータレイクに格納するというものでした。しかし生成AIの時代になり、データのアウトプット先が生成AIやRAG環境のベクトルデータベースになるようなユースケースが増えてきました」（新郷氏）

　Alteryxの内部で行われるデータの加工・変換処理に関しても、従来の加工・変換ロジックを使う代わりに、生成AIに処理を依頼することで、はるかにシンプルかつ容易にデータパイプラインを設計・構築できるようになるという。

　Alteryxは元々、ノーコード／ローコードツール上のドラッグ＆ドロップ操作で部品をGUIに配置し、それらを組み合わせることで、誰もが簡単にデータ加工・変換処理を実装できる点を強みとしてきた。最新版のAlteryxはこれに加えて、生成AIへのデータ処理の依頼も、同じくGUI上のドラッグ＆ドロップ操作だけで簡単に実装できる。場合によっては、従来の設計手法より短期間でデータ加工・変換処理を設計・実装できるようになっているのだ。

生成AIモデルの比較検討も。データの信ぴょう性を担保

　こうしたAlteryxの機能を活用することで、冒頭で挙げた生成AI利用にまつわる課題の多くを解決できると新郷氏は力説する。

　「生成AIはロジックがブラックボックス化されているため、回答の精度や信頼性を担保するのが難しいと考えられてきました。その点、Alteryxは複数の生成AIモデルのアウトプットを比較検証し、回答の妥当性を評価することで、ハルシネーションの問題に対処できる機能を備えています。また生成AIが生成した回答の内容と元データの内容を自動的に突合して、整合性をチェックすることもできます」（新郷氏）

　「生成AIの回答がどんなソース情報に基づいて生成されたのか分からない」という課題に対しても、Alteryxは生成AIに対して入力されたデータや出力されたデータ、あるいはデータの加工プロセスなどに関する詳細なログデータを採取し、それをもとにデータのトレーサビリティを確保できるため、ガバナンスも担保できる。

　このような「データリネージ」の仕組みを構築することで、生成AIが出した回答の再現性も担保できるようになる。ひいては生成AIを既存システムと安定的に連携できるようになり、業務プロセスの中に安心して組み込むことが可能になるのだ。

　また、複数の生成AIモデルの精度やパフォーマンス、コストを定量的な評価指標をもとに比較する機能や、各モデルの出力内容を比較検証する機能も備えている。これらの機能を活用することで、企業が自社のユースケースに最適な生成AIモデルを選定する際に有力な検討材料を提供してくれると新郷氏は強調する。

　「Alteryxは、エンタープライズ企業が生成AIを安全・確実に業務利用するために必要な『AIデータクリアリングハウス』の機能を提供します。この機能を活用することで、企業は生成AIを有効活用できるようになり、既存業務の効率と品質を向上させると同時に、ガバナンスも高められます」（新郷氏）