Databricks、基礎モデルでAI SQL機能をリリース

Databricksは、基礎モデルによって駆動される革新的なAI SQL機能でデータ分析の世界を揺さぶっています。これらのツールは、既存のデータワークフローにシームレスに統合され、SQLクエリ内で直接AIを活用した分析を行うことをこれまで以上に簡単にします。これにより、複雑なAPI統合の手間を省き、より効率的なデータ分析のアプローチを実現できます。この記事では、これらの新機能がデータ処理の方法をどのように変えるかを探ります。

主なポイント

• Databricksは、基礎モデルによって駆動されるAI SQL機能を導入。
• これらの機能は、感情分析、分類、テキスト抽出、文法修正などの機能を提供。
• AIモデルはDatabricksに統合されており、外部API呼び出しの必要なし。
• トークンごとの従量課金制で、コスト効率の高いAIソリューションを提供。
• 利用可能性は特定のDatabricksリージョンに限定。
• AI抽出機能は多様な情報抽出を可能に。
• AI文法修正機能はテキストの文法品質を向上。

Databricks AI SQL機能：基礎モデルの実践

新しいDatabricks AI SQL機能の理解

Databricksは、データアナリストやエンジニアのプロセスを簡素化するAI SQL機能のスイートを展開しました。これらの機能は、膨大なデータセットでトレーニングされた大規模言語モデルである基礎モデルの力を活用します。通常、ChatGPTのようなモデルは外部でホストされ、複雑なAPI統合が必要です。Databricksはこれらのモデルをプラットフォームに直接組み込むことで、AIをよりアクセスしやすく効率的にします。各企業が独自のウェブサービス呼び出しを構築する代わりに、Databricksは既製品のモデルを提供し、時間とリソースを節約します。

これらの機能はAI統合を容易にしますが、コストを考慮することが重要です。トークンごとの従量課金制で運営されるため、効果的なコスト管理には戦略的な実装が鍵となります。また、これらの機能はまだすべてのDatabricksリージョンで利用可能ではなく、現在は米国中部、米国東部、米国東部2、米国中北部などのリージョンに限定されています。これはワークスペースやプロジェクト計画に影響する可能性があります。

コアAI SQL機能：感情分析、分類など

Databricksは、データ分析を強化するいくつかのコアAI SQL機能を提供しています：

• AI感情分析： テキストの感情（肯定的、否定的、中立的）を判定し、顧客フィードバックやソーシャルメディアのトレンド理解に最適。
• AI分類： テキストを事前に定義されたクラスに分類し、顧客の問い合わせをトピックや製品ごとに整理。
• AI抽出： 非構造化テキストから名前やメールアドレスなどの特定情報を抽出。生テキストを構造化データに変換し、詳細なモデルの作成に最適。



• AI文法修正： テキストの文法を修正し、ユーザー生成コンテンツのクリーンアップやプロフェッショナルなコミュニケーションの確保に有用。
• AIマスク： テキスト内の機密情報をマスクしてプライバシーを保護し、データセキュリティ規制の遵守を支援。
• AI要約： 長いドキュメントや記事の簡潔な要約を作成し、重要な情報を迅速に抽出するのに最適。
• AI翻訳： テキストを異なる言語間で翻訳し、さまざまなソースからのデータ分析能力を拡張。
• AI類似性： レコード間の類似性スコアを計算し、より精緻なデータ分析を可能に。

Databricks基礎モデルAPIを使用したDatabricks AI SQL機能の操作

以下の表は、Databricks基礎モデルAPIによって駆動されるDatabricks AI SQL機能を一覧にしています：

実際の応用：現実世界のユースケース

これらのAI SQL機能は、さまざまな実際の応用を可能にします：

• 顧客レビューの分析： 顧客レビューの感情を自動的に評価し、改善点を特定し、顧客満足度を測定。



• データ品質チェックの自動化： AI文法修正を使用して分析前にデータをクリーンアップし、AI要約で効率化。
• ドキュメント処理の効率化： 法的文書、契約書、研究論文から重要な情報を抽出し、名前や住所などの抽出データで他のデータセットを補完。

AI機能をSQL内で直接実行することで、データワークフローが大幅に効率化されます。

AI SQL機能のテスト：Databricksでのデモ

Databricksは、これらの機能の実践的なデモンストレーションを提供しています：

• 感情分析： 簡単なSQLクエリでテキストの感情を分析：
SELECT ai_analyze_sentiment('私は幸せなスパーキーボーイです');
• データクリーンアップ： 顧客レビューを分析し、さまざまなチェックを実行してデータクリーンアップを効果的に。
• 共通テーブル式（CTE）を使用してデータを保存し、異なるユーザーの感情を分析し、さまざまな分析を実行。
• AI文法修正に切り替えることで、一般的な文法問題を修正可能。

基礎モデルの利用可能性と前提条件

基礎モデルを効果的に使用するには、特定の要件を満たす必要があります：

• AI機能は、基礎モデルAPIのトークンごとの従量課金対応リージョンのワークスペースでのみ利用可能。
• この機能はAzure Databricks SQL Classicでは利用不可。

Databricks AI SQL機能の可能性を最大化するためのヒント

戦略的統合

これらのAI機能をデータパイプラインに慎重に統合する計画を立ててください。AIインサイトが最も価値を付加できる場所を特定し、繰り返し作業を自動化します。これらの機能を最大限に活用する場所で使用してください。

コスト最適化

トークンの消費を監視してコストを最適化してください。現在の支出を評価し、AI駆動のインサイトとコストのトレードオフを評価しながら、他のAIオプションを検討して機能を強化。

最新情報の把握

DatabricksはAI機能を継続的に改善しています。新機能、リージョンの利用可能性、価格変更について常に情報を入手し、この革新的な技術を最大限に活用してください。学び続け、実験してワークフローを強化。

Databricks AI SQL機能の利点と欠点

利点

• SQLワークフロー内での簡素化されたAI統合
• 強力な基礎モデルへのアクセス
• 外部API統合に比べて複雑さが軽減
• コスト効率の高いAIソリューションの可能性（トークンごとの従量課金）
• 自動化されたデータ品質チェック

欠点

• コスト管理（トークンごとの使用料）
• 限定されたリージョンでの利用可能性
• Databricksプラットフォームへの依存
• ベンダーロックインの可能性
• 特定のワークスペースおよび構成要件

よくある質問

Databricks AI SQL機能とは何ですか？

Databricks AI SQL機能は、SQLクエリ内で直接AIモデルを活用できるツールのスイートです。これらの機能は基礎モデルによって駆動され、感情分析、テキスト分類などの機能を提供します。

AI抽出およびAI文法修正機能とはどのようなものですか？

AI抽出機能は、メールや名前などの特定の情報を抽出するターム抽出やドキュメント解析を可能にします。AI文法修正機能は、テキストの文法エラーを修正します。

これらのAI機能の価格設定はどのように機能しますか？

価格はトークンごとの従量課金モデルに基づいています。トークンの使用量はクエリの複雑さと入力テキストのサイズに依存します。詳細な価格情報については、Databricksのドキュメントを参照してください。

Databricks AI SQL機能はどのリージョンで利用可能ですか？

現在、これらの機能は米国中部、米国東部、米国東部2、米国中北部などの特定のリージョンで利用可能です。最新のリージョンサポートについては、常に最新のDatabricksドキュメントを確認してください。

関連する質問

Databricksでの感情分析の代替手段は何ですか？

Databricks SQL機能が登場する前、企業にはいくつかの選択肢がありました。1つは、独自のデータを使用してカスタム分類エンジンをゼロから構築することでした。もう1つは、ウェブサービス呼び出しを使用する方法で、別途サブスクリプションを設定する必要があり、データ漏洩やその他の懸念を引き起こす可能性がありました。