ビジネスとともに進化する AI。
従来の静的な AI は、リリースした日のまま変わりません。自己学習 AI は、チームによるあらゆる修正をシグナルとして扱い、新しいバージョンはすべて実証が必要な仮説として扱います。
違いは、何がシステムを変えるかにあります。
実行。レビュー。評価。昇格。
Unify SelfAI を支えるのと同じループです。観察は評価されて初めて学習になり、評価はリリース対象を決めて初めて意味を持ちます。
実行
現行バージョンがワークフローの中で実務をこなします。
レビュー
誤りは人が修正し、その修正が学習シグナルになります。
評価
候補バージョンは、未使用の検証ケースでテストされます。
昇格
現行バージョンを上回った場合にのみリリース。すべての変更は元に戻せます。
自己学習 AI には、その下にあるすべてのレイヤーが必要です。
ビジネスから学習するモデルは、データのある場所にデプロイし、そのデータで学習させ、自社のモデル上で改善する必要があります。FelixSphere は、その一部ではなくシステム全体を提供します。
セルフホストまたはプライベート
Unify Gateway の背後で、自社環境で実行。顧客データは自社の管理下にとどまります。
自社のモデル
自社のデータでモデルをファインチューニング・学習。コンピュートを所有する必要はありません。
データを活用可能な形に
履歴レコード、専門家作成の事例、記録された修正。すべて来歴付き。
基盤モデルをすぐに利用
Unify API で 300+ のモデルから選び、比較し、ルーティング。
エビデンスによる承認
新しいバージョンはすべて、現行バージョンと置き換わる前に検証用データでスコアリングされます。
お客様とともに運用
FelixSphere は、お客様のチームとともにシステムをデプロイ、監視、改善します。
検証できる改善。
修正は学習シグナル
一度行った修正を繰り返す必要はありません。修正はすべて学習データとして記録されます。
検証用データによる評価
候補は、事前に定めた評価基準に基づき、未使用の事例でスコアリングされます。
昇格は勝ち取るもの
新しいバージョンは、上回った場合にのみ現行バージョンと置き換わります。例外はありません。
すべての変更は元に戻せる
各バージョンは記録され、ワンステップでロールバックできます。
自社のデータ、自社のモデル
自社のモデルキーを使用するか、データ保持とリージョンの管理機能を備えた Unify API 経由でルーティングします。
小さく始めて、ともに成長
1つのチーム、1つのワークフローから始め、エビデンスが蓄積するにつれてチームを追加します。
1つのワークフローから始め、残りはエビデンスで判断。
ビジネスで AI に何をさせたいかをお聞かせください。最適な製品をご提案するか、完全なソリューションを構築します。