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公開：2024-11-13

HOUSEIがimpraiにチームテーブル機能と複数LLMベンダー対応を追加、データ分析とAI活用の効率化を実現

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• HOUSEIがimpraiの新機能チームテーブルを発表
• 自然言語でのデータ分析が可能に
• 複数LLMベンダー契約・請求機能を搭載

impraiの新機能チームテーブルと複数LLMベンダー対応

HOUSEI株式会社は生成AIローコード開発プラットフォームimpraiにおいて、チームテーブル機能と複数LLMベンダー契約・請求機能を2024年11月11日に公開した。チームテーブル機能は自然言語表現の質問によってデータ分析が可能となり、SQLの知識がなくても質問に即した回答を得られるようになっている。^[1]

impraiのチームテーブル機能は、データベースと連携してスキーマ情報を理解し、自動で最適なSQL文を生成・実行することが可能となった。CSVやExcelなどの表データをインポートしてデータベースを構築できるため、データ分析の敷居が大幅に下がることになるだろう。

複数LLMベンダー契約・請求機能の搭載により、1つのアカウントで複数のLLMの利用が可能になり、契約や請求の一元管理を実現した。この機能によって、ChatGPTやGemini、Claude3、Fireworks AIなど、企業のユースケースに合わせた最適なAIモデルを柔軟に選定できる環境が整備されている。

impraiの新機能まとめ

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LLMについて

LLMとは「Large Language Model」の略称で、大規模な言語モデルを指す技術用語である。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• 大量のテキストデータで学習した言語処理モデル
• 自然言語での対話や文章生成が可能
• 複雑なタスクの理解と実行が可能

LLMはChatGPTやGemini、Claude3、Fireworks AIなど複数のベンダーから提供されており、企業のニーズに応じて選択することが可能である。impraiの新機能により、複数のLLMを一元管理しながら使い分けることで、より効果的な業務改善を実現できるようになった。

impraiの新機能に関する考察

impraiのチームテーブル機能は、SQLの知識がなくてもデータ分析が可能になることで、データ活用の民主化に大きく貢献する可能性を秘めている。特に中小企業やスタートアップにとって、専門知識がなくてもデータドリブンな意思決定ができるようになることは、競争力の向上につながるだろう。

一方で、自然言語によるデータ分析は、質問の仕方によって異なる結果が得られる可能性があり、データの解釈に誤りが生じるリスクも存在する。データの品質管理や分析結果の検証プロセスを確立することが、今後の重要な課題となるはずだ。

複数LLMベンダー契約・請求機能により、企業は目的に応じて最適なAIモデルを選択できるようになった。今後はLLMの性能比較や使い分けのベストプラクティスの共有が進み、より効果的なAI活用が実現されることが期待される。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「生成AIローコード開発プラットフォーム「imprai」がアップデート | HOUSEI株式会社のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000082.000035497.html, (参照 24-11-13).

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