HelixML

HelixMLは、エンタープライズレベルの展開向けに設計された、包括的なプライベート生成AIプラットフォームです。プラットフォームチームや開発チームに、既存のシステムやデータと深く統合されたAIコパイロットやエージェントなどのカスタムAIソリューションを構築・運用するためのツールを提供します。このプラットフォームの核心哲学は、セキュリティ、プライバシー、およびコントロールを中心に展開されており、組織が機密情報を損なうことなく生成AIの力を活用できるようにします。

Kubernetes/OpenShift上でのオンプレミス、仮想プライベートクラウド（VPC）内、あるいは専用のNVIDIA GPU上のDockerを介した展開など、柔軟な展開モデルを提供することで、HelixMLは企業が自社のデータに対する完全な主権を維持できることを保証します。これは、データプライバシーが最重要視される金融サービス（コンプライアンス基準の遵守）やヘルスケア（HIPAAの遵守）などの規制産業にとって特に重要です。

HelixMLの使い方

HelixMLの導入は通常、成功裏の実装と価値創出を確実にするために設計された、構造化された協調的なプロセスに従います。典型的な道のりは数週間にわたります。

1. 1〜2週目：発見と計画。 主要なビジネスユースケースを特定し、影響の大きい2〜3の概念実証（PoC）を選択するためのワークショップからプロセスが始まります。その後、Helixプラットフォームがクライアントの環境に展開されます。
2. 3〜4週目：統合と開発のキックオフ。 チームは、検索拡張生成（RAG）またはファインチューニングに必要な内部/外部API、ツール、およびデータソースを特定します。クライアントの開発チームと協力してPoC開発が開始されます。
3. 5〜6週目：構築と評価。 PoCの構築を加速するために、ハッカソンスタイルのセッションがしばしば用いられます。明確な評価基準が定義され、初期バージョンが主要なステークホルダーに出荷され、フィードバックが求められます。
4. 7〜8週目：ショーケースとロードマップ。 完成したPoCが経営陣に提示され、価値が実証されます。最も有望なアプリケーションが特定され、本番環境への明確なロードマップが確立されます。

HelixMLの主な機能

• プライベートで安全な展開： オンプレミス、プライベートクラウド（VPC）、またはパブリッククラウドに展開する完全な柔軟性を提供し、完全なデータ制御とセキュリティを保証します。
• 高度なAI機能： AIモデルを独自の知識ベースに接続するための検索拡張生成（RAG）や、特定のタスクに合わせてモデルを適応させるためのファインチューニングなど、最先端の技術を活用します。
• APIとツールの統合： 内部および外部のAPIとシームレスに接続・制御し、AIが自然言語を使用して顧客データ、製品カタログ、その他のビジネスシステムと対話できるようにします。
• DevOpsフレンドリーなアーキテクチャ： Kubernetes、OpenShift、Dockerをサポートし、プラットフォームチーム向けに本番環境に対応しており、GenAIアプリケーションのDevOpsライフサイクルを簡素化します。
• AIコパイロットとエージェント： 反復的なタスクを自動化し、インテリジェンスを拡張し、人間のワークフローをサポートするインテリジェントなエージェントとコパイロットの作成を可能にします。
• セキュリティ、来歴、ガバナンス： セキュリティを確保し、データとモデルの系統（来歴）を追跡し、ガバナンスポリシーを施行するための組み込み機能。

HelixMLの使用例

HelixMLは多目的であり、さまざまな業界で特定の課題を解決するために適用できます。

• 金融サービス： 不正検出の自動化、予測分析によるリスク管理の強化、パーソナライズされた金融アドバイスのためのチャットボットの強化、ポートフォリオ管理の最適化、規制遵守の確保。
• ヘルスケア： 医療画像分析の加速、パーソナライズされた患者治療計画の開発、病院運営の最適化、創薬プロセスの改善、HIPAAコンプライアンスを維持しながらの患者トリアージ用インテリジェントチャットボットの作成。
• エネルギー： データ分析によるエネルギー生産の最適化、重要インフラの予測保全の実施、スマートグリッドの管理、エネルギー取引戦略の改善、パーソナライズされた効率推奨の提供。
• 一般ビジネス： パーソナライズされた推奨による売上の促進、自然言語自動化による収益の増加、組織全体でのインテリジェンスの拡張。

HelixMLの利点

HelixMLの主な利点は、企業向けのプライベートで安全、かつカスタマイズ可能なAIに焦点を当てていることです。組織自身のインフラストラクチャ内にモデルを展開できるようにすることで、公共のAIサービスに関連するデータプライバシーのリスクを排除します。これにより、独自の機密データを使用して、非常に正確で関連性の高いAIソリューションを構築できます。そのDevOpsフレンドリーな性質は、既存のワークフローにスムーズに統合できることを保証し、現代のプラットフォームチームにとって実用的でスケーラブルなソリューションとなります。

料金プラン

HelixMLは、エンタープライズレベルのカスタム価格設定モデルで運営されています。価格は公表されておらず、展開の規模、特定のユースケース、および必要なサポートのレベルに基づいて決定されます。見積もりを取得するには、関心のある当事者がHelixMLチームに直接連絡して、ワークショップまたはデモをスケジュールすることをお勧めします。