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SAP-RPT による構造化データの変革
SAP のリレーショナル事前学習済みトランスフォーマーモデルを運用に活用することで、モデルをゼロから構築することなく、企業データから予測可能で説明可能なインサイトを獲得できます。
SAP-RPT とは？
SAP-RPT は、インコンテキスト学習を使用して、構造化されたビジネスデータから正確で説明可能な予測インサイトを提供する、フルマネージドのリレーショナル事前トレーニング済みトランスフォーマーモデルです。
SAP-RPT の表形式データモデルには、以下の機能が含まれています。
構造化データの事前トレーニングにより、コストと時間のかかるモデルのトレーニングを不要にします。
変化する不完全なデータの中でも、信頼できるリアルタイムの予測を提供するインコンテキスト学習。
作り込まれたガバナンス、信頼性、説明可能性：エンドツーエンドのパイプライン管理を可能とします。
SAP AI Core には、コスト、パフォーマンス、正確性のバランスを取るのに役立つ複数のバージョンがあります。
主なメリット
インサイトをスピーディに獲得
モデルのトレーニングや専門的な機械学習の知識を必要とせず、予測を即座に導入し、数週間かかっていたデータ準備を数時間に短縮できます。
不完全なデータから正確なインサイトを生成
ビジネスデータが不完全または変化している場合でも、特化型 AI モデルと比較して最大 2 倍、言語モデルと比較して最大 3.5 倍の予測品質を実現します。SAP-RPT のレジリエンスの高いアーキテクチャー、インコンテキスト学習、説明可能なインサイトは、データ品質の課題に対処しながら、成果を左右する兆候を特定するのに役立ちます。*
予測力を全社規模に拡張
単一の表形式データ基盤モデルを使用して、事業部門やシナリオを横断した分類、回帰、時系列分析、予測を実行できます。これにより、デプロイが簡素化され、ユースケースごとに特化した複数の予測モデルをトレーニングして維持する必要性が軽減されます。
主な機能
インコンテキスト学習 API
SAP-RPT は、API コールで直接提供される既存のビジネスデータソースやサンプルレコードを用いて、分類および回帰タスクを処理します。このモデルは、各リクエストのデータコンテキスト内のデータパターンを識別し、正確な予測を生成します。
事前トレーニング済みリレーショナルアーキテクチャー
SAP-RPT は、テーブル構造、データの関係性、ビジネスロジックを本質的に理解するように構築されており、カスタムの前処理や特徴量エンジニアリングを行うことなく、構造化されたデータセットや変化する値、エンタープライズデータ形式を処理することができます。
表形式データのオーケストレーションワークフロー
コンテキストの登録や選択などの SAP AI Core の機能を使用して SAP-RPT をオーケストレーションし、予測インテリジェンスをパイプラインに組み込みます。組み込みのガバナンス、信頼性、説明可能性を活用して、予測と表形式データ向け AI ワークフローを管理します。
価格設定オプション
SAP BTP には、3 つの異なる料金オプションがあります。これらのアカウントタイプでは、シナリオをテストでき、通常は有料サービスプランにアップグレードするオプションも用意されています。
無限に広がるユースケースの可能性に対応する 2 つのバージョン
SAP-RPT
低レイテンシー
高い予測スループット
ほとんどの予測シナリオに対応
SAP-RPT-large
精度の向上
エラー率の低減
複雑な予測ユースケースで優れた性能を発揮します
リソース
SAP-RPT：構造化データから直接エンタープライズ向けの予測を生成
SAP-RPTの最新バージョンのモデルカードにアクセスして、想定される用途、性能、制限事項、および構造化されたビジネスデータを用いた責任ある導入に関するガイダンスをご確認ください。
SAP-RPT-1.6は現在一般提供されています
SAP-RPT の最新バージョンである SAP-RPT 1.6 が、AI Core のモデルライブラリを通じて利用可能になりました。機能強化により、企業は表形式データ向け AI を活用して、より信頼性の高い意思決定を行えるようになります。
ConTextTab：表形式データのセマンティクスを認識した学習
ConTextTab は、言語モデルのセマンティックとテーブルネイティブの効率性を統合することで、実際のビジネスにおけるテーブル形式の予測タスクで高いパフォーマンスを実現します。
リレーショナルデータのインコンテキスト学習
SAP の革新的なテーブルネイティブの基礎モデルについて、詳細をご覧ください。このモデルでは、インコンテキスト学習を使用し、カスタムトレーニングなしで企業の予測タスクを処理できます。