構造化されたビジネスデータを実用的なインサイトに変換

SAP の Relational Pretrained Transformer モデル (SAP-RPT-1) を生成 AI ハブで活用することで、モデルをゼロから構築することなく、エンタープライズデータから予測的なインサイトを得ることができます。
ノート PC で作業する女性の画像。SAP RPT-1 プレイグラウンドのユーザーインターフェースの画像。構造化データに対するテーブル形式 AI の予測分析を行うテスト環境の画像。

SAP-RPT-1 とは?

SAP-RPT-1 は、構造化されたビジネスデータから正確な予測インサイトを提供する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-1 は、インコンテキスト学習を使用しているため、ユーザーがデータレコードを提供することで、モデルトレーニングなしで即座に信頼性の高い予測を生成することができます。

ユーザーが SAP-RPT-1 モデルをテストするための、機器ソーシング、サービスチケットの優先順位付け、支払遅延予測のサンプルシナリオを含む SAP RPT プレイグラウンドランディングページのスクリーンショット。
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  • 構造化データに対して事前にトレーニングされているため、コストと時間のかかるモデルトレーニングが不要です。

  • インコンテキスト学習により、実行時にデータレコードから直接すぐに結果を出します。

  • 変化するデータや不完全なデータにも対応し、信頼性の高い予測を提供します。

  • ビジネスデータを活用し、正確でエンタープライズデータ主導のインサイトを提供します。

  • 生成 AI ハブで 2 つの商用バージョンが利用可能で、それぞれ異なる速度や精度のバランスで調整されています。オープンソースリリースとしても利用可能です。

導入効果

インサイトをスピーディに獲得

構造化データに対して予測 AI を即座に導入し、データ準備を数週間から数時間に短縮します。モデルトレーニングや専門的な ML の専門知識を必要としません。

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-1 のレジリエントなアーキテクチャーは、従来のモデルで限界となっていた実データの品質課題に対処するように設計されています。

予測力を全社規模に拡張

分類と回帰に対応する 1 つのモデルで、複数の事業部門やシナリオで活用できるため、導入がシンプルになり、ユースケースごとに多数の個別モデルを用意する必要がありません。

主な機能

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インコンテキスト学習 API

SAP-RPT-1 は、API コールで直接提供される実データやサンプルデータのレコードを用いて、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-1 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。

ノーコードで利用できるテストプレイグラウンド

SAP-RPT プレイグラウンドにより、ユーザーは直感的でインタラクティブなインターフェースを通じて予測シナリオを構成し、モデルのパフォーマンスを評価することができます。独自のデータまたは SAP 提供のサンプルを使用して、マルチクラス分類と数値回帰をテストします。

リソース

ConTextTab:テーブル形式データのセマンティック認識学習

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。

SAP-RPT-1 を試す

AI を活用した予測をすぐにお試しいただけます。CSV をアップロードするか、サンプルデータファイルを使用して、実際のシナリオを実行することで、設定やコーディングなしで、すぐにビジネスデータからインサイトを確認することができます。

FAQ(よくある質問)

RPT モデルは、大規模で構造化されたリレーショナルデータセットで事前にトレーニングされた AI システムで、テーブル形式データに共通するデータパターンを学習します。テキストの並びを処理する大規模言語モデルとは異なり、SAP-RPT-1 は、売上記録、財務取引、サプライヤーパフォーマンスの表、人事指標など、構造化データにおける関係性を理解するように設計されています。

このモデルは、インコンテキスト学習によりパターンを即座に把握し、API コールのサンプルレコードから新しいシナリオに瞬時に適応し、迅速かつ正確なコンテキスト予測を行うことができます。

はい。SAP-RPT-1 は、https://rpt.cloud.sap にある SAP RPT プレイグラウンドで無料でテストすることができます。直感的でインタラクティブなインターフェースを通じて予測シナリオを構成して、モデルのパフォーマンスを評価し、独自の CSV データファイルまたは SAP 提供のサンプルを使用して、マルチクラス分類と数値回帰をテストします。

商用ビルドは 2 つあり、より高速で 1 秒未満の応答を実現する sap-rpt-1-small と、精度を高めた sap-rpt-1-large があります。オープンソースリリース sap-rpt-1-oss は、Hugging Face と GitHub で入手することができます。商用エディションは、SAP の AI Foundation の生成 AI ハブを通じて提供されます。

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