What is Future AGI?
Generative AIを活用してシステムを構築する企業にとって、有望なプロトタイプを信頼性の高い本番環境アプリケーションへと昇華させることは、大きな課題となります。LLMは本質的に確率的な性質を持つため、その動作は一貫性に欠け、予測が難しい場合があります。Future AGIは、包括的な評価・最適化プラットフォームとして、チームが信頼できるAIを自信を持って迅速に構築、テスト、監視、デプロイするためのエンドツーエンドのツールを提供します。
主な機能
Future AGIは、Generative AIアプリケーションのライフサイクル全体を管理するための、包括的かつ統合されたツールキットを提供します。
🔬 自動評価と実験 ノーコード環境で、複数のAIモデル、プロンプトのバリエーション、およびエージェントワークフローを体系的にテスト・比較できます。Future AGIにより、大規模な実験の実行、組み込みまたはカスタムメトリクスに基づいた最高性能構成の特定、そしてデータ駆動型の意思決定が可能になり、アプリケーションが品質基準を満たすことを確実にします。
⚙️ 評価駆動型プロンプト最適化 単純なA/Bテストの枠を超え、さらに進化させます。当社のプラットフォームは、評価結果がプロンプトの自動的な洗練と強化に活用される、洗練されたフィードバックループを採用しています。この反復プロセスにより、AIの応答の明確性、一貫性、精度が体系的に向上し、タスクの不整合や事実の不正確さといった問題に直接対処します。
📊 高度なデータセット管理 重要なエッジケースを網羅し、モデルをより効果的にトレーニングするために、高品質な合成データを生成します。また、独自のドメイン固有データを統合したり、Hugging Faceなどのソースから直接データセットにアクセスしたりすることができ、AIが本番環境で直面するであろう多様かつ関連性の高いシナリオに対して確実にテストされるようにします。
🛡️ リアルタイム本番監視と保護 エンタープライズグレードの可観測性と安全ガードレールを活用し、安心してデプロイできます。Future AGIは、コスト、レイテンシ、パフォーマンスを監視するためのリアルタイムトレーシングを提供します。一方、Protectモジュールは、毒性やプロンプトインジェクションのような危険なコンテンツがユーザーに届く前に、入力と出力を積極的にスクリーニングしブロックします。
ユニークな強み
Future AGIは、スタンドアロンツールでは比類のないレベルの統合とインサイトを提供するために構築されています。
真のエンドツーエンドプラットフォーム: 監視、プロンプトテスト、データ生成のみを扱うポイントソリューションとは異なり、Future AGIはAIアプリケーションのライフサイクル全体を統合します。データセットの作成から本番環境での保護まで、すべてを単一の統合されたワークフロー内で管理することが可能です。
実験から真の最適化へ: 他のプラットフォームがA/Bテスト(実験)を可能にするのに対し、Future AGIは評価駆動型最適化によってそのサイクルを完結させる唯一のソリューションです。当社のシステムは、どのプロンプトがより優れているかを単に提示するだけでなく、評価データを用いてさらに優れたプロンプトを自動的に生成するのを支援します。
インライン、リアルタイムの安全性: 多くの安全性チェックはオフラインで、または事後的に実行されます。Future AGIのProtectモジュールはこれらとは異なり、アプリケーションのリクエスト/レスポンスフローに直接統合され、コンテンツをリアルタイムでスクリーニングすることで、有害な出力が生成されたり表示されたりする前に防止します。
比類なきモデルおよびフレームワーク互換性: Future AGIは開発者ファーストであり、お客様がすでに使用しているツールとシームレスに統合します。OpenAI、Anthropic、Google (Gemini)、Mistralなどのモデル、およびHugging Face、Azure、SageMakerなどのプラットフォームにネイティブ対応しているため、既存のスタックに影響を与えることなく当社のプラットフォームを導入できます。
結論
Future AGIは、Generative AIを有望な技術から、スケーラブルで信頼性の高いビジネス資産へと変革するために不可欠なインフラストラクチャを提供します。包括的で評価駆動型のプラットフォームを提供することで、予測不可能性という課題を克服し、正確で安全、かつ本番環境に対応したAIアプリケーションを構築できるよう支援します。
Future AGIがいかにして信頼できるAIアプリケーションを市場に投入するお手伝いをするか、ぜひご検討ください。





