Cohere は、金融やヘルスケアなどの規制された業界での AI 導入の課題に対処するために設計されたエンタープライズ向け AI プラットフォームである North を導入しました。 。
プライバシー、セキュリティ、カスタマイズ性を優先することで、North は Microsoft 365 Copilot や Google Vertex AI の強力な代替手段としての地位を確立しています。この発表は、高度な機能と厳しいデータ保護要件を満たす機能の両方を提供するエンタープライズ AI ソリューションへの注目が高まっていることを示しています。
Cohere North とは何ですか?
Cohere North は、厳格なセキュリティ基準を維持しながら企業のワークフローを合理化するように設計された AI ワークスペースです。生成的な AI 機能、高度な検索ツール、カスタマイズ可能な AI エージェントを組み合わせて、AI を業務に統合するためのエンドツーエンドのソリューションを企業に提供します。
North の傑出した機能はコンパス検索ですシステム。ドキュメント、スプレッドシート、画像などのさまざまなデータ形式から情報を処理および取得できるマルチモーダル ツールです。
Cohere 独自の Embed および モデルを再ランク付けすることで、Compass は検索結果が関連性があり正確であることを保証します。内部ベンチマークによると、Compass はタスクの完了時間を 80% 以上短縮し、生産性を大幅に向上させています。
もう 1 つの重要な機能は、North がカスタマイズ可能な AI エージェントを作成して展開できることです。これらのエージェントは、プログラミングの専門知識を必要とせずに、人事、財務、IT などのさまざまな部門にわたる日常的なタスクを自動化できます。
画像: Cohere
たとえば、人事担当者は North を使用してオンボーディング プロセスを自動化するエージェントを開発でき、財務チームはデータ分析を合理化するエージェントを作成できます。
画像: Cohere
North はプライベート クラウドの導入もサポートしていますおよびエアギャップ システムにより、企業の機密データが安全に保たれ、規制基準に準拠することが保証されます。この機能により、North は、データ プライバシーが最重要視されるヘルスケアや金融などの業界にとって特に魅力的になります。
North の核心は、Cohere の Command R 大規模言語モデル。現実世界の生成タスク用に最適化されています。このモデルは効率と精度のバランスを保ち、ユーザーがレポートの生成、会議の要約、その他の複雑なワークフローのシームレスな管理を可能にします。
North と Microsoft 365 Copilot の比較
Microsoft 365 Copilot は Microsoft エコシステムに深く統合されており、Word、Excel、Teams などのツール内で生産性の向上を提供します。
その機能には、ユーザーがアプリケーション間で会議のスケジュール設定や電子メールの下書きなどのタスクを管理できるビジネス チャットと、事前に構築されたカスタマイズ可能なプロンプトのリポジトリであるプロンプト ギャラリーが含まれます。
ただし、Microsoft Copilot はエコシステムに依存しているため、柔軟性が制限されています。これは、すでに Microsoft 365 に多額の投資を行っており、そのアプリケーション外のワークフローに適応するのに苦労している企業にとって最も効果的です。
さらに、Copilot はアクティブなインターネット接続を必要とするため、制限された環境で運用している組織にとっては課題となる可能性があります。
Copilot は Microsoft スイート内の生産性の向上に優れていますが、次のような点に焦点を当てていません。 Cohere Northを定義するプライバシーと安全な展開。この違いにより、North は堅牢なデータ保護を必要とする規制業界にとってより強力な選択肢となる可能性があります。
ただし、North はさまざまなツールと統合する柔軟性を備えていますが、事前に構築された Microsoft 365 アプリの緊密な統合が欠けています。すでに Microsoft エコシステムに定着している企業は、North の利便性が低いと感じたり、既存のワークフローに接続するために追加の努力が必要になる可能性があります。
Google Vertex AI: 多用途だが複雑な代替手段
Google Vertex AI は、機械学習モデルの構築と管理のために設計された統合プラットフォームです。カスタム モデル トレーニング用のツール、MLOps ツール (モニタリングとスケーリング用)、Google の Gemini などの高度な事前トレーニング済みモデルへのアクセスを提供します。
Vertex AI の強みはその多用途性にあります。 AI の初心者から経験豊富な開発者まで、幅広いユーザーに対応します。 Model Garden (Gemini などの事前トレーニング済みモデルへのアクセス) や AutoML (簡素化されたモデル トレーニング) などの機能により、幅広い AI アプリケーションに適しています。
Vertex AI は、その包括的なツールセットにもかかわらず、複雑であるため、直接的な解決策を求める企業にとっては困難です。さらに、プライバシーと安全な導入が重視されていないため、厳しい規制要件がある業界にはあまり適していません。
代わりに、Cohere North は安全な導入とユーザーフレンドリーなカスタマイズを優先しており、価値を重視する企業により適しています。プライバシーと操作の簡素化。しかし、North には今のところ、Vertex AI が開発者やデータ サイエンティスト向けに提供するツールの深みと幅広さが欠けています。
Cohere North のユニークなセールス ポイント
Cohere North の組み合わせプライバシーを重視した導入、カスタマイズ可能なワークフロー、高度な AI 機能により、競合他社との差別化が図られています。エアギャップ環境で動作するその機能により、最大限のデータ セキュリティが保証されます。これは、Microsoft Copilot や Google Vertex AI のどちらも提供していない機能です。
Cohere によれば、North は、 という点で Microsoft の Copilot と Google Vertex AI の両方を上回っています。 href=”https://en.wikipedia.org/wiki/Retrieval-augmented_generation”>検索拡張世代 (RAG) の精度は「財務、人事、カスタマー サポート全体にわたって」 「および IT ベンチマーク」は、Llama Index (LI) で測定した場合に使用されます。
LI は、次の値を割り当てる一般的な業界指標です。 RAG は、LLM と外部ナレッジ ベースを組み合わせて、出力を向上させます。
出典: Cohere
もう 1 つの重要な利点は、著名な組織による North の早期採用です。ロイヤル バンク オブ カナダ (RBC) は、Cohere と提携して金融セクター向けにカスタマイズされた North のバージョンを開発し、業界固有のアプリケーションに対するプラットフォームの可能性を強調しています。
North は現在、早期アクセス プログラムを通じて利用可能です。 、ヘルスケア、金融、製造などのセクターに焦点を当てています。 RBC とのパートナーシップは、特にデータ保護とコンプライアンスが交渉の余地のない業界において、より広範に採用される可能性があることを示しています。
