AI 関数は、MaxCompute で AI 関連タスクを実行するための事前定義関数のセットです。これらの関数は、複雑なモデル推論処理を簡潔な SQL または Python 演算子にカプセル化しています。標準的な SQL または MaxFrame（分散型 Python エンジン）から、基盤となるモデル呼び出しコードを記述することなく、大規模モデルや機械学習モデルを直接呼び出すことができます。これにより、データ処理およびビッグデータ分析における AI の活用のハードルが大幅に低減されます。
適用範囲
データ理解能力が大幅に向上した大規模モデルは、構造化データ、テキスト、非構造化データなどのマルチモーダルデータから、正確な意味情報を抽出できます。また、命令に従う能力に基づき、これらの意味情報を正規化されたデータへと変換し、関係代数演算を可能にします。これにより、ビッグデータプラットフォーム上で構造化データと非構造化データを統一的にクエリおよび処理できるようになります。
適用範囲が拡大するにつれ、ビッグデータプラットフォーム内での統合計算に対する需要も高まっています。MaxCompute は、MaxFrame（Python）および SQL といった複数の計算エンジンを提供することで、この需要に対応します。さらに、AI 関数と組み合わせることで、ユーザーが AI をより容易に活用できるようになります。これにより、マルチモーダルデータ処理、コンテンツ生成、情報抽出、画像およびテキスト分析など、さまざまなデータ分析および計算シナリオにおけるタスクの能力および品質が向上します。代表的なシナリオは以下のとおりです：
大規模モデルの事前学習向けデータ前処理：大規模モデルの事前学習向け Web データ処理タスクでは、微調整済みの小規模パラメーター大規模言語モデルを用いて、テキスト品質スコアの算出、テキストフィルター処理、テキスト分類などの処理を行います。
マルチモーダルコンテンツの理解：従来の電子商取引および新興の自動運転分野における動画および画像データ処理タスクでは、オブジェクト検出、画像タグ付け、分類などの処理のためにマルチモーダルモデルを活用します。
インテリジェントリスク管理：インテリジェントリスク管理のシナリオでは、微調整済みの小規模パラメーター大規模言語モデル（LLM）を用いて、ユーザー動作の分類やリスクアラートなどの処理を行います。
特長
ローコード開発：すぐに開始できます。モデルサービスのデプロイや複雑な推論ロジックの記述を必要とせず、単一の関数呼び出しでモデル推論を実行できます。これにより、開発サイクルが大幅に短縮され、AI アプリケーションの構築ハードルが低減されます。
シームレスな統合：AI 関数は、MaxCompute のモデルオブジェクト、計算リソース、権限システムとシームレスに統合されるため、導入が容易です。
統一されたマルチエンジン対応：MaxCompute は、SQL エンジンおよび MaxFrame エンジンの両方において、統一された AI 関数機能を提供します。これにより、データアナリストは馴染みのある SQL を用いて強力な AI モデルを呼び出すことができ、データサイエンティストは MaxFrame の分散型 Python 計算能力を活用して、データ前処理タスクを継続的に改善できます。
AI 関数
SQL AI 関数
MaxCompute は、MaxCompute モデルオブジェクトを指定することで推論呼び出しをサポートする、SQL ベースの AI 関数を提供します。これらには、組み込みのパブリック大規模言語モデル、ユーザーがインポートしたモデル、および PAI-EAS からのリモートモデルが含まれます。モデルタイプの詳細については、「モデルタイプ」をご参照ください。
以下の表に、MaxCompute がサポートする SQL AI 関数を示します。
関数
説明
モデルタイプ
自然言語テキストを生成します。複雑な推論、マルチモーダルタスク、非構造化データの処理に使用します。
LLM
MLLM
構造化データに対して予測を行います。分類および回帰などの従来の機械学習タスクに使用します。
BOOSTED_TREE_REGRESSOR
BOOSTED_TREE_CLASSIFIER
課金
SQL AI 関数を用いてモデルを呼び出す場合：
サブスクリプション標準計算リソース（サブスクリプション CU クォータとも呼ばれます）を使用している場合は、CU クォータが消費されます。
従量課金標準計算リソース（従量課金 CU クォータとも呼ばれます）を使用している場合は、SQL ジョブがスキャンしたデータ量に基づいて課金されます。この場合、別途 CU 計算料金は発生しません。
MaxFrame AI 関数
MaxCompute は、MaxFrame を通じて Python ベースの AI 関数も提供します。
モデル呼び出しは、必要なリソースタイプに応じて CPU または GPU リソースを消費します。詳細については、「MaxFrame AI 関数」をご参照ください。
サンプル
MaxCompute モデルおよび AI 関数のその他の利用例については、以下のトピックをご参照ください：