Morph 1.0 リリースのお知らせ
Morph 1.0: データベース・分析ツール・ダッシュボードがひとつに。
本日、Morphの最初のメジャーバージョンであるMorph 1.0が配信されました。
本バージョンによって、ビジネスにおけるデータ業務のすべてを、データベースやデータ分析の専門知識がなくとも扱うことができる、オールインワンツールの提供ができると考えています。
Morphは
- 100万行レベルのデータ量を扱うことのできるスケーラブルなデータベース
- データ分析を自然言語とビジュアルツールで実行することのできる分析ツール
- 分析結果を自由に配置しURLで共有ができるダッシュボード
を備えたオールインワンのデータツールです。
データ業務に従事してきた方ならお分かりかと思いますが、これらは今までバラバラのツールを使う必要があり、それぞれの結果を連携するには、SQLやAPIを経由したデータパイプラインの構築が不可欠でした。データを活用した業務を実施するためには、このすべてのステップを必要とするにも関わらずです。このようなツールの分散は、膨大な構築コストや変更要求に対する時間的なバッファを招き、業務フローの陳腐化の根本的な問題の一つとなっています。
Morphにおいては、データの保管・分析・可視化・活用までがシームレスに連携し、複雑なセットアップや専門知識を必要とせずに、誰もがデータを扱えるように設計されています。
新しい機能や特徴
NotebookはCanvasへと進化しました！
Morph Betaでは、データ分析の場としてNotebookを提供してきました。NotebookはGoogle Colabに代表されるようなJupyter系ツールのイメージで設計され、このメタファーはJupyterを扱ってきたソフトウェアエンジニアなどの人々にとっては受け入れやすいものであったと思います。
しかし、それだけでは不十分だと考えました。
今回のアップデートで、私たちは、2つのことに挑戦しました。ひとつは、非開発者の人々にとってもより扱いやすくすること。もうひとつは、より柔軟でさまざまな要求に答えられる場にすることです。
このようなアイデアの実現にあたり、私たちはFigJamやMiroのようなオンラインホワイトボードに大きなインスピレーションを受けました。
結果として、Notebookは次のような特徴を備え、「Canvas」という名前で生まれ変わりました。
- 2次元の自由度
- 多様なセルタイプ
- 一直線ではなく、自由な分岐が可能なプロセス
- データソースやダッシュボードへのシームレスな接続
などの特徴を備えています。
類似度検索: 意味によるAI検索
Morphは生成AIの技術を活用することで、非開発者の人々にとってもデータを扱いやすくしています。これまでに開発・提供してきたAI機能は次の2つです。
AIクエリ: データベースの内容を自然言語でクエリすることができる機能 AI可視化: チャートの作成を自然言語で実行できる機能 Morph 1.0では、新しいAI機能として「類似度検索」を追加しました。
これはその名の通り「意味によるレコードの検索」を実現する機能で、データソースに対して実行することができます。
これがなぜ特別な機能なのか、少し説明をしたいと思います。
一般にデータの検索というのは、内容の一致によって判断されます。
たとえば、国名の一覧を格納したデータソースがあるとしましょう。その中から、「Canada」を検索するためには、「C」「Can」「anada」などの文字を入力することで絞り込みをすることができます。これは、検索対象の中に含まれる文字列の一部分を使ってクエリしているためです。
類似度検索であれば、「North America」という検索語で「Canada」をヒットすることができます。その名の通り、意味によって両者の類似度を判定しているためです。
もうすこし現実的な例を考えてみましょう。あなたがセールスマネージャーで、商談の記録を保管しているとします。その中から、好意的なリアクションのある商談を絞り込みたいとしたら、どのように検索するでしょうか？「好評」という文字列で検索をかけてみるのも手かもしれませんが、そのような表記が記録の中になければヒットしません。
類似度検索であれば、そのようなクエリが期待通り動いてくれます。これが、意味による検索がパワフルである理由です。