MySQL AI — 自動化された機械学習と生成AI

MySQL AIは、統合された自動化されたセキュアな機械学習機能(ML)と生成AI機能を提供します。AutoMLは、機械学習プロセスを簡略化し、データの移動や追加コストなしで機械学習モデルの構築、トレーニング、説明を支援します。同様に、データベース内蔵のLLM、組み込みベクトルストア、埋め込みモデルにより、インフラコストを削減しながらデータを移動させずに生成AI、セマンティック検索、検索拡張生成（RAG）を実現します。

• 生成AI — データベースに内蔵されているLLMを活用することで、外部LLMの選定や統合する手間なく、データの検索やコンテンツの生成・要約を支援します。GPUプロビジョニングは不要で、インフラコストの削減も可能です。
• ベクトルストア — データを別のベクトルデータベースに移動することなく、内蔵されているLLMが自社文書を検索し、より正確で文脈に沿った回答を得ることを支援します。MySQLは埋め込み生成を自動化します。ベクトルストアは様々な形式の自社文書を格納でき、RAGのナレッジベースとして機能することで、より正確で文脈に沿った回答作成を実現します。
• 包括的な機械学習機能 — 統合された機械学習機能により、外部の機械学習サービスへの複雑で時間を要するデータ移動が不要になります。トレーニング、推論、説明をMySQL内のデータに簡単に適用できます。AutoMLは、異常検知、予測、分類、回帰、レコメンデーションといったモデルをサポートしています。
• 説明可能なモデルとデータドリフト検出 — AutoMLでトレーニングを行ったすべてのモデルは説明可能です。結果の説明付きで予測を提供し、信頼性、公平性、規制コンプライアンス遵守を支援します。データドリフト検出は、トレーニングに使用されたデータと新規入力データとの差異を検知することで、開発者やアナリストがモデルの再トレーニング時期を判断するのに役立ちます。
• テキストからSQL (NL2SQL) — 自然言語でデータベースへの問い合わせを実行します。NL2SQLはLLMを使用して自然言語をSQLクエリに変換します。関連するメタデータを収集し、モデルがユーザーの意図をより正確に解釈し、データベース構造に合わせたSQL文の生成を支援します。