Reka AI: マルチモーダルモデルビルダーを深掘り

少し前までは、生成AIの世界は一握りの巨大企業がすべてを所有しているように感じられました。しかし、新進気鋭の小規模で非常に効率的なプレイヤーたちが状況を揺るがしており、Reka AIはその先頭を走っています。2022年にGoogleとMetaの元研究者たちによって設立されたこのスタートアップは、最近NVIDIAやSnowflakeからの強力な支援を受け、評価額10億ドルに達しました。

Rekaは、強力なマルチモーダルAIの構築に全力を注いでいます。これは、テキスト、画像、動画、音声をすべて同時に理解できるということを専門的に表現したものです。それでは、Reka AIとは何か、そのモデルが実際に何ができるのか、そしてそれがカスタマーサポートのような用途に適したツールなのか、それともより専門的なプラットフォームを使った方が良いのかについて見ていきましょう。

Reka AIとは？

その核心において、Reka AIはAI研究企業であり、一つの使命を掲げています。それは、独自の高度なマルチモーダルAIモデルを構築し、企業がどこでも簡単に利用できるようにすることです。彼らは、Google BrainやDeepMindといった場所で確かな実績を持つチームによって設立され、大手テック企業に代わる、機敏で独立した選択肢として自らを位置づけています。

彼らは、基盤となるモデルからその上で動作するアプリケーションまで、すべてをゼロから自社で構築しています。CEOのDani Yogatama氏へのインタビューによると、これにより非常に効率的になり、大手競合他社が費やす費用のほんの一部でトップクラスのモデルをトレーニングできるとのことです。

彼らのラインナップには、一連の基盤モデル（これについては後ほど説明します）と、現在プライベートベータ版で提供されているいくつかのエンタープライズプラットフォームが含まれています。

• Nexus: AI「ワーカー」を作成・管理するためのプラットフォーム。

• Guardian: リアルタイムで動画を監視するシステム。

基本的に、Rekaは他の企業が独自のAI搭載ソリューションを開発するために使用できる、強力な生の材料を提供しています。

Reka AIのモデルラインナップを詳しく見る

Reka AIは単一のものではありません。それは、巨大で複雑なタスクから、小型のオンデバイスアプリまで、それぞれ異なる仕事のために作られたマルチモーダルモデルのスイートです。覚えておくべき重要なことは、彼らのモデルはすべて、後から視覚機能が付け足されたテキストモデルではなく、最初からマルチモーダルとして構築されたということです。

Reka Core: 高性能なフラッグシップモデル

Reka Coreは、彼らのヘビー級チャンピオンだと考えてください。テキスト、画像、音声、動画をすべて同時に深く理解する必要がある、非常に難しいタスクのために設計された、最大かつ最も高性能なモデルです。これは、絶対にミスが許されない、リスクの高いアプリケーションで頼りになるモデルです。

Reka Flash: 高速でコスト効率の高い推論

Reka Flashは中間的なモデルで、性能と価格のバランスが取れています。日常的なビジネスシーンでの信頼性が高く、迅速な思考のために作られています。Coreほどのパワーはないかもしれませんが、その速度と低コストにより、予算をオーバーすることなく組織全体にAIを展開するための非常に実用的な選択肢となります。

Reka SparkとEdge: コンパクトで多用途

スケールの小さい方には、Reka SparkとEdgeがあります。これらのモデルは非常にコンパクトで効率的に作られており、デバイス上やリソースが限られている状況での実行に最適です。より大きな兄弟モデルと同じマルチモーダルのDNAを持っていますが、はるかに小さなパッケージに収まっています。

モデル	サイズ	最適なユースケース	主な特徴
Reka Core	最大	複雑でリスクの高いタスク	最高のパフォーマンスと流動性
Reka Flash	21Bパラメータ	日常的なビジネスアプリケーション	コストとパフォーマンスのバランス
Reka Spark/Edge	最小	オンデバイス、組み込みAI	超コンパクトで効率的

これらのモデルは強力な出発点を提供しますが、一つ注意点があります。それらを使ってアプリケーションを実際に構築、統合、維持するには、かなりの技術的ノウハウが必要です。

このビデオは、Reka AIが提供するさまざまなマルチモーダルモデルの素晴らしい概要を説明しています。

Reka AIの主要な能力：マルチモーダルとエージェント的推論

Reka AIの技術は、AIの未来を形作る2つのコンセプトに基づいています。それは、真のマルチモーダルとエージェント的推論です。これらの意味を理解することが、彼らのアプローチが特別なものである理由を理解する鍵となります。

真のマルチモーダル：テキストを超えて

Rekaが「マルチモーダル」と言うとき、それは本気です。彼らのモデルは、テキスト、画像、動画、音声を同時にネイティブに処理し、理解することができます。これにより、テキストのみのモデルでは不可能なことが可能になります。

例えば、Rekaモデルを使って次のようなことができます。

• 巨大なビデオアーカイブを、「CEOが新製品について話しているクリップをすべて表示して」と入力するだけで検索する。

• 画像ライブラリ全体に対して、詳細で検索可能な説明を自動的に作成する。彼らは実際にShutterstockとの提携でこれを探求しています。

• スポーツの映像を分析して、ハイライトリールを自動的に作成し、選手のパフォーマンスを追跡する。

このビデオは、Reka AIのリアルタイムビデオ監視ソリューションであるReka Visionをデモンストレーションしています。

エージェント的推論の可能性

エージェント的推論は、単純なQ&Aボットからの次なる進化です。これは、計画を立て、ツールを使い、学習しながら実際に物事を実行できるAI「エージェント」を作成することに関するものです。単に答えを出すだけでなく、エージェントは行動を起こすことができます。RekaのベータプラットフォームであるNexusとGuardianは、複雑なワークフローを自動化するためのAIワーカーを作成するというこの考えに基づいています。

しかし、現実には、これらのエージェントを構築し、展開することは開発者にとって非常に大きな仕事です。ほとんどのビジネスにとって、当面のニーズは汎用的なエージェントビルダーではなく、特定の仕事のためにすぐに使えるソリューションです。

Reka AIの価格とエンタープライズ展開

どんなビジネスにとっても最も重要な要素の一つ、コストについて話しましょう。残念ながら、Reka AIには公開されている価格ページがありません。もし興味があれば、ウェブサイトには営業チームに連絡してデモを依頼するように書かれています。

これは、カスタム契約を伴う大規模なエンタープライズ取引に焦点を当てている企業にとっては珍しいことではありませんが、いくつかの理由で不便な場合があります。

• 透明性の欠如: 営業担当者と話さなければ、コストの大まかな見当もつきません。

• 予測が難しい: 価格が標準化されていないため、予算編成は完全に当てずっぽうになります。

• 参入障壁が高い: すぐにサインアップして試すことはできません。まず営業プロセス全体を経る必要があります。

展開に関しては、RekaはOracleのようなクラウドプロバイダーと提携し、エンタープライズクライアント向けにOracle Cloud Infrastructure上でモデルを利用可能にしています。

予測可能なコストを必要とし、自力で始めたいビジネスにとって、eesel AIのようなプラットフォームは全く異なるモデルを持っています。明確な段階的な価格設定と、予期せぬ料金がないため、何に対して支払っているのかを正確に把握できます。月額プランで始めていつでもキャンセルできるため、長期契約に縛られることなく自由に試すことができます。

Reka AIはあなたのカスタマーサポートチームに適しているか？

Reka AIのモデルが強力であることに疑いはありません。理論的には、才能ある開発者チームがそれらを使ってカスタマーサポート用のカスタムAIツールを構築することができます。しかし、これはどんなサポートリーダーにとっても古くからの問題を提起します。自社で構築するか、それとも既製品を購入するか？

Reka AIで構築する挑戦 vs. 購入

Rekaのような汎用モデルを使って独自のツールを構築することに決めた場合、単にAPIに接続する以上の多くのことに取り組むことになります。すべてを処理するために専門のエンジニアリングチームが必要になります。具体的には次のようなことです。

• 統合: モデルをヘルプデスク（ZendeskやFreshdeskなど）や、すべての社内ナレッジソースに接続するためのすべてのコードを書くこと。

• ワークフローロジック: いつチケットに回答するか、いつエスカレーションするか、どのようにタグ付けするか、次に何をすべきかを決定するシステム全体をゼロから設計すること。

• ファインチューニング: 汎用モデルを、あなたの特定のサポート問題を理解し、ブランドの声に合うようにトレーニングするために、膨大な時間とリソースを注ぎ込むこと。

比較：なぜ専門プラットフォームの方が早く目標に到達できるのか

もう一つの選択肢は、eesel AIのように、その仕事のためにすでに作られているツールを選ぶことです。これは、これらの問題を箱から出してすぐに解決するように設計されています。それは単なる材料の一つではなく、完成した料理です。

専門プラットフォームがほぼ即座に違いを生むことができる点は次のとおりです。

• ワンクリック統合: eesel AIは、ヘルプデスク、Slack、Confluenceなどのツールに数分で接続します。複雑なコーディングや現在の設定の大幅な見直しは必要ありません。

• 構築済みのワークフロー: 完全な自動化のためのAIエージェント、人間のエージェントを支援するAIコパイロット、チケットのルーティングのためのAIトリアージが、すべてシンプルなダッシュボードから設定可能です。

• あなたのビジネスを学習: eesel AIは、過去のサポートチケットやナレッジベースから自動的に学習するため、すぐにあなたのビジネスコンテキストを理解し、ブランドのトーンを採用します。

• リスクフリーのシミュレーション: 実際に稼働させる前に、過去の何千ものチケットでシミュレーションを実行できます。これにより、AIがどのように機能するかを正確に把握し、自動化率を正確に予測できます。

この表は、2つのアプローチをまとめたものです。

機能	Reka AI（ソリューション構築）	eesel AI（すぐに使えるプラットフォーム）
価値実現までの時間	数ヶ月から数年	数分から数時間
必要な専門知識	AIエンジニア＆開発者	ノーコード、セルフサービスでのセットアップ
ヘルプデスク統合	カスタムAPI開発が必要	ワンクリック統合（Zendesk、Freshdeskなど）
主要な機能	汎用モデル	専門のAIエージェント、コパイロット、トリアージ、チャットボット
テスト＆安全性	手動テストが必要	過去のチケットでの組み込みシミュレーション
価格モデル	カスタムエンタープライズ契約（非公開）	透明で予測可能な月次/年次プラン

Reka AI：仕事に適したツールを選ぶ

では、Reka AIに関する最終的な評価はどうでしょうか？効率的でマルチモーダルなAIで可能なことの限界を押し広げている、間違いなく印象的な企業です。あなたの組織に豊富な技術人材がいて、カスタムで大規模なAIアプリケーションをゼロから構築するという特定のニーズがある場合、彼らのモデルは大手プレイヤーに代わる素晴らしい独立した選択肢です。

しかし、強力なモデルは単なる材料に過ぎません。カスタマーサービスや社内ITサポートのような特定の仕事では、主な目標は問題を解決し、できるだけ迅速かつ安全に結果を出すことです。そのような状況では、専門的ですぐに使えるプラットフォームの方が、目的地に到達するためのより速く、安全で、費用対効果の高い方法です。

あなたの目標がサポートを自動化し、チケット量を減らし、大規模なエンジニアリングプロジェクトを開始することなくエージェントを支援することであるなら、eesel AIが数分であなたのワークフローにどのように組み込めるかを確認する価値があるかもしれません。