機械学習企業であるH2O.aiにとって、生成AIの民主化は空虚なモットーではなく、使命であり、行動を起こす必要があります。そして、AIテクノロジーの実験、イテレーション、新しい用途の創出のためにモデル、自動化ツール、アナリティクスを使えるようになるかどうかにかかっています。 

H2O.aiの主な目標は、顧客のデータプライバシーを保護し、データの移動を抑制しながら、顧客がデータにアクセスしてAIモデルのトレーニングと推論を簡略化することです。そのために、H2O.aiは最新のMLエンジンと、カスタムGPTの作成とファインチューニングのための多数の追加生成AI機能（H2OドライバレスAI AutoMLエンジン、H2O LLM Studio、機械学習、生成AI LLM、予測モデリング用スターターパックなど）をSnowflakeマーケットプレイスでSnowflakeネイティブアプリとして提供しています。 

Snowpark Container Services（現在パブリックプレビュー中）と統合されたSnowflakeネイティブアプリフレームワークにより、H2O.aiはAIおよびMLモデルをお客様の環境で稼働させるプロセスを簡素化し、加速することができます。

H2O.aiの北米チャネルマネージャー、Luis Boldizsar氏は、次のように述べています。「SnowflakeネイティブアプリとSnowflakeコンテナサービスが統合されていれば、プロセス全体がスムーズになります。「参入のハードルが低くなり、顧客がSnowflake内でアプリを利用し、そのテクノロジーを利用して新しいデータインサイトを簡単に構築できるようになります。」

H2O.aiは、初期のエンジニアリングブリーフィングでSnowflakeコンテナサービスの可能性を見出しました。フルマネージド型のコンテナサービスであるSnowflakeコンテナサービスは、H2O.aiがやり取りするデータの近くにSnowflake内で直接ソリューションを展開する方法を提示しました。Snowflakeコンテナサービスは、複雑なオーケストレーション、統合、依存関係、関連する前後の管理をカプセル化しており、Snowflakeの外部にある環境間でのデータの展開と移動を簡略化します。

次に、Snowflakeネイティブアプリによってインフラストラクチャーの問題を解決し、「ユーザーが驚くほど簡単にSnowflake内でアプリケーションの利用を開始できるようにする」とBoldizsar氏は述べています。H2O.aiチームは、ネイティブアプリの1つと製品を、数日ではなく20～30分で顧客の環境内で稼働させることができます。

Boldizsar氏は、H2O.aiを利用することで、インフラストラクチャーの可用性確保や本番稼働への移行などの待機時間を最小限に抑えることができました。Snowflakeネイティブアプリケーションはお客様のアカウント内で実行されるため、Snowflakeガバナンス機能のメリットを享受でき、お客様は新しいアプリをより迅速に精査、承認、オンボーディングできます。 

Snowflakeコンテナサービスと統合されたSnowflakeネイティブアプリケーションでは、H2O.aiに（自動生成された）アーティファクトをコードと一緒に含めることもできます。つまり、データサイエンティストがデータエンジニアにモデルを渡すと、SQLでそれを呼び出す方法の例や、Pythonでそれを使用する方法の例など、追加の有益な情報も得られます。

「小さなことのように思えるかもしれませんが、ハンドオフ中にモデルの呼び出し方や渡すデータについて説明するのに1時間以上を費やしているお客様を知っています」とBoldizsar氏は言います。「これらすべてのタスクの時間を短縮することで、顧客はモデルを本番環境に導入し、これらのモデルとデータを使用することから価値を見出すことができます。そして、Snowflakeはより迅速かつ安全な方法でタスクを実行できるようになり、別のプロジェクトに適合できるようになりました。」

H2O.aiは、テンプレートを使用してアプリの開発を高速化することにより、革新的なプロセスを作成しました。H2O.aiは、SnowflakeコンテナサービスをSnowflakeネイティブアプリテンプレートに組み込むことで、複雑なコンテナローディングプロセスを排除し、Snowflakeネイティブアプリフレームワークワークを活用してインストールプロセスを簡略化できます。

H2O.aiのテンプレートには、アップデートや新リリースの配信時に役立つメリットもあります。イメージ開発とSnowflakeネイティブアプリコードを分離することで、全体的な開発期間が大幅に短縮され、迅速なアップデートが可能になります。これにより、H2O.aiとその顧客の両方が、アプリケーションの新機能の頻繁なリリースに対応できるようになります。H2O.aiは、MLとデータ処理を大幅に進化させ、極めて効率的でスケーラブルかつユーザーフレンドリーなソリューションを提供できるようになりました。 

Snowflakeネイティブアプリケーションはお客様の環境で実行され、データの移動や外部アクセスを必要としないという事実は、規制の厳しい金融サービス業界のH2O.aiのお客様にとって特に有益です。同時に、カスタマーはアプリのコードを綿密に調べ、意図的ではあるが予想外の副作用を引き起こす可能性のある変更を加えることはできません。 

「Snowflakeネイティブアプリを使用することで、私たちの設定と動作がわかっている方法でテンプレートをインストールできます。アプリが意図したとおりに動作するという自信がつきました」とBoldizsar氏は語っています。「これと同じ機能により、お客様も保護されます。お客様のコードやデータも見えないからです。 

「フルマネージド型のサービスの方が機能的な場合もありますが、私たちとお客様にとっては実行やコラボレーションがより複雑になります。「Snowflakeが提供するようなシンプルなプラットフォームでは、その一部を行ったり来たりする必要がありません」とBoldizsar氏は言います。

Snowflakeネイティブアプリフレームワークのターゲットリリースディレクトリ機能により、H2O.aiはさまざまなバージョンのアプリを提供できるため、お客様は直接アプリをテストできます。H2O.aiは、アプリケーションのバージョン番号をタイトルに挿入します。ユーザーは、特定のエンジンバージョンを必要とする規制に準拠するために現在のアプリケーションを保持してパッチを当てるか、最新バージョンにアップグレードしてインストールするかを選択できます。

Snowparkコンテナサービスと統合されたSnowflakeネイティブアプリフレームワークで構築されたH2O.aiの生成AIアプリに関心のある方は、Snowflakeマーケットプレイスで無料で試すことができます。 

その一方、H2O.aiチームは、SnowflakeコンテナサービスによるSnowflakeネイティブアプリケーションの可能性を引き続き模索し、1つのサービスですべてのML機能とAI機能をユーザーに提供できるさまざまな構成を試し、検討しています。 

「これは、AIへのアクセスを民主化する好例です。データサイエンティストは、それを実現するためのツールに非常に簡単にアクセスできるようになることで、新しいモデルを構築し、これまで取り組もうとしなかった問題に対処できるようになります」とBoldizsar氏は述べています。