企業向けAIの発展において、適切なモデルやプロンプトの選択だけでなく、プロンプトの最適化も非常に重要です。Databricksが最近リリースしたAgent Bricks技術はこの課題に取り組んでおり、それ以上にプロンプト最適化技術をさらに改善しています。同社が今日公開した新しい研究によると、GEPA（生成進化プロンプト適応）技術はプロンプト最適化において質的な飛躍を遂げており、企業がモデルの運用コストを最大90倍も削減できるとされています。

AIロボットによる面接、交渉

図の出典コメント：画像はAIによって生成され、画像のライセンス提供者はMidjourneyです。

このプロンプト最適化技術の進展は、DatabricksがOpenAIと1億ドル規模のパートナーシップを結んだタイミングに重なります。この契約により、Databricksの企業顧客はネイティブにGPT-5モデルにアクセスできるようになります。これは、以前DatabricksがAnthropicやGoogleと行った協力関係にも呼応しています。注目すべきは、この1億ドルが両社間での支払い金額ではなく、Databricksがこの協力の潜在的な収益を見込んでいる点です。

「プロンプト最適化は既存のクエリの最適化だけでなく、クエリそのものを再構築することでもあります」と、Databricksのニューラルネットワークのチーフテクノロジーオフィサーである唐漢林氏はインタビューで述べました。彼は、GEPA技術が企業の質問の仕方を調整することで、AIシステムとの対話品質を向上させていると指摘しました。

GEPAは自然言語の振り返りという方法を採用し、AIが自身の出力を自己評価し、段階的に改善するようにしています。このフィードバックループを通じて、この技術は特定のタスクにおける最適なプロンプト戦略を自動的に見つけることができます。データによると、GEPAで最適化されたモデルは金融、法律、ビジネス、医療など複数の分野でベースラインモデルより4〜7ポイント高いパフォーマンスを示しています。

企業向けのアプリケーションにおいて、Databricksの最適化されたオープンソースモデルは10万回のリクエスト処理において、Claude Opus4.1の1/90のサービスコストで済みます。この利点は大規模な利用においてより顕著になり、最適化された単回コストは長期的なサービスコストに比べて微々たるものとなります。GEPAは現在人気のある監督的微調整技術を上回るだけでなく、サービスコストを20％削減し、エンジニアやデータサイエンティストの時間を節約します。

また、OpenAIとの統合により、企業は高品質な複数のモデルをより簡単に使用できるようになりました。唐漢林氏は、「企業は外部のサプライヤー関係やAPIキーを必要とせず、Databricks内で直接GPT-5モデルを呼び出すことができる」と述べました。この統合により、以前に高級モデルを導入する際に必要なサプライヤー管理作業が簡素化されました。

AI技術をより効果的に導入するためには、唐漢林氏は3つのアドバイスを提示しました。第一に、信頼性のある評価メカニズムを構築すること。第二に、従来の微調整のデフォルトオプションに疑問を投げかけること。第三に、モデル購入戦略を再考すること。AIアプリケーションでリーダーシップを取ろうとする企業にとって、明らかにAIの性能とコストの壁は破られ、早期に最適化能力を投資した企業はますます明確な競争優位を得ていくことになります。

重要なポイント:  

🌟 **DatabricksがGEPA技術をリリースし、企業がAIプロンプトを最適化し、対話品質を向上させるサポートを提供します。**  

💰 ** OpenAIと1億ドル規模の提携を締結し、企業顧客が直接GPT-5モデルを使用できます。**  

🔍 ** 専門家は企業に対して評価メカニズムの構築、従来の微調整のデフォルトオプションの疑問、モデル購入戦略の再考を推奨しています。**