# 基本のアプリケーション

> 基本のアプリケーション - 基本のアプリケーションについて紹介します。これらは、AIの拡張という課題に対するDataRobotのソリューションです。

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- [基本のアプリケーション](https://docs.datarobot.com/ja/docs/get-started/day0/apps-fundamentals.html.md): Full documentation for this topic (Markdown sidecar).

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- [AIの拡張という課題](https://docs.datarobot.com/ja/docs/get-started/day0/apps-fundamentals.html.md#the-challenge-of-scaling-ai): In-page section heading.
- [DataRobotのソリューション](https://docs.datarobot.com/ja/docs/get-started/day0/apps-fundamentals.html.md#datarobots-solution): In-page section heading.

## Documentation content

AIの導入は比較的簡単ですが、その適用を拡張し、本番環境の基準を確実に満たすには、大きな課題が伴います。 ユーザー認証、データガバナンス、およびモデルのオブザーバビリティに対処する必要があります。 そこで、DataRobotの基本のアプリケーションが活躍します。これらのアプリは、信頼性の高いAIソリューションの導入プロセスを簡素化する包括的なフレームワークを提供します。

基本のアプリケーションは、Git、GitHub Actions/GitLab Pipelines、Terraform/Pulumiなどの業界標準ツールを活用して運用レベルのリソースをプロビジョニングすることで、AIをローカルなエクスペリメントから本番システムに拡張するプロセスを簡素化します。 DataRobotプラットフォームでは、ガバナンス、セキュリティ、オブザーバビリティを優先させながら、最新のAIアプリケーションの複雑性を管理することができます。

### AIの拡張という課題

最初、AIツールはユーザーフレンドリーであり、開発者やデータサイエンティストにとって優れた出発点となります。 しかし、プロジェクトが進むにつれて、さまざまな複雑な問題に遭遇することになります。 これには、機微データの安全な取り扱い、同僚と共有するためのユーザー認証とAPI認証の実装、数百人のユーザーを扱うためのスケーリング、ガバナンスコントロールの確立、モデルパフォーマンスのオブザーバビリティの維持などが含まれます。

多くの場合、これらのコンポーネントをゼロから作り上げるには、膨大な時間とリソースが必要です。 こうした課題に対応するだけでなく、同僚間のコラボレーションを促進するためにも、構造化されたアプローチが必要となります。

### DataRobotのソリューション

DataRobotは、TerraformやPulumiといった業界標準のインフラストラクチャ・アズ・コード技術を基本のアプリケーションに統合することで、こうしたスケーリングの課題に対処しています。 これらのアプリケーションを使用すると、組織はライフサイクルを制御しながら、複数のサービスとコンポーネントを簡単に管理できます。これはすべて、標準のGitワークフローや、GitHub ActionsやGitLab Pipelinesなどの継続的インテグレーションおよびデリバリーのソリューションにプラグインしながら行うことができます。

以下のアプリケーションテンプレートが、基本のアプリケーションと見なされます。

- 予測アシスタント
- ガード付きRAGアシスタント
- 予測コンテンツジェネレーター
- 予測AIスターター
- データと会話するエージェント

主な機能：

- オープンソースの基盤：GitHubのDataRobot Community Repositoriesには、TerraformとPulumiを介した宣言型APIプロバイダーとともに、オープンソースの基本アプリケーションテンプレートが複数あります。
- オールインワンのモノレポ：エンドツーエンドのAIソリューションを構成するすべてのコンポーネントに対応した、わかりやすい開発環境です。
- 認証を組み込んだWebアプリケーション：堅牢なユーザーおよびAPI認証プロトコルを組み込んだWebアプリケーションを簡単に作成でき、安全かつわかりやすいアクセスを実現します。
- ガードレールを備えたLLMデプロイ：組織の規模が大きくなるにつれて、大規模言語モデル（LLM）の管理が非常に複雑になる可能性があります。 基本のアプリケーションは、LLMの倫理的なデプロイに役立つガバナンスと監視を提供します。
- エクスペリメントのためのプレイグラウンド：分離された環境でLLMモデルを実験およびテストすることにより、本番システムに影響を与えることなく、迅速な反復とより良い学習結果を得ることができます。
- ユースケースの追跡：複数のユースケースとその進捗状況を追跡することで、AIの取り組みをスケールアップする際のプロジェクト管理とチームコラボレーションを改善できます。
- ノートブックとCodespace：ノートブックとコーディング環境が統合されているため、トレーニング、エクスペリメント、開発が容易になります。これにより、学習曲線の加速と生産性の向上が可能です。