やや強気

パランティア・テクノロジーズ

やや強気

同社に対しては強気の見方を持っているものの、すでに高いバリエーションの中で強気シナリオを予測するには多くの不確実性が伴っているも事実です、

パランティア（PLTR）強気：LLM（大規模言語モデル）を含むテクノロジー上の競争優位性と今後の株価見通し・将来性（前編）

パランティア・テクノロジーズ（PLTR）の競争優位性

パランティア・テクノロジーズ（PLTR）は、企業顧客向けのカスタムメイドのオントロジーの作成に特化することでテクノロジー業界で際立っており、このユニークな能力が同社の評価に大きく貢献している。

以前のレポートでは、大規模言語モデル（LLM）を使用する企業にとって、同社は重要なイネーブラーであると強調した。

加えて、同社が競争優位性を獲得するために、これらのモデルを各企業のデータと統合することの重要性を強調した。

実際に、同社の直面する主な課題としては、大規模言語モデルを効果的に活用するために必要な「配管」にある。

これには、データのサイロ化を克服し、共通の語彙やオントロジーの下でデータを確実に統一することが含まれる。

ChatGPTのような大規模言語モデルは公開データでは効果的だが、企業固有のデータで活用するには、企業独自のデータに接続し、それと共にトレーニングする必要がある。

しかし、企業データは断片的であり、統一された言語での整合は複雑であることから、これは容易な作業ではない。

実際に、大規模言語モデルは、共有された語彙を持つデータでトレーニングすることで恩恵を受ける。

インターネットの成功は、RDFやOWLのようなオントロジーのおかげでもあり、十分に構造化されたデータフレームワークの可能性を示していると言える。

しかし、このようなオントロジーを企業向けに作成するのは難しい。

そして、これは主に非営利団体や、Meta（META）やGoogle（GOOG/GOOGL）のようなテクノロジーの大手企業によって行われており、一般的なテクノロジー企業によって行われることはないだろう。

なぜなら、これらの作業には、膨大な時間と抽象化のレベルが求められるためである。

パランティア・テクノロジーズのArtificial Intelligence Platform（AIP）は、このコンセプトの応用例を示している。

オントロジー作成における同社の専門知識により、企業は自社のデータ上で大規模言語モデルを運用することができる。

そして、同社のHyperAutoソリューション内のSDDI（Software Defined Data Integration）は非常に重要な役割を果たしている。

これにより、パランティア・テクノロジ