SSYOK8 - Documentation Index

Table of Contents

• ドキュメンテーションのホーム
• IBM watsonx の概要
  • 新機能
  • watsonx のユース・ケース
    • watsonx.ai のユース・ケース
    • watsonx.governance のユース・ケース
  • watsonx デプロイメント間の機能の違い
    • サービスとしての watsonx と Cloud Pak for Data の比較
  • プラットフォームのアーキテクチャー
    • 資産タイプとプロパティー
      • プレビュー
      • プロファイル
      • アクティビティー
      • 可視化
    • ワークスペースのオブジェクト・ストレージ
  • ファウンデーション・モデルのセキュリティー
  • サービス
    • サービスおよび機能の地域的利用可能性
    • watsonx.ai スタジオの請求明細
    • watsonx.ai ランタイムにおける機械学習資産の請求詳細
    • watsonx.ai ランタイムにおける生成 資産の課金詳細
    • サービス内容 IBM Cloud
      • サービスの作成
      • watsonx.ai スタジオプラン
      • watsonx.ai 実行時間プラン
      • watsonx.governance 計画
        • watsonx.governance 責任
      • IBM Cloud Object Storage 予定
    • AWSサービス
      • watsonx.governanceの上AWS
    • AWS GovCloud サービス
  • 既知の問題と制約事項
  • よくあるご質問(FAQ)
    • ブラウザー・サポート
    • 言語サポート
    • プレビュー版
    • 特記事項
    • アクセス可能性
  • ヘルプの表示
• 開発者ハブ
  • ライブラリとAPI
  • クイックスタートテキストチュートリアルの作成
  • リストモデルのチュートリアル
  • モデル・チュートリアルとチャット
  • ストリーム・テキスト・チュートリアル
  • ツールチュートリアルを呼び出す
  • テキスト埋め込みチュートリアル
  • チュートリアル
• AIソリューションの計画
  • 初期の戦略的決定
  • ツールとコードの比較
  • 遺伝子AIのワークフローを計画する
  • MLのワークフローを計画する
  • RAGで質問に回答するためのソリューションパターン
• 入門およびチュートリアル
  • IBM への登録 watsonx
  • 経験の切り替え
  • タスク認証情報の作成
  • APIキーとベアラートークンの生成
  • watsonx APIとSDK
  • クイック・スタート・チュートリアル
    • データの準備
      • データの加工（Data Refinery）
      • 合成表データの生成
    • データの分析
      • Jupyter ノートブックでのデータの分析
    • 機械学習モデルを構築
      • AutoAI を使用したモデルの作成
      • Jupyter ノートブックでのモデルの作成
      • SPSS Modeler を使用したモデルの作成
      • Decision Optimization モデルの作成
      • パイプラインを使用したモデルのライフサイクルの自動化
    • 生成 AI の処理
      • で基盤モデル促す。 Prompt Lab
      • RAGを使用して基盤モデルを提示する
      • 基盤モデルを調整する
      • watsonx.ai のエンドツーエンドのユースケースをお試しください
      • エージェントの構築とデプロイ
    • AI の管理
      • プロンプト・テンプレートの評価と追跡
      • 迅速なパフォーマンスを比較する
      • スペースでのデプロイメントの評価
      • 機械学習モデルの評価
  • AIソリューションアクセラレータ
    • Q&A RAGアクセラレータ
    • watsonx.data アクセラレータのSparkを使用して、 watsonx.ai とバッチスコアリングでMLモデルを構築する
  • ビデオ・ライブラリー
• ジェネリックAIソリューション
  • ご利用条件
  • トークン
  • 対応基盤モデル
    • IBM 基盤モデル
      • IBM GraniteCodeモデルのプロンプト
    • サードパーティ基盤モデル
    • 対応エンコーダモデル
      • IBM Granite 278m の多言語モデルカードを埋め込む
      • IBM スレート 30m v2 エンベデッドモデルカード
      • IBM スレート 125m v2 エンベデッドモデルカード
    • モデルゲートウェイ（プレビュー）
    • モデルの選択
      • 基盤モデル デプロイメント方法
      • 財団モデルのベンチマーク
      • 基盤モデルのライフサイクル
    • コード付きモデル情報を取得
      • 基盤モデル情報の取得 ( Python )
  • プロンプトを表示する
    • プロンプトのヒント
      • 望ましくない出力の回避
      • 正確な出力の生成
    • プロンプトのモデル・パラメーター
    • AIガードレールによるモデルコンテンツのフィルタリング
    • サンプル・プロンプト
    • Prompt Lab
      • プロンプトの追加
      • プロンプトの保存
      • 再使用可能プロンプトの作成
      • ドキュメントやメディアファイルとのチャット
    • コードでテキストを生成する
      • テキスト生成
        • 基盤モデル推論 ( Python )
        • テンプレートを使用した推論 ( Python )
        • 推論ゲートウェイモデル
      • チャット
  • AIエージェント
    • エージェントラボ（ベータ版）
      • エージェントの保存
      • カスタムツールの作成
    • エージェント主導のチャット
  • 生成 AI ソリューションのコーディング
    • 開発者リソース
      • プログラマチック・アクセスのための資格情報
      • プロジェクト ID の検索
      • Python ライブラリー
      • Node.js エスディーケー
      • REST API
    • APIから参照用ファイルを追加する
  • 将来の値を予測する
  • 検索拡張生成
    • テキスト埋め込み
    • 文章の並べ替え
    • ドキュメントを理解する
      • テキスト処理パラメータ
        • カスタムスキーマの作成
        • 請求書スキーマ
        • 公共料金請求書スキーマ
        • 住宅ローン融資文書スキーマ
        • 船荷証券スキーマ
        • 税関フォームスキーマ
        • 配達受領スキーマ
        • 経費報告スキーマ
        • 領収書スキーマ
        • 発注スキーマ
        • 税フォームスキーマ
        • ステートメントスキーマ
        • 送金または支払通知スキーマ
        • 銀行ステートメントスキーマ
        • クレジットカードステートメントスキーマ
        • 運転免許ステートメントスキーマ
        • パスポート・スキーマ
        • 国民IDカード・スキーマ
        • W-4 フォームスキーマ
        • I-9 フォームスキーマ
        • 患者受け入れフォーム・スキーマ
        • 保険金請求スキーマ
        • トランスクリプト・スキーマ
        • ディプロマまたは認定スキーマ
        • 生命保険標準障害保険金請求書スキーマ
        • 標準生命保険承認書スキーマ
        • ACORD標準保険フォーム・スキーマ
        • 原告のステートメントスキーマ
        • ビジネス・ライセンスと許可スキーマ
      • テキストの分類
        • テキスト分類パラメータ
        • 文書の分類
      • text extraction
        • テキスト抽出パラメータ
        • 文書からのテキスト抽出
      • RAGソリューションに抽出テキストを追加する
        • 抽出されたJSON出力の解析
    • RAG知識ベースの最適化
    • AutoAIでRAGパターンを自動化する
      • RAG実験のためのベクターストアの選択
      • RAG実験の作成（fastpath）
      • RAG実験におけるナレッジベースの活用
        • AutoAI のRAG実験におけるベクトルナレッジベースの活用
        • AutoAI のRAG実験におけるSQLナレッジベースの活用
      • RAG実験設定のカスタマイズ
      • RAGパターンの詳細を見直す
      • RAGパターンを保存する
      • AutoAI RAG実験のコード化 Python
      • Chromaを使ったAutoAIRAG実験のコーディング
      • AutoAI RAG実験のテキスト抽出のコーディング
      • AutoAI RAG実験をカスタム基盤モデルコーディングする
      • AutoAIRAGインデックスを使って文書とチャットする
  • モデル調整
    • モデルをチューニングするタイミング
    • チューニングするモデルの選択
    • チューニング方法
      • LoRA 微調整
      • QLoRA 微調整
    • チューニング用データフォーマット
    • 実験パラメータの調整
    • Tuning Studio
    • コードによるモデルチューニング
    • チューニング実験の評価
• プロジェクト
  • サンドボックス・プロジェクト
  • 経験を超えたプロジェクトの共有
  • プロジェクトの作成
    • プロジェクトのインポート
    • プロジェクト資産のインポート
  • プロジェクトの管理
    • コラボレーターの管理
    • プロジェクト・コラボレーター役割
    • プロジェクトを機密としてマーク
    • タスク認証情報の管理
    • 関連付けられているサービスの追加
    • プロジェクト資産のエクスポート
    • フォルダを有効にする
    • プロジェクトの経験を切り替える
  • プロジェクト内の資産の管理
    • フォルダによる資産整理
  • データ資産のダウンロード
  • ツールの計算リソースの選択
    • ノートブック・エディターの計算オプション
    • Data Refinery の計算オプション
    • RStudio の計算オプション
    • AutoAI の計算オプション
    • パイプラインのコンピュート・オプション
  • 計算リソースの管理
    • 非標準環境テンプレートの作成
    • 環境テンプレートのカスタマイズ
      • カスタマイズの例（ 25.1 以前）
      • カスタマイズの例（ 25.1 より）
    • 環境のプロモート
    • ランタイム使用量
  • ジョブの作成と管理
    • ノートブック・エディターでのジョブの作成
    • Data Refinery でのジョブの作成
    • SPSS Modeler でのジョブの作成
    • パイプラインのジョブの作成
    • プロジェクト全体のジョブの表示
  • プロジェクトからの離脱
  • マークダウンの虎の巻
• 展開スペース
  • デプロイメント・スペースの作成
  • デプロイメント・スペースのコラボレーターの役割
  • デプロイメント・スペースの削除
  • 空間の体験を変える
  • デプロイメント・スペース内の資産
    • デプロイメント・スペースへの資産のプロモート
    • スペースとプロジェクトのインポート
    • 宇宙資産輸出
    • デプロイメント・スペースへのデータ資産の追加
    • デプロイメント・スペースへのモデルのインポート
    • 資産詳細を表示する
    • 資産バージョンの管理
• データの準備
  • プロジェクトへのデータの追加
    • プロジェクトへの非常に大容量のファイルの追加
    • プロジェクトへの接続の追加
    • 統合サービス・コネクタの追加
    • ファイアウォールの内側にあるデータへの接続
    • 接続からのデータの追加
    • 接続からの接続済みフォルダー資産の追加
  • コネクター
    • AlloyDB for PostgreSQL
    • Amazon Aurora for MySQL
    • Amazon Aurora for PostgreSQL
    • Amazon DynamoDB
    • Amazon RDS for MySQL 接続
    • Amazon RDS for Oracle 接続
    • Amazon RDS for PostgreSQL 接続
    • Amazon Redshift 接続
    • Amazon S3 接続
      • 一時資格情報または Role ARN for Amazon S3 のセットアップ
      • Amazon S3 アクセス制御リストの取得
    • Apache Cassandra 接続
    • Apache Derby 接続
    • Apache HDFS 接続
    • Apache Hive 接続
    • Apache Impala 接続
    • Apache Spark SQL接続
    • AWS Databricks
    • Box 接続
    • ClickHouse 接続
    • コリブラ・コネクション
    • コンフルエンス接続
    • Databricks Delta Lake 接続
    • DataStax アストラ・コネクション
    • DataStax Enterprise 接続
    • DataStax HCD接続
    • デノード・コネクション
    • Dremio 接続
    • Dropbox 接続
    • Elasticsearch接続
    • Elastic Cloud 接続
    • FTP接続
    • Generic S3 接続
    • Google BigQuery 接続
      • ワークロード ID フェデレーションの例
    • Google Cloud Pub/Sub 接続
    • Google Cloud Storage 接続
    • Google Drive 接続
    • Google Looker接続
    • Greenplum 接続
    • HTTP 接続
    • IBM Cloud Data Engine 接続
    • IBM Cloud Databases for MongoDB 接続
    • IBM Cloud Databases for MySQL
    • IBM Cloud Databases for PostgreSQL 接続
    • IBM Cloud Object Storage 接続
      • Cloud Object Storage バケットへのアクセスの制御
    • IBM Cloud Object Storage (インフラストラクチャー) 接続
    • IBM Cloudant 接続
    • IBM Cognos Analytics 接続
    • IBM Data Virtualization Manager for z/OS 接続
    • IBM Db2 接続
    • IBM Db2 Big SQL 接続
    • IBM Db2 for i 接続
    • IBM Db2 for z/OS 接続
    • IBM Db2 on Cloud 接続
    • IBM Db2 Warehouse 接続
    • IBM FileNet P8 接続
    • IBM Informix 接続
    • IBM Netezza Performance Server 接続
    • IBM Netezza Performance Server DataStage 接続用
    • IBM Planning Analytics 接続
    • IBM watsonx.data Milvus 接続
    • IBM watsonx.data Presto 接続
    • IBM watsonx.data SharePoint 接続
    • Iceberg接続
    • Informatica PowerCenter 接続
    • JDBC 接続
    • JMS 接続
    • MariaDB 接続
    • Microsoft Azure Blob Storage 接続
    • Microsoft Azure Cosmos DB 接続
    • Microsoft Azure Data Lake Storage 接続
    • Microsoft Azure Databricks 接続
    • Microsoft Azure ファブリック倉庫接続
    • Microsoft Azure File Storage 接続
    • Microsoft Azure PostgreSQL 接続
    • Microsoft Azure SQL Database 接続
    • Microsoft AzureSynapse Analytics接続
    • Microsoft OneDrive 接続
    • IBM watsonx.data SharePoint 接続
    • Microsoft Exchange への接続
    • Microsoft SharePoint ファイル接続
    • Microsoft SharePoint 接続
    • Microsoft SQL Server 接続
    • Milvus接続
    • MongoDB 接続
    • MySQL 接続
    • OData 接続
    • OpenSearch接続
    • OpenSearch IBM Cloud 接続
    • Oracle 接続
    • PostgreSQL 接続
    • Presto接続
    • Salesforce.com 接続
    • SAP ASE 接続
    • SAP IQ 接続
    • SAP OData 接続
    • SingleStoreDB繋がり
    • スラック接続
    • Snowflake 接続
    • Splunk接続
    • Tableau 接続
    • Teradata 接続
    • トリノ・コネクション
    • Vertica接続
    • ウェブクライアント接続
  • プラットフォーム接続の追加
  • Connector Forge を使用したカスタムコネクタの構築
  • パラメータ化された接続
  • データの絞り込み
    • Data Refinery へのデータの追加
    • データの検証
    • データの視覚化
    • Data Refinery フローの管理
    • ターゲット接続オプション
    • GUI 操作
    • 対話式コード・テンプレート
    • Data Refinery でサポートされるデータ・ソース
  • 構造化合成データの生成
    • サンプルデータから構造化合成データを生成する
      • 差分プライバシーの使用
      • 合成データの評価
      • 合成データのエクスポート
    • カスタム・データ・スキーマから合成データを生成する
    • データソース Synthetic Data Generator
    • 参照整合性とマルチテーブルノード
    • のノード Synthetic Data Generator
      • 匿名化ノード
      • ノードの評価
      • エクスポート・ノード
      • ノードの生成
      • インポート・ノード
      • ミミック・ノード
      • マルチエクスポート・ノード
      • マルチジェノード
      • マルチ・インポート・ノード
      • マルチミミック・ノード
    • スクリプトの流れ Synthetic Data Generator
      • スクリプトの実行
      • ノードとフローのプロパティ
      • 利用可能なスクリプトの方法
      • パラメータ Synthetic Data Generator
  • 非構造化合成データの生成
    • データビルダーとシードデータ
      • データビルダーを呼び出すツール
      • テキストからSQLへのデータビルダー
      • ナレッジ・データ・ビルダー
    • 非構造化合成データを生成するジョブの作成
    • プログラムでジョブを作成し、非構造化合成データを生成する
    • ジョブを作成するための設定
  • ベクトル化されたドキュメントの追加
    • ベクトルインデックス設定
      • Elasticsearch ベクトルストアの設定
      • Milvus ベクターストアの設定
    • UIからベクターインデックスを作成する
    • コードでベクトルインデックスを作成する
  • 機能グループの管理 (ベータ)
• データサイエンスソリューション
  • ノートブックとスクリプト
    • ノートブックおよびスクリプトのエクスペリエンスの計画
    • Jupyter ノートブック・エディター
      • ノートブックの作成および管理
      • ノートブックの各部分
      • Jupyter カーネルおよびノートブック環境
      • ノートブックのコーディングおよび実行
    • RStudio
      • RStudio での Spark の使用
      • RStudio スクリプトからJupyterノートブックへのRコードの移行
    • ライブラリーおよびスクリプト
      • カスタム・ライブラリーのインストール
      • ノートブックへのスクリプトのインポート
    • Watson 自然言語処理
      • 事前トレーニングされたモデルの操作
      • ライブラリー・タスク・カタログ
        • 言語検出
        • 構文分析
        • 名詞句の抽出
        • キーワード抽出およびランキング
        • エンティティー抽出
        • 埋め込み
        • HAP検出
        • 感性の抽出
        • トーン分類
        • 感情の分類
        • 関係の抽出
        • 階層カテゴリー化
          • カテゴリー・タイプ
      • 独自のモデルの作成
        • ユーザー辞書によるエンティティーの検出
        • 正規表現によるエンティティーの検出
        • カスタム変換プログラム・モデルを使用したエンティティーの検出
        • カスタム分類モデルによるテキストの分類
        • カスタム変換プログラム・モデルを使用した評判の抽出
        • カスタム変換プログラム・モデルを使用したターゲットの評判の抽出
      • 使用方法のサンプル
    • 要点の要約
    • 地理空間データ分析
    • Spark SQLのデータ・スキップ
    • Parquet 暗号化
      • アプリケーションによる鍵の管理
      • KMS による鍵の管理
    • 時系列分析
      • 時系列ライブラリーの使用
      • 時系列の主要機能
      • 時系列関数
      • 時系列の遅延評価
      • 時間参照システム
    • SPSS 予測分析アルゴリズム
      • データの準備
      • 分類および回帰
      • クラスター化
      • 予測
      • 生存分析
      • スコア
    • ノートブックでのデータのロードおよびアクセス
      • 生成されたコード・スニペットによるデータのロード
      • AWS S3 バケット内のデータへのアクセス
      • プロジェクト・アクセス・トークンを手動で追加
      • ibm-watson-studio-lib を使用したプロジェクト資産へのアクセス
        • ibm-watson-studio-lib ( Python 用)
        • R 用 ibm-watson-studio-lib
      • Python 関数を使って IBM Cloud Object Storage
      • Python 用の assetframe-lib を使用したフィーチャー・グループの管理 (ベータ)
    • ノートブックとスクリプトのライフサイクルの管理
      • ノートブックの共有
        • ノートブック内のコードの非表示
      • GitHub でのノートブックの公開
      • Gist としてのノートブックの公開
  • 機械学習のためのAutoAI
    • AutoAI 用語集
    • 機械学習実験の自動化
      • エクスペリメント設定の構成
      • テキスト分析エクスペリメントの構成
    • 時系列予測実験の自動化
      • チュートリアル: AutoAI 1 変量の時系列実験
      • チュートリアル: AutoAI サポート機能の時系列エクスペリメント
      • 時系列エクスペリメント実装の詳細
      • 時系列モデルのスコアリング
    • AutoAI で生成されたノートブックの保存
    • AutoAI モデルの選択
    • AutoAI 図書館
    • AutoAI 実装の詳細
    • データ代入の構成
      • 時系列エクスペリメントの代入の詳細
    • パイプラインのトレーニングにインクリメンタル学習を使用する
      • インクリメンタル・ラーニングの詳細
    • AutoAI エクスペリメントの公平性の評価
    • AutoAI エクスペリメントのトラブルシューティング
  • Decision Optimization
    • Decision Optimization を使用する方法
    • Decision Optimization でサポートされるデータ・ソース
    • サンプル・モデルおよびノートブック
    • Decision Optimization ノートブック
    • 意思決定最適化のエクスペリメント
      • Decision Optimization エクスペリメントの作成
      • シナリオ
        • シナリオ・ウィンドウを開く
        • シナリオ・ペインからのシナリオの作成
        • 概要からのシナリオの作成
        • シナリオのインポート
        • シナリオのエクスポート
        • すべてのシナリオの表示
        • シナリオからのノートブックの生成
        • シナリオの比較
        • シナリオ表の比較
        • シナリオモデルとログファイルの比較
        • デプロイメントのためのシナリオの保存
      • Decision Optimization エクスペリメントの構成
        • エクスペリメントのデプロイメント・スペースの変更
        • デフォルト環境の変更および Python ライブラリーの追加
      • 入力データの準備
        • シナリオへのデータの追加
        • 入力データの編集
        • 表の検索とフィルタリング
        • プロジェクトへのデータのエクスポート
      • モデルの作成
        • インポートされたデータの参照と出力の定義
        • モデル構築用のコードスニペット
        • 複数のモデル・ファイル
        • モデルのインポート
        • モデルでのエンジン設定の構成
      • モデルの求解
        • 中間解
        • シナリオの実行パラメーターの構成
        • シナリオの別の実行環境の選択
      • ソリューションの探索
      • 視覚化ビュー
        • 視覚化ウィジェット
        • 複数のシナリオの表示
        • 視覚化ウィジェットの構文
          • メモ・ウィジェット
          • 表ウィジェット
          • ウィジェットのチャート
          • Vega グラフ・ウィジェット
          • ガント・ウィジェット
          • ピボット・テーブル・ウィジェット
      • Python DOcplex モデル
        • 入出力データ
        • モデルの解決および分析: 規定食の問題
          • シナリオデータの変更
        • 複数のシナリオの処理
          • 複数のシナリオの生成
        • エンジン設定
      • Modeling Assistant モデル
        • Modeling Assistantでの決定ドメインの選択
        • モデルの設計と実行: 住宅建設スケジューリング
        • 複数概念の制約およびカスタム決定の追加: シフト割り当て
        • Python を使用した拡張カスタム制約の作成
      • OPL モデル
    • Decision Optimization Java モデル
  • SPSS Modeler
    • SPSS Modelerで始める
      • SPSS Modelerでデータをマイニングする
      • テキスト分析によるテキストデータのマイニング
        • テキスト マイニングについて
        • 抽出の方法
        • カテゴリー化の方法
    • チュートリアル
      • モデル作成の概要
      • フラッグ・ターゲットのモデリングを自動化
      • 連続的なターゲットのモデリングを自動化
      • データ準備の自動化
      • 薬物治療のグラフを見る
      • 画面予測値
      • 入力データの文字列長を短くする
      • 電気通信の顧客を分類する
      • 通信の解約を予測する
      • 帯域幅利用率の予測
      • カタログ販売予測
      • 顧客にオファーを出す（自己学習）
      • 小売店の販売促進を予測する
      • 状態モニター
      • ホテル満足度のテキスト分析
    • データの理解と準備
      • SPSS Modeler ストリームのインポート
      • SQL 最適化
        • SQL プッシュバックの仕組み
        • SQL プッシュバックのパフォーマンスを最大化するためのヒント
        • SQL プッシュバックがサポートされているノード
        • SQL プッシュバックで使用できる CLEM 式と演算子
        • モデル・ナゲットから SQL を生成する
      • データの欠損値
        • 欠損値の処理
          • 値が欠落しているレコードの処理
          • 値が欠落しているフィールドの処理
          • システム値が欠落しているレコードの処理
        • 欠損値に対して使用できる関数
      • 一時的なストレージ
    • SPSS Modeler でサポートされるデータ・ソース
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      • フロー内でノードを無効にする、またはフロー内でノードをキャッシュする
        • フロー内でノードを無効にする
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      • コメントと注釈の追加
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      • グラフ・ビルダー
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        • フロー・スクリプトの例
        • フロー・パラメーターとスーパーノード・パラメーター
    • ノード・パレット
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        • レコード集計ノード
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        • CPLEX の最適化ノード
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        • ソート・ノード
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        • ストリーミング時系列分析ノード
      • フィールド操作
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          • データ型の情報の表示と設定
          • 尺度
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          • 連続型データの変換
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          • データ値
            • 値のオプションの設定
            • 連続型データの値とラベルの指定
            • 名義型データと順序型データの値とラベルの指定
            • フラグ値の指定
            • コレクション・データの値の指定
            • 地理空間データの値の指定
          • 欠損値の定義
          • データ型の値の確認
          • フィールドの役割の設定
          • フィールド・フォーマット・オプションの設定
      • グラフ
        • グラフ・ノード
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      • モデリング
        • 異常値ノード
        • Apriori ノード
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        • 自動分類ノード
          • 継続的機械学習
        • 自動数値ノード
        • 自動クラスタリング・ノード
        • ベイズ・ノード
        • C5.0 ノード
        • C&R Tree ノード
        • CARMA ノード
        • CHAID ノード
        • Cox ノード
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        • TCM ノード
        • 時系列ノード
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        • TwoStep-AS クラスター・ノード
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            • テンプレートの再利用
            • テキスト分析パッケージ（TAP）の再利用
      • 出力
        • 分析ノード
        • データ検査ノード
        • 拡張の出力ノード
        • KDE シミュレーション・ノード
        • クロス集計ノード
        • Means ノード
        • レポート・ノード
        • グローバルの設定ノード
        • シミュレーションの当てはめノード
        • シミュレーション評価ノード
        • 記述統計ノード
        • テーブル・ノード
        • 変換ノード
      • エクスポート
        • データ資産エクスポート・ノード
        • 拡張のエクスポート・ノード
      • 拡張ノード
        • ネイティブ Python API
        • Python for Spark スクリプト
          • Python for Spark を使用したスクリプト
            • データ・メタデータ
            • 日付、時刻、タイム スタンプ
            • 例外
            • 例
        • R スクリプト
      • SuperNodes
    • SPSS Modelerのフローとモデルの推進
    • スクリプトとオートメーション
      • スクリプトの概要
        • スクリプトの種類
        • フロー・スクリプト
          • フロー・スクリプトの例: ニューラル・ネットワークのトレーニング
          • Jython コードのサイズ制限
        • スクリプトの実行と中断
      • スクリプト言語
        • Python と Jython
        • Python スクリプト
          • 操作
          • リスト
          • 文字列
          • 注釈
          • ステートメントの構文
          • 識別子
          • コードのブロック
          • スクリプトへの引数の渡し
          • 例
          • 数学メソッド
          • 非 ASCII 文字の使用
        • オブジェクト指向プログラミング
          • クラスの定義
          • クラス・インスタンスの作成
          • クラス・インスタンスへの属性の追加
          • クラス属性およびメソッドの定義
          • 非表示変数
          • 継承
      • SPSS Modeler でのスクリプト
        • フロー、スーパーノード・ストリーム、およびダイアグラム
          • フロー
          • スーパーノード・フロー
          • ダイアグラム
        • フローの実行
        • スクリプト・コンテキスト
        • 既存のノードの参照
          • ノードの検索
          • プロパティーの設定
        • ノードの作成およびフローの変更
          • ノードの作成
          • ノードのリンクとリンク解除
          • ノードのインポート、置換、および削除
          • フロー内のノードのトラバース
        • ノードに関する情報の入手
      • スクリプト API
        • 例: カスタム・フィルターを使用したノードの検索
        • メタデータ: データに関する情報
        • パラメーター
        • グローバル値
        • フローのエラー・レポート
      • スクリプトのヒント
        • ノードのループ
        • フロー実行結果へのアクセス
          • テーブル コンテンツ モデル
          • XML コンテンツ モデル
          • JSON コンテンツ モデル
          • 列統計コンテンツ モデルおよびペアごとの統計コンテンツ モデル
      • プロパティー・リファレンスの概要
        • プロパティーのシンタックス
          • 構造化プロパティー
          • 省略形
        • ノードおよびフロー・プロパティーの例
        • ノードのプロパティーの概要
          • 共通のノード・プロパティー
      • フロー・プロパティー
      • データ資産インポート・ノードのプロパティー
        • dataassetimport プロパティー
        • extensionimportnode プロパティー
        • simgennode プロパティー
        • userinputnode プロパティー
      • レコード操作ノードのプロパティー
        • appendnode プロパティー
        • aggregatenode プロパティー
        • balancenode プロパティー
        • cplexoptnode プロパティー
        • derive_stbnode プロパティー
        • distinctnode プロパティー
        • extensionprocessnode プロパティー
        • mergenode プロパティー
        • rfmaggregatenode プロパティー
        • samplenode プロパティー
        • selectnode プロパティー
        • sortnode プロパティー
        • streamingtimeseries プロパティー
      • フィールド操作ノードのプロパティー
        • anonymizenode プロパティー
        • autodataprepnode プロパティー
        • astimeintervalsnode プロパティー
        • binningnode プロパティー
        • derivenode プロパティー
        • ensemblenode プロパティー
        • fillernode プロパティー
        • filternode プロパティー
        • historynode プロパティー
        • partitionnode プロパティー
        • reclassifynode プロパティー
        • reordernode プロパティー
        • restructurenode プロパティー
        • rfmanalysisnode プロパティー
        • settoflagnode プロパティー
        • transposenode プロパティー
        • typenode プロパティー
      • モデル作成ノードのプロパティー
        • 一般的なモデル作成ノードのプロパティー
        • anomalydetectionnode プロパティー
        • apriorinode プロパティー
        • associationrulesnode プロパティー
        • autoclassifiernode プロパティー
          • アルゴリズム・プロパティーの設定
        • autoclusternode プロパティー
        • autonumericnode プロパティー
        • bayesnetnode プロパティー
        • c50node プロパティー
        • carmanode プロパティー
        • cartnode プロパティー
        • chaidnode プロパティー
        • coxregnode プロパティー
        • decisionlistnode プロパティー
        • discriminantnode プロパティー
        • extensionmodelnode プロパティー
        • factornode プロパティー
        • featureselectionnode プロパティー
        • genlinnode プロパティー
        • glmmnode プロパティー
        • gle プロパティー
        • kmeansnode プロパティー
        • kmeansasnode プロパティー
        • knnnode プロパティー
        • kohonennode プロパティー
        • linearnode プロパティー
        • linearasnode プロパティー
        • logregnode プロパティー
        • lsvmnode プロパティー
        • neuralnetworknode プロパティー
        • questnode プロパティー
        • randomtrees プロパティー
        • regressionnode プロパティー
        • sequencenode プロパティー
        • slrmnode プロパティー
        • svmnode プロパティー
        • tcmnode プロパティー
        • ts プロパティー
        • treeas プロパティー
        • twostepnode プロパティー
        • twostepAS のプロパティー
      • モデル・ナゲット・ノードのプロパティー
        • applyanomalydetectionnode プロパティー
        • applyapriorinode プロパティー
        • applyassociationrulesnode プロパティー
        • applyautoclassifiernode プロパティー
        • applyautoclusternode プロパティー
        • applyautonumericnode プロパティー
        • applybayesnetnode プロパティー
        • applyc50node プロパティー
        • applycarmanode プロパティー
        • applycartnode プロパティー
        • applychaidnode プロパティー
        • applycoxregnode プロパティー
        • applydecisionlistnode プロパティー
        • applydiscriminantnode プロパティー
        • applyextension プロパティー
        • applyfactornode プロパティー
        • applyfeatureselectionnode プロパティー
        • applygeneralizedlinearnode プロパティー
        • applyglmmnode プロパティー
        • applygle プロパティー
        • applygmm のプロパティー
        • applykmeansnode プロパティー
        • applyknnnode プロパティー
        • applykohonennode プロパティー
        • applylinearnode プロパティー
        • applylinearasnode プロパティー
        • applylogregnode プロパティー
        • applylsvmnode プロパティー
        • applyneuralnetworknode プロパティー
        • applyocsvmnode プロパティ
        • applyquestnode プロパティー
        • applyrandomtrees プロパティー
        • applyregressionnode プロパティー
        • applyselflearningnode プロパティー
        • applysequencenode プロパティー
        • applysvmnode プロパティー
        • applytcmnode プロパティー
        • applyts プロパティー
        • applytreeas プロパティー
        • applytwostepnode プロパティー
        • applytwostepAS のプロパティー
        • applyxgboosttreenode プロパティー
        • applyxgboostlinearnode のプロパティ
        • hdbscannugget のプロパティー
        • kdeapply のプロパティー
      • グラフ・ノードのプロパティー
        • collectionnode プロパティー
        • distributionnode プロパティー
        • dvcharts プロパティー
        • evaluationnode プロパティー
        • histogramnode プロパティー
        • multiplotnode プロパティー
        • plotnode プロパティー
        • timeplotnode プロパティー
        • webnode プロパティー
      • 出力ノードのプロパティー
        • analysisnode プロパティー
        • dataauditnode プロパティー
        • extensionoutputnode プロパティー
        • kdeexport プロパティー
        • matrixnode プロパティー
        • meansnode プロパティー
        • reportnode プロパティー
        • setglobalsnode プロパティー
        • simfitnode プロパティー
        • statisticsnode プロパティー
        • tablenode プロパティー
        • transformnode プロパティー
      • エクスポート・ノードのプロパティー
        • dataassetexport プロパティー
        • extensionexportnode プロパティー
      • Python ノードのプロパティー
        • gmm のプロパティー
        • hdbscannode のプロパティー
        • kdemodel のプロパティー
        • kdeexport プロパティー
        • ocsvmnode のプロパティ
        • rfnode プロパティー
        • smotenode のプロパティ
        • xgboostlinearnode のプロパティー
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            • フィールドの選択
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            • CLEM 式の検査
          • 検索
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    • 視覚化のグローバル設定
• AIの展開
  • サービス・エンドポイント
  • AI 資産展開
    • ジェネレーティブおよびエージェント型AIアプリケーションの展開
      • プロンプトテンプレートの展開
      • チューニングされたモデルの展開
        • LoRA または QLoRA で調整されたモデルを展開するための要件
        • UIによる調整済みモデルのデプロイ
        • チューニング済みモデルのコードによるデプロイ
      • カスタム基盤モデル展開
        • カスタム・ 基盤モデル導入計画
        • カスタム基盤モデルダウンロードとストレージの設定
        • モデル資産作成
        • カスタム基盤モデルグローバルパラメータ
        • カスタム・ 基盤モデル デプロイメント作成する
        • カスタム基盤モデル推論
        • カスタム基盤モデル デプロイメント管理する
      • 基盤モデルオンデマンド展開
        • リソースハブからオンデマンドで基盤モデル展開する
        • REST APIを使ったオンデマンドでの基盤モデルデプロイ
        • Python クライアント・ライブラリを使用したオンデマンドでの基盤モデル展開
      • AIサービスの展開
        • ビジュアルツールによるAIサービスの展開
        • コードによるAIサービスの展開
          • 手作業によるAIサービスのコーディングと展開
          • テンプレートを使ったAIサービスのコーディングと展開
          • CPDCTLによるAIサービスのコーディングと展開
          • IBM- watsonx -ai-cli による AI サービスのコーディングと展開
        • AIサービスデプロイメントテスト
        • AIサービスのデプロイメント管理
      • エージェント型AIアプリケーションの展開
    • 機械学習資産導入
      • 機械学習資産プログラムによるデプロイ
        • Python クライアント・ノートブックの例
      • オンラインデプロイメント作成
      • デプロイメント作成
        • バッチ・デプロイメントのスコアリングのためのデータ・ソース
        • フレームワーク別のバッチ・デプロイメント入力の詳細
          • AutoAI モデル
          • Decision Optimization モデル
          • Python 関数
          • Python スクリプト
          • ピトーチのモデル
          • Scikit-learnとXGBoostモデル
          • スパークとPMMLモデル
          • SPSS モデル
          • Tensorflow モデル
          • 複数の入力を使用した SPSS モデルのデプロイ
      • Python 関数のデプロイ
        • デプロイ可能な Python 関数を作成する
      • NLPモデルの導入
      • スクリプトのデプロイ
      • ONNX形式に変換されたモデルの展開
      • デプロイメント・ジョブ作成
      • マルチソース SPSS Modeler フローへの展開
      • SPSS Modeler フローのためのデプロイメント・スペース雇用創出
      • モデルのトレーニングおよびスコアリングの計算オプション
      • デプロイメント時のハードウェア仕様の管理
      • デプロイメント・ジョブの管理
      • デプロイメントの更新
      • デプロイメントのスケーリング
      • デプロイメント評価
      • デプロイメントの削除
    • でモデル追跡を可能にする AI Factsheets
    • フレームワークとソフトウェア仕様
      • 対応フレームワークとソフトウェア仕様
      • 古くなったソフトウェア仕様またはフレームワークの管理
    • デプロイメントカスタマイズ
      • MLモデルでカスタムコンポーネントを使用するための要件
      • サードパーティやプライベート Python ライブラリを使ったカスタマイズ
    • ModelOps を使用した AI ライフサイクルの管理
      • デプロイメント・ダッシュボード
      • CPDCTLによるAIのライフサイクル管理
        • 例CPDCTL によるスクリプト資産作成
  • Orchestration Pipelines によるタスクのオーケストレーション
    • パイプラインを始める
      • パイプラインの計画
    • 内蔵サンプルパイプラインの探索
    • サンプルパイプラインを実行してモデルを比較する
    • パイプラインの作成
      • パイプラインノードの設定
      • デフォルト設定の管理
      • グローバル・オブジェクトの構成
      • パイプラインに条件を追加する
        • パイプラインで使用される関数 式ビルダー
      • パイプライン・エラーの処理
      • パイプラインのプログラミング
      • カスタムコンポーネントの作成
    • パイプラインの実行と保存
    • Orchestration Pipelines の構成管理
  • Decision Optimization
    • ユーザー・インターフェースを使用したモデルのデプロイ
    • プログラムでモデルを配置する
      • モデルのデプロイ
      • モデルの入出力データ・ファイル・フォーマット
        • OPLモデルの入出力データファイル形式
        • Pythonモデルの入出力データファイル形式
      • バッチ展開とモデル実行
        • 配備ジョブの入力データ
        • 配備ジョブの出力データ
        • 実行パラメーター
        • ジョブの実行
      • REST API の例
    • Java モデルのデプロイ
    • REST API を使用したデプロイ済みモデルでの Python バージョンの変更
    • Python クライアントの例
    • CPLEX エンジンの解をwatsonx.aiランタイムに委譲する
• AIの統治
  • AIリスクアトラス
    • 毒性出力
    • 説明不可能で追跡不可能な行動
    • データポイズニング
    • 信頼できない出所表示
    • 緩和とメンテナンス
    • AIエージェントのコンプライアンス
    • ハルシネーション呼び出す機能
    • 有害な出力
    • 間接指示攻撃
    • データ中の機密情報
    • モデルの透明性の欠如
    • 信頼のミスマッチを突く
    • 代表性のないデータ
    • AIエージェントが人間のエージェンシーに与える影響
    • AIエージェントが人間のエージェンシーに与える影響
    • プロンプトの個人情報
    • IP/PI/機密情報のユーザーとの共有
    • 時間的ギャップ
    • 非同意的使用
    • 決定バイアス
    • テストの多様性の欠如
    • 個人情報の暴露
    • プロンプト内の機密データ
    • データプライバシー権の調整
    • 差別的行為
    • プロンプトのIP情報
    • 迅速な雨漏り
    • 幻覚
    • 法的説明責任
    • ソーシャルハッキング攻撃
    • 非公開
    • トレーニングデータの透明性の欠如
    • モデル使用権の制限
    • 再現性
    • 特殊トークンの攻撃
    • プロンプト・インジェクション攻撃
    • 不完全なアドバイス
    • システムの透明性の欠如
    • データ使用制限
    • 文化的多様性への影響
    • 教育への影響：盗作
    • データ中の個人情報
    • 直接指示攻撃
    • 不正利用
    • 除外項目
    • 引き抜き攻撃
    • 雇用への影響
    • ジェイルブレイク
    • データ取得の制限
    • IP/PI/機密情報のツールとの共有
    • 迅速なプライミング
    • 再確認
    • オーバーフィット
    • 属性推論攻撃
    • モデルの精度が低い
    • データ転送の制限
    • 生成コンテンツの所有権とIP
    • 暗号化された相互作用攻撃
    • 人間の尊厳への影響
    • 出力バイアス
    • 危険な使用
    • AIエージェントの透明性の欠如
    • 説明不可能な出力
    • 人間による搾取
    • AIエージェントが雇用に与える影響
    • 不適切なデータキュレーション
    • AIエージェントへの過度の依存、あるいは過少な依存
    • AIエージェントの外部リソースへの攻撃
    • 機密情報の漏洩
    • ドメインに関する専門知識の欠如
    • 偽情報の拡散
    • データの偏り
    • 不確かなデータの出所
    • 代表的でないリスクテスト
    • 冗長なアクション
    • データ使用権の制限
    • 不正使用
    • ずれた行動
    • AIエージェントが環境に与える影響
    • 有害なコード生成
    • データ汚染
    • 不完全な使用定義
    • 著作権侵害
    • コンテキスト・オーバーロード攻撃
    • データの透明性の欠如
    • 影響を受けるコミュニティへの影響
    • 不適切な再教育
    • 広がる毒性
    • アクセスできないトレーニング・データ
    • 教育への影響：学習の回避
    • データの偏りを導入する
    • AIエージェントの行動の説明責任
    • 不完全なAIエージェントの評価
    • 追跡不可能なアトリビューション
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    • 環境への影響
    • 過信または不信
    • 誤ったリスクテスト
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  • ガバナンスの計画
  • AI モデルの評価
    • モデル評価のための設定オプション
      • 自動セットアップによるモデル評価の設定
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    • 評価に関する用語
    • FAQ
    • サポートされる機械学習エンジン、フレームワーク、およびモデル
      • IBM watsonx.ai Runtime
      • Microsoft Azure ML Studio フレームワーク
      • Microsoft Azure ML Service フレームワーク
      • Amazon SageMaker フレームワーク
      • カスタム ML フレームワーク
      • モデル評価のためのサードパーティMLエンジンの統合
    • モデルの評価の準備
      • 評価のための配布の追加
      • モデルの詳細の指定
      • JSON 構成ファイルを使用したアセットのデプロイメントの構成
    • モデル評価用のデータの管理
      • ペイロード・データの管理
        • ペイロード・ロギング
      • トレーニング・データの管理
      • フィードバック・データの管理
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      • 回答の類似性
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      • APIスループット
      • PR 曲線下面積
      • ROC 曲線下面積
      • 平均絶対オッズ差
      • 平均オッズ差
      • 平均精度
      • BLEU
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      • メールが含まれています
      • JSONを含む
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      • 含まれていない
      • 文字列を含む
      • 有効なリンクが含まれています
      • コンテキスト関連性
      • カバレッジ
      • 密度
      • 差別的影響
      • 埋め込みドリフト
      • 次で終わる
      • 等しい
      • エラー率の差
      • 完全一致
      • 忠実さ
      • 偽のディスカバリー率の差
      • 偽陰性率の差
      • 偽の除外率の差
      • 偽陽性率の差
      • フィーチャー・ドリフト
      • ファジー・マッチ
      • HAP メトリック
      • ヒット率
      • 影響スコア
      • 入力メタデータのドリフト
      • 入力トークンの数
      • メールは
      • IS JSON
      • キーワードの包含
      • 長さが次の値より大きい
      • 長さが次の値より小さい
      • マクロ F1 スコア
      • マクロの適合率
      • マクロの再現率
      • METEOR
      • マイクロ F1 スコア
      • マイクロの適合率
      • マイクロの再現率
      • モデル品質ドリフト
      • 自然な堅牢性
      • 無効なリンクはありません
      • 正規化減損累積利得
      • 出力ドリフト
      • 出力メタデータ・ドリフト
      • 出力トークン・カウント
      • ペイロード・サイズ
      • PII
      • 予測ドリフト
      • 漏洩リスクの早期発見
      • 質問の堅牢性
      • 可読性
      • 逆順位
      • レコード待ち時間
      • レコード・スループット
      • レコード
      • 正規表現
      • 反復性
      • 検索精度
      • ROUGE
      • SARI
      • 評価要求
      • 文の類似性
      • 次で始まる
      • 統計パリティーの差
      • テキスト品質
      • 失敗した要求
      • ユーザー
    • 品質評価の設定
    • 公平性評価の設定
      • 公平性の計算
      • 間接バイアスの構成
    • ドリフトの構成 v2 評価
    • 生成型AIの品質評価の設定
    • モデルの健全性モニター評価の設定
      • スループット
    • カスタム評価および評価指標の作成
    • LLMを審査員としてカスタム評価を作成する
    • 説明可能性の構成
    • アラートのセットアップ
    • モデルの洞察の確認
      • 評価結果のレビュー
      • モデル・トランザクションの確認
        • モデル・トランザクションの説明
        • バイアス緩和済みトランザクションの検討
    • モデル評価のためのクレデンシャル作成
    • Python SDKを使用した生成AIのメトリック計算
      • エージェンティックAI評価
      • 評価指標を評価する
      • モデルリスク評価エンジン
      • モデルの洞察
    • Python SDKを使用した機械学習モデルのメトリック計算
    • モデル評価用Pythonクライアントサンプル
    • ウェブフックと統合する watsonx.governance
  • AI ユース・ケースでの資産の管理
    • AIガバナンスの構築
      • インベントリーの作成と管理
      • レポート・テンプレートの管理
      • 添付ファイルの管理
    • AI ユース・ケースのセットアップ
      • ワークスペースとAIユースケースの関連付け
    • AI ユース・ケースでの資産の追跡
      • プロンプト・テンプレートの追跡
      • 機械学習モデルの追跡
      • Python 関数の追跡
      • 外部モデルの追跡
      • ノートブックでの資産の追跡
    • ファセットの表示
    • ガバナンスのためのコラボレーション・ロール
    • ファクトシートへのカスタム・ファクトの追加
    • カスタムファクトとユーザー詳細のコーディング
  • Governance console in IBM watsonx を使用したリスクとコンプライアンスの管理
    • IBM watsonx.governance を IBM Cloud と統合する Governance console
      • ソリューションのアップ watsonx.governance グレード IBM Cloud
    • Governance console とモデル管理の統合 AWS
      • AWS におけるソリューション watsonx.governance のアップグレード
    • 始めに
    • ビジネス・ユーザー用の Governance console の構成
      • エージェントの設定
      • エージェントプラットフォームへの接続
      • Slack用ユースケースアプリの設定
      • エージェントの watsonx Orchestrateメトリック同期の設定
      • AI 資産自動検出の設定
      • ガバナンスグラフの設定
        • ダッシュボードに「ガバナンスグラフ」タブを追加する
        • ガバナンス・グラフ向けのソリューションの設定
    • ユースケースの作成
    • ユース・ケースの表示
    • 潜在的なリスクの特定
    • ユースケースに適用される規制の特定
    • ユースケースに関連するオブジェクトを関連付ける
      • 提携代理店
      • モデルとユースケースの関連 Amazon SageMaker 付け
    • ユースケースの承認申請
    • ユースケースの検討と承認
    • ユースケースの削除
    • モデルおよびモデルの詳細の表示
    • エージェントの表示
    • GoverningがAI関連の隠れた資産を発見した
    • ガバナンス・グラフを用いたガバナンスデータの分析
    • [製品・サービス・技術 情報]
      • モデル・リスク・ガバナンス・ソリューション
        • モデル・リスク・ガバナンス・ワークフロー
      • オペレーショナル・リスク管理ソリューション
        • オペレーショナル・リスク管理のワークフロー
      • 規制コンプライアンス管理ソリューション
        • 規制コンプライアンス管理ワークフロー
      • オブジェクト・タイプ
  • ガードレールの設定
    • ガードレールポリシーのインベントリ設定
    • ガードレールポリシーの作成
    • ガードレール用利用可能なフィルター
    • ガードレールポリシー用のカスタム検出器を作成する
    • リアルタイム検出のためのプログラム構成
  • ガバメント・エージェント・カタログの使用
    • ガバメント・エージェントとツールの検索と使用
    • ガバメント・エージェントとツールの管理
  • での棚卸資産移行 watsonx.governance
• 管理
  • IBM Cloud に関する管理
    • プラットフォームの設定 IBM Cloud
      • IBM Cloud アカウントのセットアップ
      • ユーザーおよびアクセスの管理
        • ユーザーをアカウントに追加
        • ユーザーアクセス権限のレベル
        • IAM アクセス・グループ
          • IAMアクセスグループの設定
          • IAMアクセスグループの例
      • Cloud Object Storage のセットアップ
      • watsonx.ai Studioと watsonx.ai Runtimeのセットアップ
      • プラットフォーム資産カタログの作成
      • watsonx.governance のセットアップ IBM Cloud
        • デフォルトの在庫を設定する
    • プラットフォームの管理 IBM Cloud
      • アカウントのリソース使用量のモニター
      • 信頼されたプロファイルの設定
      • アカウント設定の管理
      • アカウント内のすべてのプロジェクトの管理
      • プラットフォーム上のサービスのアップグレード
      • Cloud Object Storage リソースの管理
      • ライセンスを持ち込む
      • モデルゲートウェイの設定（プレビュー）
        • UIでのモデルゲートウェイ（プレビュー）の設定
        • プログラムによるモデルゲートウェイ（プレビュー）の設定
      • モデルゲートウェイの管理（プレビュー）
      • IBM watsonx.aiデモとwatsonx.aiアカウントのリンク
      • ユーザーの削除
      • サービスまたはプラットフォームの使用を停止する
      • Activity Tracker イベント・ルーティング
    • セキュリティ IBM Cloud
      • ネットワーク・セキュリティー
      • エンタープライズ・セキュリティー
      • アカウント・セキュリティー
      • データ・セキュリティー
      • コラボレーター・セキュリティー
      • のセキュリティ・ポリシーと責任 IBM Cloud
      • プライベート・サービス・エンドポイントを使用するサービスへの接続の保護
      • ファイアウォール・アクセスの構成
        • プラットフォームのファイアウォールアクセス
        • ファイアウォールアクセス IBM Cloud Object Storage
        • Redshift のファイアウォールアクセス
        • スパーク用ファイアウォールアクセス
        • watsonx.ai ランタイムのファイアウォールアクセス
        • watsonx.ai Studioのファイアウォールアクセス
  • AWS に関する管理
    • プラットフォームの設定 AWS
    • watsonx.governance 環境のセットアップ AWS
      • AWS インスタンスで watsonx.governance をサービスとしてプロビジョニングする
      • watsonx.governance as a ServiceのIAMアクセス管理 AWS
      • watsonx.governance as a Service でデータを保護する。 AWS
      • Governance コンソールのホスト名のカスタマイズ URL の watsonx.governance as a Service。 AWS
      • AWS の watsonx.governance as a Service とアマゾンの統合 SageMaker
        • ユースケース・プロセスフロー
        • モデル・プロセス・フロー
      • AWS での watsonx.governance 環境の管理（継続的なメンテナンス）
        • Business continuity and disaster recovery for watsonx.governance SaaS。 AWS
        • watsonx.governance SaaS の高可用性 AWS
        • watsonx.governance SaaS のバックアップとリストア AWS
        • watsonx.governance SaaS のIPアドレスの管理 AWS
        • watsonx.governance SaaS のメンテナンス・ウィンドウ AWS
        • watsonx.governance SaaS のソフトウェア・アップデート AWS
        • watsonx.governance の ObjectManager をサービスとしてインストールする。 AWS
        • LogCollector ユーザー・インターフェースを使用したログの収集
        • の watsonx.governance as a Service で REST API を有効にする。 AWS
    • プラットフォームの管理 AWS
    • セキュリティ AWS
      • アカウントのセキュリティ AWS
      • データ・セキュリティ AWS
      • 協力者のセキュリティ AWS
      • AWS でのファイアウォールアクセスの設定
  • トラブルシューティング
    • 接続
    • Data Refinery
    • IBM Cloud の状況
    • IBM Cloud Object Storage (プロジェクトの場合)
    • SPSS Modeler
    • Synthetic Data Generator
    • watsonx.ai ランタイム
    • Watson OpenScale
    • watsonx.ai Studio
    • watsonx.governance
  • ユーザー API キーの管理
  • での設定の管理 IBM Cloud
  • での設定の管理 AWS
  • 役割の決定
  • クラウドアカウントの管理
• 用語集