概要

AIジャーニーにおいてデータサイエンスに求められるもの

AIを企業全体で実用化するための"ジャーニー"において、データサイエンス・ポートフォリオに求められることは、信頼性と透明性を備えたAIモデルを構築できること、AIが企業内で幅広く使われるようにすることです。また、ユーザー教育のための「簡単に始められる」チュートリアルも必要です。IBMが提供する製品は予測分析から処方的分析にまで幅広く対応し、面倒な反復作業の自動化、結果の予測、より多くのデータに裏付けされた意思決定の促進といった課題に対処します。データサイエンスとAIのライフサイクルをサポートする製品ポートフォリオは、IBM Researchのテクノロジーを採用し、オープンな設計で、マルチクラウドに対応しています。組織が機械と人間の知能を活用するための機能を提供します。

IBMがForrester社からIBM Watson Studioのリーダーとして位置付けされた理由(要登録, 英語)

AIの成功へのステップ

データの準備とモデルの構築、デプロイ、管理といった一連のAIライフサイクルをシンプルにする

データの準備と編成

データをカタログ化して分析し、ビジネスに使えるデータとして提供します。

Watson Knowledge Catalog

AIモデルの構築と学習

機械学習による洞察を改善のための取り組みへとつなげます。

Watson Studio

AIモデルのデプロイと実行

どこであろうと必要な場所にAIをデプロイして利用を拡げ、ロックインを防ぎます。

Watson Machine Learning

信頼できるAIの管理と運用

モデルのバイアスを取り除き、結果を説明し、モデルのドリフトを修正して、リスクを最小限に抑えます。

Watson OpenScale

お客様導入事例

IBMのデータサイエンスとAIの製品を使用したお客様が成功を手にしています。

マツモトキヨシホールディングスとSPSS Modeler

顧客へのアプローチを最適化することで販売機会を拡大。オムニチャネル化を重点戦略として推進する中で、顧客分析から販促施策実行までを加速しています。

いちたかガスワンとWatson Studio

ベテランのノウハウや残業に頼っていた灯油配送業務をデジタル化しAIで効率化しています。

IBM Watson StudioとDecision Optimization

企業がIBM CPLEX Optimization StudioとIBM Decision Optimization for Watson Studioを活用して、どのように最大限の効率とビジネス成果を創出したかをお読みください。

KPMGとWatson OpenScale

KPMGは、Watson OpenScaleを使用して、顧客にとっての信頼性、透明性、説明可能性を構築しています。

新着情報

IBMデータサイエンスとAIの新着情報をご覧ください。

ブログ:IBMのAI倫理 – その原則と実践

本番環境でのAI活用において課題となるのが、そのAIの判断を「信頼」することができるのかという問題です。「信頼できるAI」に対するIBMのアプローチを説明します。

AutoAIがAIconics Intelligent Automation Awardを受賞 – 第一人者が語る開発のねらい

IBMが昨年発表した自動AI開発機能「AutoAI」。その開発の裏にあるものは何か、データサイエンス・プロジェクトで価値実現までの時間をAutoAIがどのように短縮するのかについて、AutoAIの開発者がお話ししています。

SPSS Modeler ヒモトク

SPSS Modeler ヒモトク

世の中の"ちょっと気になる"をIBM SPSS Modelerでヒモトキます。リレー連載「わたしの推しノード」を掲載しています。


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