データサイエンスとAI
信頼性と透明性を備えたAIを構築し利用を拡げる
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。
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。
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。
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。
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。
その他の製品やサービス
その他のソリューションをご紹介します。
AIのためのAI – AIモデル構築を自動化する
AIを活用したいが、「AIモデル開発の生産性が上がらない」「AIモデル構築に習熟した人材が限られている」といった声がよく聞かれます。AutoAIでは、わずか数クリックで高精度な機械学習モデルを作成できます。
機械学習からAI、深層学習まで – データサイエンティストのための統合開発・分析環境
データの分析に必要な一連のプロセス — データのカタログ化と取り込み、モデルの開発、AIモデルの実行 — のすべてをサポートする統合的な開発・分析ツールをご紹介します。Jupyter Notebook や RStudio など主要なオープンソースのツールやライブラリも使えるほか、分析の過程や結果を他のデータサイエンティストやアプリ開発者、業務部門と共有することができ、企業データサイエンティストに最適な環境を提供します。
本番業務で使える「信頼できるAI」を作るためのポイント
AIの業務活用が広がる中で、「AIが出した結果は信頼できるのか」といったAIの信頼性に対する関心が高まっています。AIを本番業務で使うために押さえるべきポイントをご紹介します。
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。
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。
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
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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