IBM Watson OpenScaleとは
IBM Watson OpenScaleは、AIがどのように構築されたか、あるいはどこで実行されているかに関係なく、AIライフサイクル全体を通してその結果を追跡・測定するとともに、変化するビジネス状況にAIを適応させて管理します。
AIの結果に関するニュースと資料
451 ResearchがWatson OpenScaleのイノベーションを評価
今やビジネス・ユーザーは、データサイエンティストの助けなしでモデルを精査できます。その方法をレポートでお読みください。
KPMG: Watson OpenScaleによる信頼できるAIの管理
AIに関するIBM Women Leader賞を受賞したKelly Combs氏が、KPMG社のお客様のためのAIの管理と拡大に、どのようにWatson OpenScaleが役立ったかを説明します。
Webセミナーを見る: 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を本番業務で使うために押さえるべきポイントと、OpenScaleでそれをどのように実現できるのかを、わかりやすくご紹介します。
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。
特長
AIの結果の測定および追跡
本番稼働AIのパフォーマンスとビジネス目標に与える影響を、アクション可能なメトリックを使用して、単一コンソールで追跡します。
AIをビジネス用に調整
ビジネス結果を適用して、AIの結果を改善して維持するための継続的なフィードバック・ループを作成します。
AIの管理と説明
ワークフロー間でAIの判定を追跡して説明することにより法規制遵守を維持し、インテリジェントにバイアスを検出して修正して結果を改善します。
ユースケース
信用リスクのモデル化
信用融資会社は、リスク・モデルのパフォーマンス、バイアス、および説明性を監視して、規制からリスクの影響度を制限し、顧客にとってより公正で説明可能な結果を生み出すことができます。
説明可能な請求処理
保険引受業者は機械学習を使用して、請求のリスクをより一貫して正確に評価し、お客様にとって公正な結果を保証し、AIの推奨を規制やビジネス・インテリジェンスの目的のために説明することができます。
CSP資産の障害の予測
データサイエンティストは、機械学習モデルを構築してIT運用チームと協力して作業し、コミュニケーション・サービス・プロバイダー（CSP）に事前対応の資産保守を自信を持って推奨できます。
AIモデル制御機能
Watson OpenScaleによるAIモデルのバイアス緩和
Watson OpenScaleのデモで、信用リスクのシナリオにおいてAIモデルのバイアスを検出して緩和する様子をご覧ください。
Watson OpenScaleによるAIの結果の説明
Watson OpenScaleのデモで、実行時にAIの結果をビジネス用語で説明する様子をご覧ください。
Watson OpenScaleによるAIモデルのドリフトの修正
Watson OpenScaleのデモで、データをモニターおよび比較して、AIモデルのドリフトをユーザーに警告する様子をご覧ください。
専門家の洞察
資料およびリソース
関連製品
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