AutoAIを体験

IBM Watson Studioのクイック・ツアーをご覧になり、AutoAIが受賞歴のある機能である理由をご確認ください。

IBM Watson Studioの主要機能

より迅速なデータ準備とモデル構築を始める

いつでもどこでもデータを準備して精製

Watson Studio Desktopでのデータ準備を見る(英語,6分 )

データサイエンスを始めます。Watson Studio Desktopで、データを準備、探索、精製します。

Watson StudioとWatson Machine Learningを使用して、モデルを自動的に作成し、リーダーボードを表示し、パイプラインを比較し、選択したモデルを導入します。

Watson StudioとWatson Machine Learningを使用して、顧客がアウトドア用品店からテントを購入する可能性が高いかどうかをAutoAIによって予測します。

非構造化データをさらに活用

テキスト分析の実例を見る (要登録)

Watson Studio DesktopのSPSS Modelerの強力なテキスト分析機能を使用して、Eメール、サポート・ログ、およびその他のテキスト情報を洞察と予測に変換します。

製品推奨エンジンを構築

エンジンの構築方法を見る(英語)

IBM Watson StudioでJupyter Notebookを使用して、対話式の推奨エンジンPixieAppを構築し、それをWatson Machine Learningを使用して導入します。

Python Notebookを使用して意思決定最適化モデルを導入

意思決定最適化モデルの導入方法を見る(英語,5分4秒 )

Jupyter Notebookを使用してWatson Machine Learningで意思決定最適化モデルを導入し、機械学習サービスにアクセスしてジョブを監視します。

Watson Studioの導入事例

AutoAIを使用したデータサイエンスを始める

問題点

  • データサイエンティストが実稼働環境で優れた予測を実現し、モデルを監視するには、数週間または数カ月かかる。
  • アルゴリズムをコーディングでき、それに精通するデータサイエンティストが不足している。
  • 一般のデータサイエンティストやアナリストは迅速なオンランプを必要としている。

ソリューション

AutoAIは、データサイエンティストがパイプラインの候補を迅速に開発し、最もパフォーマンスが優れたモデルをリーダーボードで選択し、Watson Machine Learningを使用してモデルを導入できるように支援します。このプロセスにより、モデルの監視がより簡単かつ迅速になり、プロセスの所要時間が数時間や数分に短縮されます。

AutoAIのチュートリアルを試す (英語)→

タブレットを見ている子供
オフィス内でモデルの作成を検証している若い女性

AIライフサイクルの一環としてオープンソース・ノートブックを管理

問題点

  • 企業はオープンソース・ベースのモデルにおけるガバナンスの欠如を懸念している。
  • モデルの導入状況を可視化して把握することは難しい。
  • アナリストやSMEと成果を共有することは困難である。

ソリューション

Watson Studioを使用すると、企業が必要とするセキュリティー、ガバナンス、拡張性を備えた環境に独自のオープンソース・コードを取り込むことができます。

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人材プールの拡大によりプロジェクトをより迅速に導入

問題点

  • 必要なスキル・セットを持ち、ビジネス・ドメインを理解しているデータサイエンティストが不足している。
  • データサイエンス・プロジェクトを開始し、ユーザーを素早くトレーニングすることは困難である。
  • 将来的に、管理された機械学習アプローチを使用してモデルを導入できるようにしたい。

ソリューション

Watson StudioのSPSS Modelerは、コーディングの経験がなくても、誰でもデータを準備してモデルを作成できるようにするビジュアル・データサイエンス・ツールです。準備ができたらWatson Machine Learningを使用することもできます。

Watson Studio Desktopの詳細を見る →

トラックで走っている女性
オレンジ畑の中を飛んでいるドローン

画像や動画により洞察を得てモデルを作成

問題点

  • カスタム・モデルを作成するのではなく、事前に作成された画像認識を使用して始めたい。
  • 価値を示すまで、ディープ・ラーニングのシステム・インフラストラクチャーに投資したくない。
  • 複数のクラウドにわたって画像認識モデルを他のモデルやデータ資産とともに使用する必要がある。

ソリューション

IBM Watson Visual Recognitionサービスは、情景、物体、およびその他のコンテンツの画像を分析します。IBM Watson Studioは、画像や画像認識カスタム・モデルを操作できるコラボレーティブな環境をクラウド上で提供します。

画像認識分類器を作成する(英語) →

予測モデルを使用して意思決定を最適化

問題点

  • ビジネス上の問題のさまざまなシナリオからの結果を導入できない。
  • スプレッドシートやポイント・ツールを使用して最適化モデルを実行するのは難しい。
  • 同じ導入メカニズムを使用して、機械学習と意思決定最適化を組み合わせたい。

ソリューション

IBMは、予測モデルと規範モデルを組み合わせて、スケジューリング、リソース割り振り、需要と供給のマッチングを最適化する、業界別に的を絞ったアプローチを提供します。

ESG社のアナリスト・レポートを見る(要登録 ) →

産業用ロボット・デバイスをチェックしている男性
飛行機のコックピットで操縦装置を調整しているパイロット

データとAIのプラットフォームを使用してAIを活用したアプリケーションのモデルを作成

問題点

  • 使用しているデータサイエンスの手法が、DevOpsとアプリケーション開発のアジャイルな手法に追い付いていない。
  • さまざまなスキルや背景のユーザーや利害関係者に適応することは困難である。
  • 予測と最適化をアプリケーションに組み込む計画が遅れているか、停止している。

ソリューション

IBM Watson Studio Premium for IBM Cloud Pak™ for Dataは、あらゆるスキル・レベルのユーザーにシームレスな体験を提供し、予測と最適化のニーズに応えます。パブリック・クラウド、プライベート・クラウド、または任意の組み合わせのクラウド全体で、データとAIを独自に活用するのに役立ちます。

Watson Studio Premiumの詳細を見る(英語) →

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