データサイエンス・ツールとソリューション

データ、アルゴリズム、機械学習とAIの技法を使用し、パターンを明らかにして予測を構築します。

データセンターでタブレットを使って作業する女性の技術者の画像

概要

データサイエンスのパワーを活用する

データサイエンスの実践には課題が伴います。 断片化されたデータ、データサイエンス・スキルの不足、さまざまなツール、プラクティス、フレームワークの選択、トレーニングや展開のための厳格なIT標準などが挙げられます。 また、精度が不明瞭で監査が困難な予測により、MLモデルを運用化することも困難になります。

IBMのデータサイエンス・ツールとソリューションを使用すると、次のようなAI駆動型のイノベーションを促進できます:
- インテリジェントなデータ・ファブリック
- 簡素化されたModelOpsライフサイクル
- 柔軟な導入でAIモデルを実行する能力
- 信頼性の高い説明可能なAI

つまり、AIの成果に信頼をもたらすと同時に、あらゆるクラウドでデータサイエンス・モデルを運用できるようになります。 さらに、ModelOpsでAIのライフサイクルを管理でき、処方的分析でビジネスの意思決定を最適化し、 ビジュアル・モデリング・ツールで 価値実現までの時間を短縮します。


AIの信頼性が高くなければ、AIによる効果を完全に発揮することはできません。 データ・リーダー向けのMLOpsと信頼できるAIに関する詳細をご覧ください。

メリット

データサイエンスにIBMをお勧めする理由 AIライフサイクル管理

AIとMLのライフサイクル全体にまたがる機能を備えた、拡張性の高い統合データサイエンス・プラットフォームです。

Forrester Wave™を読む
最新のデータサイエンス・テクノロジー

予測と最適化のテクノロジーにより、より優れた意思決定を実現します。

ビジネス・ガイドを読む(1.45 MB)
ModelOpsアプローチ

AIモデルをDevOpsと同期させて運用し、迅速なROIを実現します。

ModelOpsの詳細はこちら

ユースケース

予測的洞察を利用した体験の最適化 大規模で迅速なマシン洞察を使用して人間の知性を拡張し、顧客体験を向上させます。 お客様事例はこちら

AIを意思決定に組み込む 意思決定の最適化、ビジュアル・モデリング、オープンソースのデータサイエンス・ツールを使用して、マルチクラウド・プラットフォームにおける意思決定インテリジェンスを強化します。 お客様事例を見る(03:22)

説明性によるバイアスの排除とAIの保護 説明性を備えたAIとモデルの監視により、モデルの決定を信頼し、AIのバイアスと不正のリスクを軽減します。 お客様事例はこちら

お客様事例

参考情報

次のステップ

オンライン・デモ相談会

必要最小限のデータカタログの整備から始めるアプローチをご紹介します。対象:データ分析の始め方を悩んでいる方向け

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