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、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で作業している女性の技術者

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、さらにトレーニングとデプロイメントのための厳格なIT標準で実行することとにより選択できるさまざまなツール、プラクティス、およびフレームワークが付随します。 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・ツールおよび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
-柔軟なデプロイメントで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 でビジネス上の意思決定を最適化できビジュアル・モデリング ・ツールで価値実現までの時間を短縮できるようになります。


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の詳細はこちら。

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

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

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

ModelOpsの詳細はこちら
どこにでも導入可能

オンプレミス、プライベートクラウド、または複数のパブリッククラウドで、AIモデルを実行する能力

フライヤーを見る(291 KB)

ユースケース

予測的洞察により体験をパーソナライズ 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。 事例を読む

最適化により業務上の意思決定を変革 最適化テクノロジーと予測的洞察により、業務上の意思決定から不確実性を排除します。 インフォグラフィックを見る(652 KB)

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。 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できるようにします。 事例を読む

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

コミュニティー

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