AI活用に向けたインフラストラクチャー3つのポイント
データの蓄積
大量かつ分散するデータを効率よく、セキュアに収集・保管し、業務利用しやすい形式で格納します。
AWS S3 APIにも対応し、非構造化データを効率よく保管するオブジェクト・ストレージ と、ファイルやオブジェクトを、高速ストレージと低速ストレージに自動的に使い分けて保管する階層型ストレージがあります。
データの検索/前処理
必要なデータを必要なときに素早く取り出せるよう、非構造化データを自動的にカタログ化し、スピーディな検索とアクセスを実現します。
AIモデルの開発
事業部門の専門家が、自らAIモデルを高速かつ容易に開発できる環境を実現します。
プログラミングやAIのスキルがなくても、GUI環境で開発が簡単に行えるソフトウェアと、同一時間内での試行回数を増やしたり、実ビジネスへの展開を早めるため、AIモデルの学習を高速化するシステムがあります。
AIワークロード向けのIBMソリューション
AI用IBM Spectrum Storage
AI環境全体でデータを統合・管理・保護するストレージ・ソリューションを使用して、データのパワーを活用できます。
IBMエンタープライズAIサーバー
AIのデータとワークロードの要件を満たすように設計されたサーバーを使用してデータをソリューションに変えることができます。
AIに関する追加情報
グローバル・リーダーが採用するAI基盤
NASAによる宇宙の天気予報、JPモルガン・チェースによる金融でのモデル・リスク低減や、最速スパコンランキング「TOP500」4連覇の「Summit」についてなど、2019年2月に米国で開催のIBMグローバル最大イベント、Think 2019で取り上げられたAIインフラストラクチャー活用事例のいくつかを紹介します。
なぜ多くのAI プロジェクトはPoC で終わるのか？ 失敗から見えてきた5つの「落とし穴」
多くの企業がAIのビジネスへの活用に取り組む中、 PoC（概念実証）から先に進めず、頓挫するAIプロジェクトが増えています。「AIプロジェクトの成否」が分かれる、陥りやすい落とし穴は一体どこにあるのでしょうか？「IBM POWER AI FORUM 2019」で大きな反響があったセッションの内容をレポートします。