スポットライト

ラベル付け、訓練、監視、導入のプロセスを合理化

直感的なインターフェースにより、ディープ・ラーニングのスキルのない従業員でもAIソリューション用のモデルを構築できます。技術詳細情報を数回クリックするだけで抽象化し、モデルのラベル付けや訓練といったジョブを簡単に実行できます。「誰もが使えるAI」を提供するIBMのアプローチは、企業の目標に向けて効率性と業務の生産性を向上できるため、多くの企業にとって魅力的なものになっています。

画像分類と物体検出のためにモデルを訓練

数回のクリックでディープ・ラーニング・モデルを訓練し、画像を分類して重要な物体を検出できます。モデル構築のためにコーディングを行う代わりに、画像をカテゴリーにドラッグ・アンド・ドロップし、タグを付ける物体を枠で囲むだけで済みます。ニューラル・ネットワークやハイパー・パラメーターなどの技術詳細情報は、サンプル・コーパスから学習できるように抽象化および事前構成されます。

ディープ・ラーニング・モデルによる自動的なラベル付けの導入

データ・サイエンティストは、平均で作業時間の80%を訓練のためのデータ・セットのラベル付けと事前処理に費やしています。対象分野の専門家たちをこのタスクから解放するだけでなく、IBMは、データ・セットに自動的にラベルを付けるための繰り返し訓練されたディープ・ラーニング・モデルを提供します。その結果、訓練に必要な、包括的で正確なラベル付きのデータ・セットが構築されます。データのラベル付けに関するディープ・ラーニングが大幅なコスト削減を実現し、AIソリューションの導入に要する時間を短縮します。

訓練と推論のために簡易化された映像分析

IBMのツールは画像だけでなく映像も処理することで、データ・セットを作成し、推論を行います。数回のクリックで、映像のインポート、フレームの処理、データ・セットのラベル付けを行えます。訓練済みのモデルは、物体を使用して、映像のストリームに注釈を追加できます。

カスタム・モデルによるAIソリューションの拡張

データ・サイエンティストはカスタム・モデル(TensorFlow)をインポートし、訓練、調整、監視、導入することもできます。また、PowerAI Visionでは、データ・セットへのラベル付け中に、原画像の事前処理もカスタマイズできます。データ・サイエンティストは、訓練と導入の作業から解放され、業務の革新的なモデル構築に注力できるようになります。

オンプレミス、クラウド、エッジ・デバイスへのモデルの導入

PowerAI Visionでは、訓練済みのモデルを柔軟に導入できます。訓練のために処理能力の高い主要なリソースを割り当てられますが、生成されたモデルはローカルのデータセンターやクラウドだけでなくAIチップを組み込んだエッジ・デバイスへも導入できます。開発者向けのクリッカー・ツールがFPGAカードに導入可能な高速モデルを構築します。

お客様導入事例

モデルの訓練による画像の分類

物体検出用モデルを訓練するための映像への自動的なラベル付け

物体のラベル付けのために継続的学習を採用

お客様による導入事例

  • 作業者の安全性を保証

    作業者の安全性を保証

    問題点

    国際労働機関によると、15秒ごとに151人の労働者が作業に関連する事故に遭遇し、321,000件の死亡につながる労働災害が発生しています。安全規則や安全手順があるにもかかわらず、労働災害は業種を問わず大きな問題となっています。

    ソリューション

    さまざまな業種がAIテクノロジーを活用して、安全を監視し、安全性基準を実施しています。組み込み型のコンピューター・ビジョン・アプリケーションは、危険な環境に入る作業者にフラグを付けたり、建設現場をスキャンして監督者に対応するように警告できます。

  • 疾病管理のための診断を迅速化

    疾病管理のための診断を迅速化

    問題点

    放射線技師は、診断で数千件の医療画像を検証しています。これまでは、正確な情報を得るために、目視で臨床情報を組み合わせて意思決定を行う医療従事者に主に頼っていました。

    ソリューション

    ディープ・ラーニングに基づくAIソリューションが皮膚がんを発見することで医師をサポートし、高画像度の画像から眼病やがん性の細胞の突然変異を早期に発見することで眼科医をサポートできます。

  • 公益-電力・ガス業界のドローンを使った監視

    公益-電力・ガス業界のドローンを使った監視

    問題点

    電力会社では、広大な地域に存在する自社の送電鉄塔の検査を目視により行っています。特に送電鉄塔が人が立ち入ることができない山間地に点在している場合は、目視検査はコストとリスクが高く、作業時間がかかるというデメリットがあります。

    ソリューション

    電力会社はカメラを搭載したドローンを導入して検査データを取得することで、検査業務を変革しています。このような業種で使用されるAIは、作業時間を90%削減し、作業頻度を10%高め、作業者のリスクを100%削減できます。

  • 品質のための視覚的な洞察

    品質のための視覚的な洞察

    問題点

    部品に欠陥がないことを保証するために、製造業務では目視による確認を実施しています。検査件数、製品のSKU数が大量で、欠陥の種類が多岐にわたる場合、高品質な製品の提供に課題が生じます。

    ソリューション

    工場の現場にディープ・ラーニングを導入すると、製造中に意思決定の遅延をほぼ排除できます。システムは、手作業で検査を行う担当者からのフィードバックを得ることで、継続的に学習します。AIは、欠陥部品が検査を通過してしまう割合を低下させ、信頼性の高い結果を生み出し始めています。

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