2025年5月29日
データ・サイエンティストと機械学習エンジニアは、企業全体でDSMLプロジェクトの課題に直面しています。これらの課題には、責任あるAIの実装を確実に行うこと、コストと規模の両方を管理する最適化されたAIスタックを確保すること、企業の隅々まで自動化を導入することなどが含まれます。IBMのwatsonx製品ポートフォリオおよびその他のイノベーションは、データサイエンティストや機械学習エンジニアに、企業全体でのアプリケーションの構築、デプロイ、管理に必要なツールを提供するように設計されています。
IBMは、2025年Gartner Magic Quadrantのデータサイエンスと機械学習プラットフォーム（DSML）部門のリーダーに選出されました。この評価は、データサイエンティストや機械学習エンジニアが、ビジネス全体に影響力のあるソリューションを構築および展開できるようにサポートする、革新的なソリューションの提供という当社の取り組みを強調するものです。IBMの製品スイートを組み合わせることで、データサイエンスと機械学習に対する柔軟で、AIに焦点を当て、革新的なアプローチを提供します。AIが実験から実行へと移行しなければならない時代において、IBMはその先駆的存在です。
チームがビジネスに影響を与える製品を構築するには、さまざまなツールとフレームワークが必要です。IBMの製品ポートフォリオは、データサイエンティストがAIテクノロジーを構築する際に必要な柔軟性と選択肢を提供します。
IBMのwatsonx.aiは、Red Hat OpenShift上に構築されたAIスタジオで、企業がオープンソースと独自のフレームワーク、モデル、ツール、デプロイメント・オプションを一つのコレクションに統合することで、AIソリューションを構築、導入できるように設計されています。既存のツール、言語、フレームワークとのシームレスな統合だけでなく、チームはデータが存在する場所であればどこでも、ベンダー・ロックインなしでIBMソリューションを活用できます。このレベルの選択により、データサイエンティストは企業のニーズに最適なテクノロジーを選択できます。
データは、AIアプリケーションを構築する際の最も貴重な資産です。しかし多くの場合、その複雑さのために、データサイエンティストやAIエンジニアはその可能性を最大限に解き放つことができません。
IBMは、data-for-AIスタックを大幅に簡素化し、データサイエンティストとAIエンジニアに、構造化データと非構造化データの両方を統合、管理、有効化するための高性能かつ合理化されたツールを提供しました。watsonx.dataは、データ・リネージュと透明性が組み込まれた生成AI時代向けのオープンなハイブリッド・データレイクハウスであり、IBMは包括的なデータ統合およびデータ・インテリジェンス機能も提供しています。IBMによるDataStax社の買収により、IBMのリーダーシップがさらに強化され、ベクトル検索の機能が強化されるとともに、IBMのオープンソース・テクノロジーへの投資も強化されます。
IBMの絶え間ないイノベーションは、データサイエンティストとAIエンジニアに先駆的なツールを提供します。
IBM Granite AIモデルはオープンソースで、小規模かつ高性能で、優れた推論効率と、カスタマイズとデプロイメントのオプションを全面的に制御できます。一方、BeeAIは、エージェントを発見、構築、実行するためのオープンソースのノーコードプラットフォームを提供しており、watsonx.aiのAutoAI for RAGは、RAGパイプラインの開発とデプロイメントを自動化できます。IBMによる基盤モデル、オートメーション、RAGの重要分野への投資は、データサイエンティストがプロジェクトを開発環境から本番環境へと進めるために必要なツールを提供することで、継続的なイノベーションを支援しています。
IBMがwatsonxで実現する、業界最高レベルのデータサイエンスと機械学習機能をご覧ください。
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