Trustworthy AI(信頼できるAI)の実現に向けて

AIの展開にはデータを使用して学習させたモデルの精度や公平性、説明性といった課題にしっかり向き合うことが重要です。

概要

データ・ファブリックによるAIモデルの構築、拡張、管理

AIを活用して有益な洞察を得るには、適切なデータ、透明性と信頼性を確保するための自動化されたモデリング・ツールとガバナンスが必須です。

データ・オーケストレーション、モデル構築、デプロイ、ガバナンスを自動化することでリスクが回避されるだけでなく、高精度のAI、アカウンタビリティーのあるAI、責任あるAIの推進に寄与します。

機能

データの信頼性を高める

データの信頼性を構築する機能を表すピクトグラム

データの信頼性を高める

どこにあるデータでも、すぐに正確にアクセスできます。ハイブリッドクラウド環境全体でデータ・ファブリックを活用します。

モデルの信頼性を高める

モデルの信頼性を構築する機能を表すピクトグラム

モデルの信頼性を高める

自動化によってモデル作成までの時間を短縮し、ライフサイクルの管理、監視、再トレーニングを確実に行えるようにします。

プロセスの信頼性を高める

プロセスの信頼性を構築する機能を表すピクトグラム

プロセスの信頼性を高める

一貫性、透明性、再現性を備えたAIガバナンスを促進して、AIライフサイクル全体でリスクとコンプライアンスを管理します。

メリット

主要な機能

データ統合

アクティブなメタデータ管理とポリシー管理によるインテリジェントなカタログ作成により、ビジネス対応データをAIと分析で利用できるようにします。

MLOpsによる自動化

予測機械学習モデルの構築とトレーニングの際に完了する必要があるデータサイエンスの手動タスクを、AIのライフサイクル全体で自動化します。

組み込みの意思決定最適化

データサイエンス・チームは処方的分析の能力を十分に活用して、機械学習と最適化によりソリューションを構築できるようになります。

マルチクラウド対応

オンプレミス、パブリッククラウド、プライベートクラウドにわたってAIプロジェクトを導入できます。また、信頼できるAIにより信頼性を促進できます。

MLOpsのライフサイクル・ガバナンス

規制、コンプライアンス、リスクなどを管理し、AIモデルを説明可能かつ透明性を備えた状態に維持して、手作業による調査のオーバーヘッドとコストのかかるエラーを最小限に抑えます。

無料評価版をご利用いただけます

データ・ファブリックによるAIガバナンスの自動化

含まれるソリューション

IBM Watson® Studio

どのようなツールでもモデルを簡単に作成できるだけでなく、モデルの再トレーニングを自動化して、精度を監視します。

IBM Watson® Knowledge Catalog

メタデータ収集とポリシー管理を自動化します。

IBM OpenPages with Watson 

モデルのライフサイクル全体で、リスクと法規制遵守の状況を特定、管理、監視、報告します。

参考情報

データ管理の変革

喫緊のデータの課題を包括的なソリューションで解決します。

Total Economic Impact(総経済効果)

IBM Cloud Pak for Dataが財務状況を好転させるポテンシャルをご紹介します。

説明可能なAI

エンタープライズAIへの障壁を取り除く方法を説明します。