多くの企業は、AIの活用を妨げられています。通常、これは、利害関係者が AI ソリューションで使用されるプロセスと方法を可視化していないためです。業種・業務をリードする専門知識を備えた当社のチームは、実装を迅速に行うために必要なツール、資産、パートナーシップを提供します。AI ライフサイクルのすべての段階にまたがって、信頼できる AI ソリューションを大規模に、かつ迅速に提供できるよう支援します。
AIの信頼性を向上させ、導入を促進し、規制のコンプライアンスと要件を満たすためにクライアントが何をしているかをご覧ください。
銀行大手は、リスクを軽減し、インサイトを向上させるためのAI品質管理をデプロイし、反復可能で持続可能で信頼できる方法でAIを運用します。
あるヘルスケアのスタートアップは、予測AIを使用して最も脆弱な新生児を保護し、患者のデータ・プライバシーを保護しながら、リスクのある乳児を特定するために必要な時間を最大数時間短縮します。
AI搭載レコメンデーションエンジンは、データを使用して、ファイナンシャルコーチがキョウユウの包括的で公平なフィンテック製品を共有し、低所得コミュニティの経済的安全を構築するのに役立ちます。
信頼性、透明性、説明可能なAIが重要な世界では、すべての組織が分析的な洞察と意思決定がどのように行われているかを理解するための快適さとコンプライアンスを必要としています。
RedHat OpenShift がサポートするマルチクラウドのデータおよび AI プラットフォームで機械学習モデルを文書化、ガバナンス、監視し、ライフサイクル・ガバナンス、リスク管理、規制コンプライアンスをビジネスに適用します。
適切に管理されたAIには、人、タスク、テクノロジーを調整するためのプロアクティブな計画が必要です。自動化されたツールとプロセスは、より一貫性があり、コンプライアンスに準拠した効果的なAIソリューションを大規模に作成するのに役立ちます。
ソリューション
トレーニングとイネーブルメントの提供
メリット AIへの信頼に関するIBMの専門知識(ベストプラクティスや業種・業務主導の推奨事項など)。AI ライフサイクルのあらゆる側面に関するトレーニングとイネーブルメントを提供します。信頼できる AI ソリューションの計画、構築、デプロイ、運用における作業を並行して行うことで、"実践を通じて学ぶ" ことができます。
AI アクションプランを作成する
AI ソリューションを計画する際には、ビジネスニーズを具体的で実用的な要件に変換して、ソリューション自体、およびその監視と保守の信頼性を確保することが重要です。AIのソリューション計画では、構造化された方法を使用してAIビジネスニーズを確立し、それらを正確な技術仕様に変換します。
アジャイルなアプローチで信頼できる AI ソリューションを作成する
あらゆるビジネスでAIを使用する中核となるのは、信頼されなければならない特定のAIソリューション、通常は機械学習モデルです。データサイエンティストとAIの実践者の経験豊富なチームは、アジャイル手法を使用して、わずか6週間で信頼に必要な特性を備えた初期ソリューションを作成します。
効率的で信頼性の高いAIデプロイメント
最高のAIモデルでさえ、自信を持ってデプロイして使用できるようになるまで、ビジネスに価値をもたらしません。本番環境での開発からテストまでモデルを推進するための鍵は、精度だけでなく、信頼できる特性と構成管理の検証であり、促進されたものを信頼するために維持する必要があります。MLOps の検証とデプロイは、モデルの構築に使用されたツールに関係なく、プロセス全体のパイプラインを確立します。
信頼と透明性を備えた運用
信頼できるソリューションを計画および構築するための最良のプロセスがあっても、機械学習モデルが自信を持って使用できるようにするには、特別な監視とプロセスが必要です。MLOps monitor and manageは、IBM® Cloud Pak for Data と OpenScale™ を使用して、信頼できる AI の主要要素の運用監視を確立します。
責任ある、透明性があり、説明可能なAIワークフロー
IBM AI Governance は、組織がAIライフサイクル全体を指示、管理、監視できるようにする自動化されたツールとプロセスを提供します。AIを運用化することで、AI規制に準拠し、組織の評判を維持しながら、リスクと倫理的懸念を軽減するように設計された透過的なAIワークフローと説明可能な成果を推進することができます。