お客様のビジネスに合わせた、管理された信頼できるAIライフサイクルの構築

AIソリューションの計画立案では、監視や保守と同様にソリューション自体の信頼性を確保するためにビジネス・ニーズを具体的で実行可能な要件に変換することが非常に重要です。AIのソリューションの計画立案では、構造化された手法を使用して、AIビジネス・ニーズを設定し、それらのニーズを詳細な技術仕様に変換します。

AIを活用する数多くのビジネスの中核には、機械学習モデルなど各種のAIソリューションがありますが、こうしたソリューションには信頼性が重要です。データサイエンティストとAI実践者で構成される経験豊かなチームが、アジャイル手法によりわずか6週間で信頼性構築に必要な様々な要件を満たす初期ソリューションを作成いたします。

どれほど優れたAIモデルであっても、自信を持って導入して利用できなければ、ビジネスに価値をもたらすことはありません。開発から実動テストまで、モデルの構築で重要なのは検証であり、開発が順調に進行していることを確認するためにも継続的に行う必要があります。正確性だけでなく信頼できる特性と構成管理も、検証の対象になります。MLOpsの検証と導入により、モデルの構築にどのツールが使用されたかを問わず、プロセス全体のパイプラインが設定されます。

最も優れたプロセスで信頼できるソリューションを計画立案して構築しても、機械学習モデルを信頼し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になります。MLOpsの監視と管理にはIBM Cloud Pak® for DataとOpenScale™を使用しているため運用が確実に監視され、安心してAIモデルをご利用いただけます。

IBMのAIガバナンスでは自動化されたツールとプロセスが提供されるため、組織はAIライフサイクル全体にわたって運用、管理、監視を行えるようになります。このようにAIを運用することで、AIに関する規制を遵守して企業評価を維持しながら、リスクと倫理的な懸念を軽減するための透明性を備えたAIワークフローと説明可能な結果の生成が実現します。