IBM Watson Studio
信頼を構築し、クラウド環境全体でAIを拡張します
無料評価版
パイプラインと上位のアルゴリズムを含むIBM Watson Studioダッシュボードを示す製品の画面
AIモデルを本番環境に導入する

IBM Watson® Studioは、データサイエンティスト、開発者、アナリストがIBM Cloud Pak® for Data上のどこにいてもAIモデルを構築、実行、管理し、意思決定を最適化できるようにします。オープンなマルチクラウド・アーキテクチャー上でチームの共同作業を可能にし、AIライフサイクルを自動化することで、価値実現までの時間を短縮します。PyTorch、TensorFlow、scikit-learnなどのオープンソース・フレームワークをIBMおよびそのエコシステム・ツールと統合し、コードベースおよびビジュアル・データサイエンスを実現します。Jupyter Notebook、JupyterLab、CLI、またはPython、R、Scalaなどの言語で作業できます。

IBM、データとAIのガバナンス機能を強化するためにManta社を買収

Cloud Pak for Data 4.7が登場

説明可能なAIをお勧めする理由とその重要性についてご覧ください

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watsonx.aiリリースのご案内 - 従来の機械学習と、基盤モデルによる新しい生成AI機能を統合した、まったく新しいエンタープライズ・スタジオ。

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ユースケース

MLOps Watson Studioはデータサイエンティストが機械学習モデルを構築、トレーニング、導入するための共同作業用スタジオです。幅広いデータ・ソースをサポートしているため、チームはワークフローを合理化できます。自動化された機械学習やモデル監視などの高度な機能により、Watson Studioユーザーは開発から導入までのライフサイクル全体にわたってモデルを管理できます。 データサイエンスとMLOpsの詳細はこちら

意思決定の最適化 意思決定の最適化は、最適化モデルの選択と導入を合理化します。 結果の共有と連携の強化を実現するダッシュボードを作成できます。 クラウド上での意思決定の最適化の詳細はこちら

ビジュアル・モデリング IBM® SPSS®をモデルにした使いやすいワークフローにより、データとAIの統合プラットフォーム上で、ビジュアル・データサイエンスをオープンソース・ライブラリーやノートブック・ベースのインターフェースと組み合わせることができます。 IBM® SPSS® Modeler on Cloudを試す

NLP with Watson Watson Natural Language Processingのプレミアム環境を使用するWatson Studioユーザーは、20種類以上の言語で事前にトレーニングされた高品質のテキスト分析モデルに即座にアクセスできます。これらのモデルは、IBM ResearchおよびIBM Softwareの専門家により、各言語で作成、維持され、品質評価が行われています。 Watson NLPを試す

開発の自動化 AutoAIを使用すると、初心者は素早く作業を開始でき、経験豊富なデータサイエンティストはAI開発の実験を加速できます。AutoAIは、データの準備、モデル開発、フィーチャー・エンジニアリング、ハイパーパラメーターの最適化を自動化します。 AutoAI on cloudを試す

AIガバナンス AIガバナンスの自動化ツールとプロセスにより、組織はAIワークフローをより適切に指示、管理、監視できるようになります。データ、モデル、関連するメタデータ、パイプラインのソースを追跡し文書化することで、高い透明性の、説明可能な分析結果を提供できます。カスタム・ワークフローと動的なダッシュボードでリスク、AIポリシー、規制への対応を管理し、AIを効果的に運用します。 AIガバナンスの詳細はこちら

メリット AIとクラウドの経済性を最適化

マルチクラウドAIをビジネスにお役立てください。柔軟な消費モデルをご利用いただけます。どこでもAIを構築し、デプロイできます。

結果を予測し、アクションを規定する

予測に基づき、予定、計画、リソースの割り当てを最適化し、自然言語インターフェースで最適化モデルを簡素化します。

アプリとAIを同期

開発者とデータサイエンティストを連携させ、相互トレーニングできます。REST APIを介して、あらゆるクラウド全体にモデルを適用します。個別ツールを管理する時間とコストを節約できます。

ツールを1つにまとめ、ModelOpsの生産性を向上

エンタープライズAIをクラウド全体で運用できます。データサイエンス・プロジェクトを大規模に管理し、安全性を確保します。

説明可能なAIを導入

モデルの管理労力を35~50%削減し¹、モデルの精度が15~30%向上します。²データとAIプラットフォームからの純利益が増えます。

リスクと規制コンプライアンスを管理

情報漏洩や法律違反による罰金から保護します。自動検証により、AIモデルのリスク管理業務を簡素化できます。

ESGがWatson Studioの機能を検証しました。結果レポートは、AIアプリケーションのデプロイメントを簡素化および迅速化する能力を確認するものでした。
IBM Watson Studio - 詳細 詳細はこちら AutoAIを用いた実験の迅速化

モデル・パイプラインを自動的に構築し、データを整え、最適なモデルを選択します。モデル・パイプラインを生成し、ランク付けを行います。

高度なデータ加工

グラフィカルなフロー・エディターでデータのクレンジングと成形を行います。インタラクティブなテンプレートをコードのオペレーション、関数、論理演算子に適用します。

オープンソース・ノートブックのサポート

ノートブック・ファイルを作成し、サンプル・ノートブックを使用し、または独自のノートブックを使用できるようにします。ノートブックのコードを作成し、これを実行します。

統合されたビジュアル・ツール

Watson StudioのIBM SPSS Modelerを使用すると、データを迅速に準備し、視覚的にモデルを開発することができます。

モデルのトレーニングと開発

実験を迅速に構築し、パイプラインを最適化し、データの適切な組み合わせを特定することでトレーニングを強化します。

広範なオープンソース・フレームワーク

ご希望のモデルを本番環境で使用できます。本番環境でのフィードバックを用いてモデルを追跡・再トレーニングします。

組み込みの意思決定の最適化

予測的および規範的モデルを統合し、予測に基づき意思決定を最適化します。PythonやOPL、または自然言語でモデルを作成・編集できます。

モデル管理と監視

品質、公平性、ドリフト・メトリクスを監視します。モデルのインサイトに合わせてデプロイメントを選択・構成し、モデル・モニターやメトリクスをカスタマイズできます。

リスク管理のモデル化

モデルを比較・評価できます。新たなデータでモデルを評価し、選択してください。モデルの主要メトリクスを横に並べて比較できます。

IDC社の「世界機械学習オペレーション・プラットフォーム 2022年ベンダー評価」で、IBM Watson Studioがリーダーに選ばれました
トラステッド・リーダーシップ
2023年秋G2データ準備のためのグリッド・レポート部門、データサイエンスおよび機械学習プラットフォーム部門、MLOpsプラットフォーム部門、予測アナリティクス部門、テキスト分析部門でリーダーに選出されました。 インフォグラフィックを読む

製品イメージ

AIライフサイクル・オートメーション AutoAIでモデルを構築して、関係性を探ります。

クラウド、オンプレミスのデータ・ソース クラウドにある事実上すべてのデータ・ソースにアクセス、選択できます。

ドラッグ&ドロップ式のAIモデル 直感的なGUIを用いたフローでモデルを視覚的に構築します。

AIモデルのトランザクションを説明 どのような新機能がどのような結果をもたらすかを判断できます。

お客様事例

IBM Watson Studioでモデル・リスク管理を強化しましょう。

Wunderman Thompson社のデータ

AutoAIを使用すれば、大量の予測が可能になります。

Highmark Health社

モデルを監視し、予測精度を高めましょう。

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その他の参考情報 料金体系 参考情報 製品ドキュメント
脚注

¹、² 「New Technology:説明可能なAIのProjected Total Economy Impact™およびIBM Cloud Pak for Dataでのモデル・モニタリング」Forrester社、2020年8月。