watsonx.ai 

AIモデルの学習、検証、調整、導入を行うAI開発者向けの次世代エンタープライズ・スタジオ(ツール・機能群)をご利用ください。

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AI構築のための企業向けスタジオ

IBM® watsonx.aiのAIスタジオは、IBM watsonxのAIとデータのプラットフォームを構成する製品です。基盤モデルを活用した新しい生成AI機能と従来の機械学習(ML)を、AIのライフサイクル全体にわたって強力なスタジオに統合します。高性能のプロンプトを構築、改良するための使いやすいツールで、ニーズに合わせて企業データを使用してモデルを調整し、ガイドします。watsonx.aiを使用すると、わずかなデータと時間でAIアプリケーションを構築できます。watsonx.ai は以下の機能を提供します:

  • マルチモデルの多様性と柔軟性:IBMが開発したモデル、オープンソース・モデル、またはサード・パーティー製モデルから選択することも、独自のモデルを構築することもできます。
  • クライアント保護の差別化:IBMは、IBMが開発したモデルを保護し、サード・パーティーのIP要求に対してクライアントを補償します。
  • エンドツーエンドのAIガバナンス:企業は、データの保管場所に関係なく、ビジネス全体にわたって信頼できるデータを使用して、AIの影響を拡大し、加速できます。
  • ハイブリッドクラウド/マルチクラウドの展開:AIワークロードをお客様が選択するハイブリッドクラウド・スタックに統合して、展開できる柔軟性を提供します。
一般提供開始:watsonx.governance

サード・パーティーのプラットフォーム上に構築された生成AIのための、責任ある透明で説明可能なワークフローを加速します。

学習シリーズ

「生成AIを用いた構築方法を学ぶ」シリーズはこちら

電子書籍:適切な基盤モデルの選択方法を読む
開発者向け生成AIと機械学習 データ・シートを読む AI開発機能の集結

オープンソースのフレームワークとツールで、コードベースの自動化されたビジュアル・データサイエンス機能を安全で信頼できるスタジオ環境で使用できます。

ビジネス向け基盤モデルを調整

最小限のデータ、高度なプロンプト・チューニング機能、完全なSDKおよびAPIライブラリーを使用して、基礎モデルと生成AIを活用できます。

AIライフサイクル全体の管理

AIモデルの学習、検証、調整、導入を行うために必要なすべてのツールとランタイムを1カ所に集約し、クラウドやオンプレミス環境を問わず、AIモデルのライフサイクル全体を加速します。

基盤モデルを搭載し、機械学習(ML)で実証された開発スタジオを備えた生成AI機能
基盤モデル AI開発者は、IBMが選択したHugging Faceのオープンソース・モデルに加え、コード生成用のLlama-2-chatやStarCoder LLMを含むその他のサード・パーティー・モデル、およびさまざまなサイズとアーキテクチャーのIBM独自の学習済み基盤モデル群にアクセスできます。これらは、非生成AIタスクに特化したSlateから始まり、デコーダー・アーキテクチャーを使用してさまざまなエンタープライズNLP生成AIタスクをサポートするGraniteシリーズのモデルです。 watsonx.aiの基盤モデルはこちら 適切な基盤モデルの選択方法はこちら

Prompt Lab AI開発者が基盤モデルを操作し、プロンプト・エンジニアリングを使用してプロンプトを構築できます。Prompt Labでは、zero-shot、one-shot、few-shotのプロンプトを試して、質問応答、コンテンツ生成と要約、テキスト分類と抽出を含む、自然言語処理(NLP)タイプのさまざまなタスクをサポートできます。

チューニング・スタジオ プロンプト・チューニングの基盤モデルを含んだIBMのTuning Studioは、ラベル付きデータを使用して基盤モデルを調整し、パフォーマンスと精度を改善します。プロンプト・チューニングは、モデルの再学習や重みの更新を行わずに、基盤モデルを新しい下流タスクに効率的かつ低コストで適応させることができます。モデルを調整したら、Prompt Labで使用を開始できます。今後のリリースでは、Tuning Studioの一部として、モデルのファイン・チューニング機能が追加される予定です。1

データサイエンスとMLOps データサイエンティストが機械学習モデルの自動構築をサポートするために必要な、基盤モデルを利用したすべてのツール、パイプライン、ランタイムを提供します。さまざまなAPI、SDK、ライブラリーとの接続により、開発から導入まで、AIモデルのライフサイクル全体を自動化します。

Prompt Labでプロンプト・エンジニアリングを試す

プロンプト・ラボでは、基盤モデルを活用して、より優れたAIをより迅速に作成できます。さまざまなユースケースやタスクに応じて、さまざまなプロンプトを試すことができます。わずか数行の指示で、職務記述書の草案、顧客からの苦情の分類、複雑な規制文書の要約、重要なビジネス情報の抽出などを行えます。最新のオープンソースとIBM独自の学習済み基盤モデルを使用して、具体的なビジネス・ニーズに合わせてモデルを迅速に調整できます。

コーディング不要でコンテンツを生成 マーケティング・メールの作成から顧客モデル・ユーザーの作成まで、新しいクリエイティブ・パートナーとしてwatsonx.aiが力になります。必要な内容を指定し、パラメータを設定するだけで、あとはAIに任せることができます。

学習なしで分類子を構築 watsonx.aiは、サンプルがゼロでも入力内容を読み取り、分類できます。顧客の苦情を評価して分類したり、フィードバックの裏にある感情を検証することができます。

高品質の要約で時間を節約 watsonx.aiは、熟練のアシスタントのように、財務報告書や会議の議事録などから重要なポイントを抜き出し、緻密なテキストをパーソナライズされた要約に変換するのに役立ちます。

事前の学習なしで情報を抽出 watsonx.aiが複雑な詳細を分類し、大規模な文書から必要な情報をすばやく抽出できるよう支援します。固有表現の特定や利用規約の解析などに最適です。

Q&Aアプリケーションの強化 検索拡張生成(RAG)を活用して、社内外の広範な知識ベースを基礎とした、事実に基づく精度の高い出力を生成します。

従来型のAIをより迅速に本番環境に導入

ビジュアルにまたはコードを使用してモデルを構築し、エンドツーエンドでライフサイクルの説明可能性と公平性を備えた導入と監視を行います。MLOpsを使用すると、あらゆるツールからのモデル作成が簡素化され、モデルの自動再学習が可能になります。

自動化されたパイプラインの作成 データサイエンティストが機械学習モデルを構築、学習、導入するための単一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、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。

意思決定のためのモデルの最適化 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。
予測モデルのビジュアルな開発 使いやすいワークフローにより、データとAIの統合スタジオ上で、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。

AIライフサイクル全体の加速 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。

合成表形式データの生成 既存のデータまたはカスタム・データ・スキーマを活用して合成表形式データ・セットを生成します。既存のデータベースに接続し、データ・ファイルをアップロードし、列を匿名化して、データのギャップを埋めたり、従来のAIモデルの学習に必要な分だけデータを生成したりできます。

watsonx.aiでAIを活用

企業独自のモデルを活用することも、IBMが厳選した一連の基盤モデルを使用することもできます。Hugging Face社とIBMの連携により誕生した、ビジネス・ニーズを満たすオープンソース・モデルをお試しください。

知識の収集、創出、共有 企業独自のデータを含む、社内外の知識ベースからQ&Aリソースを構築し、組織の洞察を共有します。生成AIを活用し、複数の文書とデータ入力を分析し、リアルタイムの情報フィードに基づいて効果的な応答を提供し、文書作成の品質を改善します。

洞察を抽出して傾向を把握 大量のデータを分析して、文書やレポート、顧客とのやり取り、セキュリティーやITにおけるインシデントから洞察や事実を特定して抽出します。生成AIにより、データ内で発生するパターンや傾向、異常を特定します。抽出されたテーマから、従来型AIおよび機械学習アルゴリズムは、信用リスクの算出、将来の売上や需要の予測、在庫管理などをユーザーのニーズやビジネス要件に合わせて実行できます。
合成表形式データの生成 合成表形式データを生成して、テスト時の機密情報を保護します。コンピューター・シミュレーションやアルゴリズムを通じて人工的に作成されたデータを活用することで、データ・ギャップに対処し、個人情報が漏えいするリスクを軽減します。合成データを使用してAIとMLモデルをさらに構築、テストし、データ・ギャップに対処することで、新しいAIソリューションの市場投入までの時間を短縮します。

コンテンツ、テクノロジー、コードの生成 生成AIの機能を通じて新しいテクノロジー、コンテンツ、コードを開発または生成し、ビジネス分野を問わず、開発者とビジネス・ユーザーの生産性向上をサポートします。生成できるコンテンツには、学習計画とカリキュラム開発、マーケティングと販売キャンペーンのアイデア、Eメール/ブログ/SNS投稿、製品デモ、合成データ画像、技術文書の作成、ユーザー・ペルソナ開発、自動レポート作成、文字起こしなどがあります。

IBMと提携して、watsonxを組み込んだ高度な商用ソリューションを提供することで、顧客のニーズにより適切に対応できます。
レビュー
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IBMのAIとデータのプラットフォーム「watsonx」の詳細をご覧ください。  
次のステップ

ビジネス向けの生成AIとMLの運用化と拡張を実現するための取り組みを推進します。

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脚注

1IBMの計画、方向性、指針に関するステートメントは、IBMの独自の裁量により、予告なく変更または撤回される場合があります。詳しくは料金体系 をご覧ください。ソフトウェアの料金体系で特に明記がない限り、すべての機能、性能、潜在的な更新は、SaaSのみを対象とします。IBMは、SaaSとソフトウェアの機能や性能が同じであることを表明するものではありません。