分散したデータを、AI向けの信頼性が高く文脈に即した燃料へと変換します
AI時代のデータ基盤の最新情報をお届けいたします。
株式会社セブン＆アイ・ホールディングス、 東日本旅客鉄道、朝日生命保険ほか、さまざまな業界のお客様にご登壇いただきます。
断片化されたデータを、信頼できるAIの成果に迅速に変換
分散したデータ、不足しているコンテキスト、および計算コストは、チームの進捗を遅らせます。IBM® watsonx.dataは、導入初日からAI向けの利用可能で信頼できるデータを提供します。プラットフォームの再構築を行うことなく、データ・アクセスの統合、ガバナンスの自動化、およびAIとBIのワークロードをサポートします。
小規模から開始して迅速に結果を検証し、現在のインフラストラクチャーでAIを拡張します。
注目
機能
データを移動または複製することなく、クラウドおよびオンプレミス・環境全体のデータにアクセスしてクエリーを実行できます。これにより、規制や運用のニーズを満たしながら、チームがより迅速に行動できる柔軟性が得られます。
各AIおよびアナリティクス・ワークロードを最も効率的なエンジンで実行します。これにより、オーバープロビジョニングを防止し、パフォーマンスを向上させ、AIの使用規模が拡大してもコストの予測可能性を維持できるよう支援します。
すべてのデータおよびワークロードに一貫したアクセス・制御、ポリシー、およびリネージュを適用します。これにより、AIエージェントとアナリティクスが信頼され、適切に管理されたデータに基づいて稼働するようになり、リスクの低減と信頼性の向上を実現します。
既存のテクノロジー・スタックと連携し、AIニーズの増大に合わせて新しいツールやワークロードをサポートする、オープンで標準ベースの基盤を活用します。独自のフォーマットにロックインされることはありません。
watsonx.dataの動作を確認する
IBM watsonx.dataが、既存のデータ投資からのROIを最大化しながら、複雑なデータ資産の合理化、データ・サイロの解消、増大するワークロード・コストの削減、およびハイブリッドクラウド・デプロイメントのサポートをどのように実現するかをご確認ください。
ユースケース
非構造化データを“使える知識”に。RAGと検索を次の精度へ
OpenRAGを使用してエージェント型AIのパワーをデプロイし、文脈豊かなAIの成果を提供します。オープンソースの基盤をベースに、RAGソリューションを数分で立ち上げ、パイロットから本番稼働へと迅速に移行します。
データベース、データレイク、ドキュメント、およびオブジェクト・ストレージ全体で、接続された文脈豊かな管理対象データを使用して、AIアプリケーション、アナリティクス、およびBIツールが稼働できるようにします。これにより、一貫性があり説明可能な結果が得られます。
画一的なプラットフォームを避け、パフォーマンスとコストのニーズに最適なエンジンでAIおよびアナリティクスのワークロードを実行します。ワークロードの規模に応じてプライス・パフォーマンスを最適化します。
PDFや図面、仕様書などの非構造化コンテンツを取り込み、AI向けに変換・前処理することで、意味検索やRAGで活用できる検索可能なデータへ整備します。
お客様事例
AI対応データによるヘルプデスク・チケット解決の迅速化
CrushBank銀行は、構造化データおよび非構造化データ用の中央のガバナンスの効いたストアとしてwatsonx.dataを使用することで、1日あたりのチケット解決数を40％向上させました。これにより、同社のAIシステムは正確なお客様固有の情報を迅速に取得できるようになり、平均解決時間の短縮と初回コール解決率の向上を実現しました。
参考情報
「AIのためのデータ」と「データのためのAI」という2つのアプローチが、今日のデータに関する課題の克服にどのように役立つかをご確認ください。データ管理をよりスマートにするためにAIを活用しながら、AI向けにお客様のデータを準備することも可能です。
エンタープライズ・データをAI対応にし、効率的かつ安全に拡張する方法をご確認ください。構造化データおよび非構造化データに基づいたデータ基盤の構築から開始することで、ストラテジーを成果へと導きます。
Forrester社によるデータ実務者を対象とした調査では、回答者の4分の1以上が、データ品質の低さが原因で年間500万米ドル（USD）以上の損失を被っていると見積もっており、7％が2,500万米ドル以上の損失を報告しています。¹
AIにおいてデータ品質、アクセス、およびガバナンスが重要である理由についての記事やインサイトをご確認ください。大規模なAIの導入が、いかに強力なデータ基盤から始まるかを示しています。
脚注
1. データ品質の低さにより2023年に数百万ドルの損失、対策なしではAIにより数十億ドルが失われる可能性 、Forrester社、2024年7月31日。