データの重要性

より優れたデータ管理でより迅速にROIを実現

大規模なAI活用は、構造化・非構造化を問わず、クラウドでもオンプレミスでも、すべてのデータにアクセスし、統合し、ガバナンスを適用し、セキュリティーを確保できる強固なデータ基盤から始まります。お客さまのビジネスは決して一般化できるものではありません。汎用的なデータでAIを学習させる必要はありません。

総合格闘技団体であるUFCはIBMと協力し、大規模なデータ分析と魅力的なストーリーテリングの両立を実現しました。

パドックでは、マシン以上の速さでデータが飛び交います。フェラーリとIBMは提携し、レース当日の興奮を「手のひらで感じられる」デジタル体験としてファンに届けています。

AI導入に適したデータを整えるという「理論」と、実際にそれを実行する「現場」では大きな違いがあります。USAA社やMicrosoft社、AT&T社、Lockheed Martin社のテクノロジー・リーダーたちが、イノベーションを加速させるデータ基盤の構築方法について率直な見解を共有しています。

AIエージェントが役に立つ場合とリスクになる場合の違いをご説明します。

違いを見る

よりスマートなデータの意思決定に向けた6つのステップ

成功をもたらす計画を立てる

データをサイロから解放する

すべての洞察を活用する

AIを危険にさらすガバナンスのギャップ

何が問題となるのかを見る

次のステップ

高品質でアクセスしやすく、ガバナンスが行き届いたデータを基盤に、AIの試験導入を本格展開へと発展させましょう。IBMのデータ・ソリューションがAI時代における組織の成長をどのように後押しできるのかをご紹介します。