関連テクノロジーの導入を推進しており、AI適用に成功した企業は、財務的に大きな成果を達成しています。このような企業がいかにして戦略上必要なものを獲得し、競争優位性の飛躍的な伸びにつながっているのかを探ります。「エンタープライズAIへのシフト」レポートを読むエンタープライズAI向けのインフラストラクチャーを再考するAI活用したいデータのフローやAIモデル開発のワークフローを整理しておかないと、PoC疲れや、ビジネスへの実装の段階で全体最適なアーキテクチャーでなくなってしまう危険性が大きくなります。企業におけるAI活用の課題克服を支援するIBMの提案を、調査会社IDCが分析したレポートです。大量かつ分散するデータを効率よく、セキュアに収集・保管し、業務利用しやすい形式で格納します。ファイルやオブジェクトを、高速ストレージと低速ストレージに自動的に使い分けて保管する階層型ストレージがあります。必要なデータを必要なときに素早く取り出せるよう、非構造化データを自動的にカタログ化し、スピーディな検索とアクセスを実現します。事業部門の専門家が、自らAIモデルを高速かつ容易に開発できる環境を実現します。プログラミングやAIのスキルがなくても、GUI環境で開発が簡単に行えるソフトウェアと、同一時間内での試行回数を増やしたり、実ビジネスへの展開を早めるため、AIモデルの学習を高速化するシステムがあります。AIでAIモデルを作成し将来の需要を予測ゴミ袋などの製造・販売をおこなう日本サニパックは、製品需要の将来予測精度の向上を模索していました。AI」の有効性を検証。経験や勘に基づくこれまでの予測を大きく上回り、業務での有効性に確信を得ました。Discoverは、数十億のファイルとオブジェクトのメタデータを迅速に取り込み、統合して、索引を付けます。ストレージ管理者やデータ・サイエンティストは、非構造化データを効率的に管理、分類し、洞察を得ることで、大規模な分析をスムーズに実行し、経済性向上やリスク軽減ができます。AI向けサーバーとともに、特別なオファリングでご提供!ぜひ検討ください。日本企業のAI活用は、一部の先進的な企業を除いてなかなか進展していません。AI向けのデータ整備や判定ロジックのチューニングなど、高度な技術が必要に見えますが、いまはその状況も変わりつつあります。ビジネス効果を最大化するためのAIインフラはどうあるべきでしょうか。加速するため創薬研究基盤としてのゲノム解析基盤を強化。膨大なオミクスデータを蓄積し自由自在な解析を可能に。2019で取り上げられたAIインフラストラクチャー活用事例のいくつかを紹介します。PoC(概念実証)から先に進めず、頓挫するAIプロジェクトが増えています。2019」で大きな反響があったセッションの内容をレポートします。blogCookieの。