Edge-to-Cloudプラットフォームでデータファーストのモダナイゼーションを促進し、あらゆる場所にアプリケーションとデータにクラウドのエクスペリエンスをもたらします。Edge-to-Cloudプラットフォームでデータファーストのモダナイゼーションを促進し、あらゆる場所にアプリケーションとデータにクラウドのエクスペリエンスをもたらします。GreenLakeクラウドサービスを体験ガイド付きの実践的な経験を通じて、本番環境のクラウドサービスの詳細をご確認いただけます。GreenLakeクラウドサービスを体験ガイド付きの実践的な経験を通じて、本番環境のクラウドサービスの詳細をご確認いただけます。GreenLakeは、お客様が待ち望んでいたオープンでセキュアなEdge-to-Cloudプラットフォームです。GreenLakeは、お客様が待ち望んでいたオープンでセキュアなEdge-to-Cloudプラットフォームです。ポイント、便利なツールなどをまとめました。お求めの資料や情報が探しやすく・ご確認いただきやすくなりました。ポイント、便利なツールなどをまとめました。お求めの資料や情報が探しやすく・ご確認いただきやすくなりました。詳細はこちらメインメニューに戻る企業情報HPEについてHPEは、将来のビジネスを容易に再構築できるよう、イノベーションを促進しています。ニュースで、その詳細をご確認ください。HPEについてHPEは、将来のビジネスを容易に再構築できるよう、イノベーションを促進しています。ニュースで、その詳細をご確認ください。2022HPEのエキスパート、業界をリードする企業、業界の有識者と一緒に、エッジからクラウドまでデータファーストのモダナイゼーションを促進する方法をご覧ください。2022HPEのエキスパート、業界をリードする企業、業界の有識者と一緒に、エッジからクラウドまでデータファーストのモダナイゼーションを促進する方法をご覧ください。賢いAIを開発する新しいアプローチAIブームの熱狂と数多くのチャレンジを経て、AIは社会システムとして着実に根づいてきました。まで、AI先進企業における取り組みも、いかに賢いAIモデルを開発するか、いかにAIをビジネスの競争力や収益に結びつけるかを追求する段階に入っています。トレーニングデータの爆発的な増大いま、AI先進企業が直面している大きな課題のひとつは、トレーニングデータの爆発的な増大です。AIによる画像認識を品質管理に利用するために、ニューラルネットワークによるAIモデルが十分な精度を達成するためには、2,300万ものパラメーターが必要と言われています。自然言語処理を行うAIでは、その量は数倍~数100倍にも達します。データの増大に伴い、より大きな計算リソースが必要になり、データ管理や移動の難しさも急速に増していきます。PointnextによるAI支援サービスの提供を通じて、お客様の課題解決をご支援するとともに、お客様のAI活用とビジネス目標の達成を強力にサポートしています。ここでは、HPEのAI領域における最新の取り組みを2つご紹介します。自動運転などの高度なAIモデルを開発できるのは、GAFAに代表される巨大企業に限られているのでは――そうお考えの方へ、HPEから新しいご提案があります。これらの企業に共通しているのは、AI技術者やデータサイエンティストのチームが効率的に業務を進めるための「AIプラットフォーム」を独自に開発していることです。Environment」は、AIをリードする巨大企業しか持ち得なかった最先端のAIプラットフォームを、HPEから広くお客様企業にご提供するものです。賢いAIモデルを作るには、多くのAIモデルを試作・実験する必要があります。した試行を迅速に進められるよう、GPUを有効活用するスケジューリングやリソース共有機能を備えています。ハイパーパラメーターの値定義を自動化したり、複数モデルの最適化状況を可視化して俯瞰することで最良モデルをすばやく見つけ出せるなど、AIモデル開発のワークフローを効率化・高速化する様々な機能を備えていることが大きな特徴です。詳しい情報を順次発信していきますので、ぜひご注目いただきたいと思います。Learning(群学習)」というキーワードをご存じでしょうか。賢いAIモデルを作るためには、トレーニングデータも良質である必要があります。限られた範囲から集めた狭い特徴を持つデータから学ぶのではなく、組織や国境の壁を越えて、広く多くの特徴を持つデータからAIモデルを作り出すことができるのが、このフレームワークです。各現地の生データを1ヶ所に集めることなく、匿名化された特徴のみを共有するため、効果的に分散学習を行えるアプローチとして注目されています。医療画像診断のためのAIモデル開発の例をご紹介しましょう。いった様々な症例を学習させる必要があります。特定のトレーニングデータ(たとえば気胸)が極端に少ないと、そのAIモデルは肺疾患全体に対して十分な予測精度を発揮することができません。この問題を解決するには、極端に少ない症例データがないよう複数の医療機関が協力して分散学習を行う方法が考えられます。秘匿性の高い医療画像そのものを共有することは、プライバシー保護と法制度の観点から現実的ではありません。Learningは、複数のエッジ環境(たとえば米国、欧州、アジア)にあるデータに対して、エッジ単位で学習を行い、ブロックチェーンを活用してセキュアにAIモデルを構築するためのフレームワークです。エッジで学習し、単一の万能AIモデルを構築し、エッジ単位で推論を実行させることにご注目ください。エッジ間ではパラメーター情報のみが共有されるため、プライバシー保護やコンプライアンス上の課題を解決することができます。AI領域でのソリューションデリバリとサービス体制を強化しています。とシミュレーションの4つの領域に力を注いでいます。HPEの強みは、エッジからクラウドまでお客様のあらゆる要求にお応えできる業界随一の「AIプラットフォーム」のポートフォリオと、お客様のやりたいことを具現化する経験豊富な人材を整えていることにあります。コンテナ集約基盤で「映像AI解析プラットフォーム」を構築された事例をご紹介させてください。いうパッケージをご活用いただいた事例となります。Japanのテクノロジーとリソースをご活用ください。Cloudデータパイプライン」の設計・構築・運用をトータルにご支援します。プロセスを精緻化し、お客様のニーズに最適なITリソースを組み合わせて、コストパフォーマンスに優れたAI開発・運用環境を実現。統合化・自動化されたワークフローにより、学習モデルの開発と推論環境の運用にかかる工数を最小化し、お客様のAIのビジネス活用を加速させます。Bundleは、AI開発のフェーズや用途に合わせた環境を簡単に導入できるパッケージ製品ラインナップです。Pointnextでは実験・検証フェーズからプロダクションレベルでの構築・サポート・段階的拡張をワンストップでご提供します。AIカタログ<br>AIデータ活用を成功に導く4つの切り口HPEはお客様のDX・AI推進を支援するソリューションを、大きく分けた“AIスターター・教育”、“コンテナプラットフォーム・MLOps、”データ蓄積・活用“、そして”大規模学習・シミュレーション“の4つの領域を軸として、導入から拡張までトータルにサポートします。AIカタログ<br>AIデータ活用を成功に導く4つの切り口コンサルティングHPEは「AI・データ分析基盤コンサルティング」により、データの発生から収集・蓄積・分析に至る「データパイプライン」、AI学習・推論やリアルタイムでのストリーミングアナリティクスの「分析パイプライン」を、エンドツーエンドでサポートするプラットフォームを実現します。システムや社外データとの連携、データレイク/データマートを統合した「データパイプライン」の構築。BI/ダッシュボード、ディープラーニングモデルの開発・適用、エッジでの推論処理、ストリーミングアナリティクスによる「分析パイプライン」の構築へ――お客様のAI戦略の具現化に、HPEの「AI・データ分析基盤コンサルティング」をご活用ください。Ezmeralによる統合的なAI開発・運用基盤が、お客様のデータ主導のビジネス変革を実現します。Ezmeral」ソフトウェアスタックは、データサイエンスチームに快適なデータアクセス環境を提供するとともに、ML/DLフレームワークを使用したサンドボックス実験、コンテナ化された分散クラスタ上でのAIモデルのトレーニング、学習済みAIモデルの本番環境での展開と追跡まで、AI開発と運用のライフサイクル全体をサポートします。Ezmeralソリューションは、お客様のAIワークフローにDevOpsのようなスピードと俊敏性をもたらします。ソリューションデータストア最適化HPEは、トランザクションデータ、ファイル、IoTデータなど、様々な要求に応じて最適なデータストアを実現。オンプレミスとクラウドを柔軟に使い分け、RDB/DWH/オブジェクトストレージ等のデータ管理手法を適材適所で組み合わせてお客様のデータストアを最適化します。AIで活用するデータは、目的や規模に応じて格納場所とマネジメントソフトウェアを最適化することが重要です。IoTデータの収集と一次格納をパブリッククラウド、データ成形と分析をオンプレミスで行うアプローチもあれば、オンプレミスのRDBで管理するデータをクラウドで分析する方法もあります。クラウド上にエンタープライズグレードのストレージを構築することも可能です。お客様のビジネスの成果を高めるデータストアをHPEがご提案します。Systemなどをラインナップしています。AIプラットフォームでは、データ収集~活用・蓄積~分析のワークフローにおいて、それぞれ適切な処理能力を備えたリソース配置が重要になります。HPEは、お客様のAIデータパイプラインと処理能力のニーズに応える幅広いプラットフォーム製品をラインアップ。Systemなどを組み合わせ、お客様に最適な環境を実現します。DXプラットフォームカタログHPEは、革新的なDXプラットフォームを幅広い経験に基づく技術・ノウハウとともに提供し、お客様のDXへのチャレンジを加速させます。分院開設を機に健診システム刷新を決断、タワー型サーバーを採用し、業務効率向上に貢献たで健診・内視鏡クリニックが自動化範囲の広がりやハードウェア性能向上で、院長の健診業務の負担を軽減。ータ・プリント・サービス(DPS)の統合仮想化基盤を構築。Primeraをはじめとする製品導入の迅速な対応を実現。SimpliVityを採用し統合仮想化基盤を整備、運用負荷の低減とBCP/DR対策強化を同時に実現しDXへのチャレンジを加速。Primeraを新たに採用、処理能力と耐障害性の大幅な向上を実現。SimpliVityで実現、新規ソリューションの創出にも積極的に活用。関連情報アドバイザリおよびプロフェッショナルサービスエキスパートによるアドバイスと実装により、DXを次のレベルへと引き上げます。