AI の本格適用を支えるIBMのData and AI テクノロジー
2022年 5月 17日
日本アイ・ビー・エム株式会社
テクノロジー事業本部
Data and AIエバンジェリスト
田中 孝© 2022 IBM Corporation

日本アイ・ビー・エム株式会社
テクノロジー事業本部 Data and AIエバンジェリスト

田中 孝（たなか たかし）

tkst@jp.ibm.com

2002年 日本IBM入社。
2015年にWatson事業部へ加入。複数のAIソリューション構築プロジェ
クトをリードアーキテクトとしてリード。
2018年よりData and AIテクニカルセールスチームのリーダーを経て2021年から現職。
Data and AI領域の幅広い経験・知見を活かし、社内外向けセミナー講師として講演多数。

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112%
高い可能性

300%
高い可能性

これまで満たされていなかったニーズに新たなデータ駆動型ビジネス・モデルで対応

サイロおよび部門間でスムーズにデータを共有

収益および利益において競合他社を上回る可能性が178% 高くなります

AI は、データを有効活用するための最善の方法です。
149%
高い可能性

© 2022 IBM Corporation178%

AI に大規模な戦略的投資を実施

Source : IBM Institute of Business Value Study of 13,000 c-suite leaders

お客様の発言例

多くの企業は、試行を超えたAIの本格展開に苦戦しています

88%の企業では、AIの取り組みをPoC段階から次のステージに進めることができていません“現在活用しているAIソリューションの定量的なビジネスインパクトがわからない”“データサイエンテ
ィストがいくつかAIモデルを開発したが、常にベストな精度が出ているのかわからない”“ベストなAI人材を見つけ、採用することが困難”“業務ユーザーがAIアプリケーションの出力する結果を信頼せず、使ってくれない”

Source:Artificial
ArtificialIntelligence,Intelligence,The
TheNext
NextGlobal
DigitalFrontier.
Frontier. McKinsey
McKinseyGlobal
GlobalInstitute,
Institute,2017
Source:“データサイエンス
チームで何度もPoCを実施しているが、まだどれも本番化できていない”© 2022 IBM Corporation“いくつものAIモデルを業務に適用しているが、ビジネスKPIに対する改善はまだ見られない”

4

AIの本格展開に向けて乗り越えるべき課題

データ

人材

信頼

AIの生命線、だがデータにまつわる事情が複雑で進捗が遅い

AIスキルを持つ人は少なく市場需要は強い

AIシステム、プロセスに対してそもそも懐疑的

60%は、62%は、62%は、データ品質のやり繰りを余儀なくされている

人材探し（または人材育成）に追われている

AIを本番活用に備えたアプローチが必要

FORRESTER

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FORRESTERFORRESTER© 2022 IBM Corporation

AIの本格展開に向けたテクノロジーの活用によるアプローチ

データ

人材信頼

• 分散する様々なデータに適切にアクセスできる環境• スキルレベルに応じたAI開発ツールの提供によるデータ活用ユーザーの拡大• AIライフサイクルの確立によるAI品質の向上• スピーディーに分析のトライ＆エラーができるデータ基盤• 膨大な時間と工数を要する
データ準備の自動化・効率化• エンタープライズ品質のAI
コンピューティング環境

6• AIの判定の公平性と説明性© 2022 IBM Corporation

データ活用による価値の創出を加速するためのアプローチ

AIのはしご (AI Ladder)
INFUSE – AIモデルをビジネスに活用
AI

ANALYZE – AIモデルを構築、説明性を担保、洞察を発見

ORGANIZE – データを分析可能に整理・整備
COLLECT – データを簡単にアクセス可能に収集・接続

MODERNIZE
データをAIとハイブリッ
ドクラウドの時代へ

あらゆるタイプのデータ
あらゆる場所で発生するデータ
7© 2022 IBM Corporation

IBM Cloud Pak for Data

InfuseAnalyze
OrganizeCollect

ビジネスユーザーが利用するアプリケーションも提供
包括的な情報アーキテクチャのデザイン
全ての機能に関する一貫した体験
ハイブリッドクラウドのサポート
ベンダー / インフラ/ データソース
他社クラウド8

オンプレミス© 2022 IBM Corporation

IBM が考えるデータ活⽤プラットフォーム構築の成功法則

SoR/SoE

データ⾮機能要件

AI 活⽤の⽬的

業務系

厳密な性能要件が求められるオンライン・スコアリング

情報系

昨⽇のデータを翌⽇に参照するなど⼀定の性能要件が求められる期待される洞察の抽出

分析系

あらゆるデータを分析可能にする⼀⽅で、ベスト・エフォート型

新たな洞察の抽出

SoI

9© 2022 IBM Corporation

データ活用を加速させるプラットフォームの確立
データ仮想化機能とカタログ機能の連携により、必要なデータへの迅速なアクセスを可能に
データ提供者の視点
トランザクション・システム &基幹業務
アプリケーション

データ利用者の視点

Data Access & Insights Services

データレイク
レポジトリ

キャッシング
フラットファイル• IOT• Cloud• ソーシャルメディア• 非構造化

NoSQL
オブジェクト
ストア

データ移行

Cloud
データソース

データレプリケーション

データ
ウェアハウス• その他外部データ
• ログ

•…

Hadoop…

データアクセス(SQL / APIs)

データ仮想化• Systems of Record

データ統合

オプティマイザー

データアクセス接続• データプライバシー
ルールの適用• ビジネス用語との関連づけ
情報資産
自動検出
データの自動分類
マスキング
自動化
プロファイル
自動作成• 仮想アセットの公開

Knowledge
Catalog(データアセット,ポリシー & ルール,来歴, ….)

データカタログ

データ利用側ビジネス
アプリケーション
AI, ML &最適化

サンドボックス

コンプライアンス
レポート

アセット
ブラウザ

Discovery &Exploration

データ
プレビュー
グローバル
サーチ

データ
探索

セルフサービス
アナリティクス
BI レポート,
ダッシュボード

IBM Cloud Pak for Data10

© 2022 IBM Corporation

AI開発のライフサイクル管理
AIモデルの開発だけではなく、ランタイムやモニタリングも含めたライフサイクル全体を支援するプラットフォームを確立することで、AI開発のオペレーション化を実現し、AIモデルの品質向上を実現
開発（モデリング）

実行（スコアリング）

管理（モニタリング）

開発環境

実行環境

管理基盤

呼び出し元のアプリ
Watson Studio

WatsonMachine Learning

学習
データ

ツール

AIモデルの構築・トレーニング・デプロイ・管理とデータ準備・分析する統合開発環境

ユーザー

データ・サイエンティスト

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実行時データ保管
WatsonOpenScale

実行時
データ
統計・
フィード
バックデータAIモデル構築後の稼働およびフィードバックを行うランタイム環境
利用者

AIモデルの実行時の管理・運用支援を行うオープンプラットフォーム

AI管理担当者© 2022 IBM Corporation

マルチモーダルAIモデル開発
データ利用者のスキルレベルや経験に応じた複数のAI開発ツールを提供することにより、データ活用ユーザーの裾野を広げ、データ活用の取り組みを広く展開

自動開発

GUIベース開発

コーディングAutoAISPSS Modeler
Jupyter Notebook+Python
R Studio12© 2022 IBM Corporation

データ活用プラットフォームにより期待される効果
データ活用プラットフォームにより以下の効果を得ることで、社内外のデータを現場従業員の方々が率先して活用でき、機敏なビジネス活動を実現できます。

1

2

3

データ活⽤ユーザーの拡⼤

データ活⽤範囲の拡⼤

分析・AIの品質向上

データの所在や意味を⾒える化し、また容易にデータ分析を⾏うツールを提供することで、より多くのユーザーがデータ活⽤を実施

データ活⽤を実践する⾵⼟の⼟台となるプラットフォームを提供し、より多くのユースケースのデータ分析を推進

データの品質（データ⽋損等）やセキュリティ（機密情報）にガバナンスを適⽤し、分析やAIモデル開発の品質を向上

容易に
データ活用プラットフォーム
データ活用できるプラットフォーム
キーワード
カタログ

データ加工

データ活用
データ可視化/加工

分析

経営層

検索

AI/マシンラーニング

現場従業員
(実務層)

仮想化

サンドボックス

中間管理層

情報系システム13

基幹系システム

取引先などエコシステム© 2022 IBM Corporation

IBM Cloud Pak for Data
• Cloud Pak for DataのフルマネージドサービスであるCloud Pak for Data as a Serviceを無償版サービスや有償版サービスと共にお試しいただけます。
始めてみるには...

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