エージェント型AI が注目を集めていますが、その本質を理解している人は多くありません。
あまりに導入を急ぐと、予算が不足したり、リスクが拡大したり、AI を制御できなくなったりする恐れがあります。
本ガイドでは、AI の成熟フェーズを一つひとつ丁寧に解説しています。成功事例をスケールさせ、失敗のリスクを避けながら、安心してAI の構築を進められるようになります。
本Ebookの解説ポイント:
- AI 成熟度の 3 つのフェーズと、その順序が重要な理由
- 自社に適した自律レベルを判断する方法
- 自社にとって本当に必要なインフラストラクチャ、ガバナンス、セキュリティの把握
- 取り組みの停滞やコストの増加を引き起こす一般的な問題
- 安全性と拡張性の高いエージェント型 AI システムの構築に必要な要素
本ガイドでは、エージェント型 AI 導入の第一歩として、適切な基盤づくりから詳しくご紹介しています。
生成 AIの分野は急速に変化しており、DataRobot の柔軟性、安全性、セキュリティは、重要な医療データ保護基準を維持するために信頼できるHIPAA準拠の環境で最先端を維持するのに役立ちます。Rosalia TungarazaPh.D, AVP, Artificial Intelligence, Baptist Health South Florida
DataRobot を使用することで、革新的な方法で新しいアイデアを試すことができます。DataRobot を使うと、課題に対し、データセットを基に複数のプロトタイプを 20% 速く作成できます。このプロセスにより、データサイエンティストの知識やスキルの習得が促進されます。
Diego J. BodasDirector of Advanced Analytics, MAPFRE ESPAÑA
すべてのコンポーネントをまとめる単一のプラットフォームの価値を過小評価することはできません。 テクノロジーと協力的なDataRobot チームの組み合わせ。どちらかが欠けていたら、他を探していたでしょう。Craig CivilDirector of Data Science & AI, BSI
「従来は担当者の経験などに基づいて調整されていた加工条件にDataRobotの予測モデルを 適用し、良品率の改善と担当者の負担軽減に貢献しています。
業務効率化で生まれた時間をより価値の高い業務に振り向け、組織全体の変革にもつなげていきたいです。」株式会社村田製作所モノづくり統括部モノづくり強化推進部
情報活用推進1課 チームリーダー
髙嶋 真吾 氏
DataRobotによって、モデルを実務運用する際の円滑さ、開発管理精度の向上、チーム内外での情報共有のしやすさなど多くの効果が得られています。
『リスク予測とともに在る世界の実現』に向けて、生活習慣改善の効果予測や特定疾病のリスク上昇時のアラート発信など、予防医療や早期改善の促進を目指していきます。明治安田生命保険相互会社事務サービス企画部 事務開発担当 事務開発部長
江袋 智幸 氏
事業部門での自律的なAI活用が進み 、データ分析組織 との協働体制が確立されたことで、LNGバリューチェーン全体での価値創出を実現するための全社的なAI活用の基盤が整いつつあります。
今後は、予測AIと生成AIを組み合わせたユースケースの実装にも注力し、DataRobotのアプリテンプレート機能の活用も検討しながら、より高度なAI活用の実現を目指す方針です。東京ガス株式会社DX推進部 データ活用統括グループマネージャー
笹谷 俊徳 氏