AI エージェントの本稼働を実現:
PoC の壁を越える「エージェントワークフォースプラットフォーム」活用ガイドライン

多くの組織がエージェント型AIを模索しています。エージェントを本番環境に対応させる方法を知っている組織はほとんどありません。

この資料は、PoCからガバナンスの効いたスケーラブルなシステム構築への道筋を示します。

NVIDIA AI Enterprise で構築された エージェントワークフォースプラットフォーム は、構築、運用、ガバナンスというライフサイクル全体を、一つのエンタープライズグレードのワークフローに統合します。

ご紹介する内容:

  • ほとんどのAIエージェントプロジェクトが頓挫する理由と、それを突破する方法
  • 組み込みのメトリクスを活用して、エージェントを評価・監視する方法
  • ガバナンスとコンプライアンスが、リスクと手作業の負担を軽減する方法

ガイドラインをダウンロードしてください

右のフォームに必要項目をご記入ください。資料を確認し、エンタープライズグレードのAIエージェントの本番稼働に向けた一歩を踏み出してください。

DataRobotは、責任を持って効果的に生成AIを導入、監視、管理することで、私たちが社内外の評判を維持できるよう支援してくれる、なくてはならないパートナーです。
Tom Thomas

VP of Data Strategy, Business Intelligence, & Analytics, FordDirect

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 Tungaraza

Ph.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. Bodas

Director 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 Civil

Director of Data Science & AI, BSI

Share this resource