IBM Cloud で始めるデータと 分析のプラットフォーム IBM Cloud Pak for Data as a Service ⽇本アイ・ビー・エム株式会社 ⻫藤明⽇⾹ テクノロジー事業本部 データ･AI･オートメーション事業部 Data & AI 第⼀テクニカル･セールス IT スペシャリスト

本⽇のご紹介内容 1. IBM Think 2021 2. AIの活⽤を加速するためのアプローチ 3. IBM Cloud Pak for Data 4. IBM Cloud Pak for Data 5. まとめ 2 © 2021 IBM Corporation

1. IBM Think 2021 3 © 2021 IBM Corporation

4 © 2021 IBM Corporation Think 2021 2021年5⽉12⽇(⽇本時間）オンラインで開催されました。 https://www.ibm.com/events/think/#intro オンデマンドでの視聴も可能です！ 4 © 2021 IBM Corporation

5 © 2021 IBM Corporation 今⽇のセッションから学んで欲しい洞察は、世界が回 復しつつある中、企業は強いデジタル基盤が必要にな ると⾔う事です。 それは時間と価値を向上しコストを削減します。ビジ ネスのイノベーションへのアクセスをより早いペース で提供します。速度と俊敏⽣を増加させ世界が私たち に与える次の課題に挑戦します。 IBMのハイブリッド・クラウドと⼈⼯知能プラット フォームはまさにそれを提供するために設計されてい ます。それはこのThinkイベント中に今⽇お伝えした事 全ての基盤です。 “The world's platform for digital transformation” https://ibm.app.swapcard.com/event/think21/planning/UGxhbm5pbmdfNDMxNDk3 5 © 2021 IBM Corporation

6 © 2021 IBM Corporation ビジネス・プロセスにAIを 組み込む必要性が、 パンデミックの中で より急務となっていることが 明らかに。 Global AI Adoption Index 2021 (英語) 6 © 2021 IBM Corporation IBM News Room https://jp.newsroom.ibm.com/2021-05-12-IBM-accelerates-digital-transformation-at-2021s-annual-event-Think

7 © 2021 IBM Corporation 様々なデータやAIを使⽤して 業務プロセスを⾃動化 世の中への迅速な対応 AIと⼈が共に 価値を創る時代に 7 © 2021 IBM Corporation

Covid-19後 のAIへの意識調査 • ⾃社においてAIの導⼊が加速（43%） • 今後12か⽉間にスキルとAIソリューションの両⽅に投資する計画がある（33%） • AIがどのように決定に⾄ったかを説明する能⼒が重要（91%） • 20を超えるさまざまなデータソースからAIに情報を提供している（66%） https://newsroom.ibm.com/IBMs-Global-AI-Adoption-Index-2021 8 © 2021 IBM Corporation Global AI Adoption Index 2021

企業でのAI採⽤の上位3つの障壁 • AIの専⾨知識または知識の制限（39％） • データの複雑さとデータサイロの増加（32％） • AIモデルを開発するためのツール/プラットフォームの⽋如（28％） 9 © 2021 IBM Corporation https://newsroom.ibm.com/IBMs-Global-AI-Adoption-Index-2021 Global AI Adoption Index 2021

2. AIの活⽤を加速するための アプローチ 10 © 2021 IBM Corporation

81% AIには信頼で きるデータが 必要です 品質 ガバナンス セキュリティー 企業のリーダーの 81％は、AIに必要な データとインフラを 理解していない。 There is no AI without an IA IAなくしてAIなし “AIアルゴリズムの⾼度化がデータの不⾜を克服 することはありません。” “データの収集と準備は、AIの中で最も時間 がかかり、難しい部分です” MIT Sloan 11 © 2021 IBM Corporation

The AI Ladder AIの活⽤を加速するためのアプローチ COLLECT -データをシンプルでアクセスしやすいものにする ORGANIZE -ビジネスにすぐに使えるデータを準備/カタログ検索 ANALYZE -信頼と透明性を備えたAIの構築とスケーリング INFUSE -ビジネス全体でAIを運⽤する AI MODERNIZE AIとハイブリッドクラウドに 向けてデータを準備する One Platform, Any Cloud 様々な場所に存在する 多様なタイプのデータ 12 © 2021 IBM Corporation

3. IBM Cloud Pak for Data 13 © 2021 IBM Corporation

データとAIの活⽤を加速する IBM Cloud Pak for Data COLLECT ORGANIZE ANALYZE INFUSE Red Hat OpenShift Core Services - ユーザーアクセス管理 - セキュリティー、ロールベースアクセスコントロール - ストレージ管理 - モニタリング、メータリング - サービスプロビジョニング - 運⽤管理 - 診断 - バックアップ、マイグレーション - データ仮想化 - SQL and NoSQL databases - Event ingestion - ストリーミング分析 - Apache Spark COLLECT ORGANIZE - データの変換（ETL） - データの品質と分類 - ポリシーとルール - リスク/準拠性評価 - データのカタログ - セルフサービスでの検索とディス カバリー機能 ANALYZE & INFUSE - 計画作成、予算編成、業績予測 - ビジネス・レポーティング、モニ タリング（BI） - モデルの開発、展開、管理 - 意思決定の最適化 - モデルの精度管理 - AI モデルの透明性、説明性 Extensible: APIs, partner ecosystem, accelerators and solutions 統合されたユーザーエクスペリエンス データ提供者 データ利⽤者 データエンジニア | データスチュワード アプリ開発者 |データサイエンティスト | ビジネスユーザー 14 © 2021 IBM Corporation

IBM Cloud Pak for Data - AIとデータのためのプラットフォーム - • データ活⽤に関する全ての作業をワンプラットフォームで提供 • 社内外のすべてのデータを活⽤し、あらゆる分析ニーズに対応可能な End-to-Endのチーム共創プラットフォーム エンタープライズ・カタログ メタデータや分析資産を共有し、だれもが使える状態に データソース データ加⼯・品質確認 (プレパレーション) AI・機械学習 アプリ適⽤ API / バッチ⽣成 データ可視化 ダッシュボード 収集・蓄積・仮想化 業務 エンドユーザー アプリ ビジネス プロセス スコアリング 結果 提供者の視点 利⽤者の視点 つなぐ 整える 分析・活⽤する パブリック オンプレス プライベート 構造化 ⾮構造 データの場所 データの種類 15

価値あるデータを届けるためのデータプラットフォーム *#.σʔλϨΠΫ サンドボックス （⾃分専⽤の分析準備の場所） σʔλ Ϛʔτ ビジネスユーザー セルフBI/レポーティング/⾮定型分析 データサイエンティスト 新たな分析モデルを発⾒する 分析ユーザー マイニング/予測分析/最適化 カタログ AI活⽤と業務への適⽤ Watsonなど に基づいた意思決定・ 課題解決・業務効率化 モデルの利⽤ 社内外のデータを含めた、 データの存在を理解する データを使える資源にするため 現状を理解する 整える/準備する ＊物理的に1箇所に集 める必要はない 適材適所に最 適化したもの を届ける AI 16 © 2021 IBM Corporation

IBM Cloud Pak for Data - AIとデータのためのプラットフォーム - • IBM Cloud Pak for Dataの主な6つの特⻑ エンタープライズ・カタログ データ仮想化とサンドボックス 追加サービス データサイエンス ＆ AI マルチ・クラウド対応 シングル・アプリケーション 1 2 3 4 5 6 ニーズに合わせて必要なツール、環境等を追加 可能 データ資産のコンテナ化によるプラット フォームフリーな実装 データ提供者とデータ利⽤者、 データ活⽤のフルサイクルを効率化 ビジネス⽤語、データベースだけでなく、 Data Scienceプロジェクトまでカタログ可能 仮想的データ統合で物理的に集めることなく データ照会や演算処理を⾼速化 サンド ボックス Queryplex service node NoSQL CSV Hadoop RDB %# '$ + &" ! 必要なデータだけ サンドボックスへ Data steward Data engineer Data scientist Business analyst App administrator T L L E E ⼀気通貫 IIAS NZ互換対応 他社Cloud データ分析をチームで効率的に進めるための 様々な機能を搭載した分析プラットフォーム 機械学習モデルの作成・ 評価の⾃動化(AutoAI) データ分析環境+ 簡易データ加⼯ツール IBM+ RedHat オンプレミス 17 © 2021 IBM Corporation

Cloud Pak for Data v3.5 コンポーネント構成 データ利⽤者・提供者のニーズに合わせパッケージ化したソリューション MODERNIZE インフラ管理 (K8s & Common services) restricted use 監視 アクセス制御 運⽤管理 ベースコンポーネント（Foundational Service） ANALYZE 活⽤する︓分析 ORGANIZE 整える︓編成 COLLECT つなぐ︓収集 Watson Knowledge Catalog データ品質・ガバナンス・カタログ IGC, Information Analyzer & InstaScanを含む Analytics Engine Powered by Apache Spark 分析環境 Cognos Dashboards ダッシュボード Watson Machine Learning 実⾏環境Auto AIを含む Watson Studio 分析 Data Refineryを含む INFUSE 適⽤する - Guardium (integration component) DataStage データ統合 拡張サービス(Extended Service) Watson Financial Crimes Insight Watson Studio Premium Information Server Master Data Management Watson API Kit WKS, STT, TTS & NLUを含む Planning Analytics Cognos Analytics 可視化 Knowledge Accelerators Watson OpenScale Db2 Warehouse 蓄積 Data Virtualization 仮想化 Db2 Big SQL Db2 AESE 蓄積 Netezza Performance Server 蓄積 Db2 for z/OS Data Gate 蓄積 Anaconda Repository IBM Streams Watson Assistant Watson Discovery Red Hat Openshift 18 © 2021 IBM Corporation

IBM Cloud Pak for Data 導⼊の Before / After • データ活⽤のよくある課題とIBM Cloud Pak for Data が寄与する価値 https://www.youtube.com/watch?v=mIG4UM9rwpc&list=PL97CF7A9CC2DCCA6C 19 © 2021 IBM Corporation

従来のデータウェアハウスの3つの課題 実データ 業務DM 業務DM 集計⽤DM ODS BIツール Ｂ Ｉ ツ $ ル 設計ジョブ作成 設計ジョブ作成 設計ジョブ作成 設計 レポート設計 DWH DM 抽 出 ・ 集 計 ・ 変 換 システム部⾨ レポート作成 抽 出 ・ 集 計 ・ 変 換 抽 出 ・ 集 計 ・ 変 換 ⽇常的 な利⽤ 業務ユーザー 分析ユーザー 探索的 な利⽤ データ利⽤者 業務DM データ抽出には 時間がかかる ⼤量データを抽出されても また、加⼯にに時間がかかる。 DWHに必要なデータがあ るとは限らない。 20 © 2021 IBM Corporation

Cloud Pak for Dataで実現できること 業務ユーザー データ利⽤者 実データ 業務DM 業務DM 業務DM 集計⽤DM ODS BIツール Ｂ Ｉ ツ $ ル 設計ジョブ作成 設計ジョブ作成 設計ジョブ作成 設計 レポート設計 DWH DM 抽 出 ・ 集 計 ・ 変 換 レポート作成 抽 出 ・ 集 計 ・ 変 換 抽 出 ・ 集 計 ・ 変 換 IBM Cloud Pak for Data サンド ボックス データ可視化 AI/ マシンラーニング 分析 カタログ キーワード 検索 接 続 ・ 仮 想 化 仮想データ 抽 出 ・ 集 計 ・ 変 換 分析ユーザー 業務ユーザー 分析ユーザー ⽇常的 な利⽤ 探索的 な利⽤ データ利⽤者 データ・ガバナンス 21

Cloud Pak for Dataで実現できること 【統合プラットフォームの価値】 データ分析に必要な機能群を、同⼀プラットフォームで提供することにより、 ⼀気通貫のデータとAIや分析活⽤を実現。 【データ活⽤プラットフォームの価値】 ユーザーが必要なデータをすぐに利⽤できる、DataOpsやMLOps機能を提供す ることにより、⾃由に分析できる環境(データの⺠主化）を実現。 22

変化に迅速に対応する為のシステムとは？ システム運⽤者 開発担当者 業務担当者 データサイエンティスト ソフトウェア開発 Development IT運⽤管理 IT Operations DevOps 開発と運⽤の協働 • 開発の省⼒化 • 品質改善 AIOps IT運⽤の安定・⾼度化 • 障害の予兆検知 • 原因の特定 • ⾃動対応 データ活⽤の利便性向上 • 利⽤者と管理者を結ぶ • データのガバナンス 機械学習 Machine Learning データ分析 Data Analysis MLOps MLモデルのライフサイクル管理 • モデル作成とデプロイの⾃動化 • ビジネス要求のフィードバック データ管理・運⽤ Data Management DataOps データスチュワード 知⾒の活⽤ クイックなデプロイ IT運⽤の負荷軽減・⾃動化 データによるボトルネック解消 あ い う え お ⽇ 本 ア オ 23 © 2021 IBM Corporation

変化に迅速に対応する為のシステムとは？ • ２つの継続的デリバリーモデル アプリ 適⽤ データと イベント 新規要件 エンゲージメント 開発 テスト モニタリング 再トレーニング データ の探索 セルフサービス/ データ要求 モデル作成 構造化・⾮構造化 データ AIモデル、 ダッシュボード等 データ加⼯ アプリケーションの 継続的デリバリー データとAIの 継続的デリバリー ハイブリッド/ マルチクラウド 統合とガバナンス スケールとバランス • リアルタイム • ストリーミング • エッジ Data and AI Platform モデル評価 モニター：品質フィードバック デリバリーサイクル 24 © 2021 IBM Corporation

IBM Cloud Pak for Data導⼊に伴うROI データ整備コスト モデルの精度 モデルの管理コスト 導⼊後の収益増加予想 25~65%削減* 15%向上* 35~50%削減* 3年間で $4.1M以上* お客様の声 Cloud Pak for Dataを利⽤し たところ、今のモデルがよ り正確になりました。 精度 が1%向上すると、融資や投 資のための何百万ドルもの 資⾦削減に繋がります。 予測モデルの市場投⼊へのス ピードを加速しながら、更に 多くのことを⾏う必要があり ますが、データサイエンティ ストを倍増するのは簡単では ありません。これがCloud Pak for Dataを採⽤した理 由です。 Cloud Pak for Dataによる説 明可能なAIは、LOBに対して AIの効果とその理由を説明す るのに役⽴ちます。⾃動化に より、説明の準備の⼿間や時 間も節約出来ます。 データ仮想化は⼤きな利点 です。 セルフサービス機能 を業務ユーザーに提供する ことにより、ユーザーはど のデータがあるか、⼊⼿す る価値があるかを瞬時に深 く理解することが出来ます。 データサイエンティスト (⾦融業) データ分析責任者 (コンサルティング業) Information アーキテクト (⾦融業) データ管理責任者 (⾦融業) ・新技術：IBM Cloud Pak for Dataの予測されるTotal Economic Impact https://www.ibm.com/downloads/cas/PYDRGLEP ・ A Forrester New Technology: Projected Total Economic Impact™ Study Commissioned By IBM August 2020, https://www.ibm.com/downloads/cas/DZ8N68GD 注*）数値はCloud Pak for Dataを導⼊されたお客様へのインタビューを通じて算出された影響の評価値になります。 Cloud Pak for Data 導⼊による影響の評価とお客様の声 25 © 2021 IBM Corporation

4. IBM Cloud Pak for Data 26 © 2021 IBM Corporation

IBM Cloud Pak for Data 必要なサービスを即座に提供し 早期に価値を実現する 27 © 2021 IBM Corporation COLLECT ORGANIZE ANALYZE INFUSE

IBM Cloud Pak for Data ラインナップ お客様のご要件に応じた3つの提供形態をご⽤意 Full capabilities お客様によるインストール、 運⽤管理 Full capabilities 構成済みハードウェアでの ご利⽤ 順次サービスを拡⼤中 フル・マネージドでのご利⽤ • プライベートクラウド • オンプレミス • IBM Cloud • AWS • Azure • Google • ハイパーコンバージ ド・インフラストラク チャ • IBM Cloud Cloud Pak for Data Cloud Pak for Data System Cloud Pak for Data as a Service The AI Ladder コンテナ化された データとAIの各サ ービスをお客様の ご要件に合わせて 提供 28 © 2021 IBM Corporation

IBM Cloud Pak for Data ラインナップ お客様のご要件に応じた3つの提供形態をご⽤意 Full capabilities お客様によるインストール、 運⽤管理 Full capabilities 構成済みハードウェアでの ご利⽤ 順次サービスを拡⼤中 フル・マネージドでのご利⽤ • プライベートクラウド • オンプレミス • IBM Cloud • AWS • Azure • Google • ハイパーコンバージ ド・インフラストラク チャ • IBM Cloud • 使⽤量ベースのサ ブスクリプション モデル Cloud Pak for Data Cloud Pak for Data System Cloud Pak for Data as a Service The AI Ladder コンテナ化された データとAIの各サ ービスをお客様の ご要件に合わせて 提供 29 © 2021 IBM Corporation

IBM Cloud Pak for Data IBM Cloud で すでにサービス提供されている PaaSを フロントエンドで統合 サイロ化を解消して、end-to-end のデータ&AI活⽤基盤を提供 IBM Cloud Pak for Data as a Service の ホーム画⾯ IBM Cloud COLLECT ORGANIZE ANALYZE INFUSE Watson Studio (Cloud) Db2 Warehouse on Cloud Watson Knowledge Catalog (Cloud) Watson Machine Learning (Cloud) : : etc 30 © 2021 IBM Corporation

フルマネージドで提供される統合化された分析 & クラウドデータサービス Db2 (Db2 on Cloud) Db2 Warehouse (Db2 Warehouse on Cloud) EDB Postgres Postgres MongoDB Cloudant Analytics Engine IBM Cloud Object Storage SQL Query Watson Knowledge Catalog Event Streams Watson Studio Watson Machine Learning Watson OpenScale Watson Assistant Watson API Watson Discovery IBM Cloud Pak for Data as a Serviceは、IBM Cloud上にてデータとAIのための優れた機能を組み合わせて1 つに統合したフルマネージドクラウドサービスです。CP4D as a Serviceを活⽤することで、企業はデータ をシームレスに収集、編成、分析して、基礎となるITと管理を簡素化しながら、AIをビジネスに導⼊するこ とができます。 データサイエンティスト向けAI・ML分析環境 テキスト・ドキュメント分析 ⾃動応答チャット ⾳声認識 データカタログ データ探索加⼯ リアルタイム分析 IBM Cloud Pak for Data as a Service Data and AI サービスラインナップ as of 2020/11/26 クラウドデータベース & ストレージサービス 31

Cloud Pak for Data as a Service ポータルインターフェース⾃体は無償で、デプロイする各サービスのコン ポーネントに課⾦されます。 CP4D ⾃体は無償、各サービスに対して課⾦ • Watson Knowledge Catalog • SQL Query • Event Streams • Db2 Warehouse • Db2 • Analytics Engine • MongoDB • PostgreSQL • Cloudant • Cloud Object Store • Watson Studio • Watson Machine Learning • Watson OpenScale • Streaming Analytics • Cognos Dashboard Embedded • Watson Assistant • Watson Discovery • Watson APIs Analyze Organize Infuse Collect Cloud Pak for Data as a Service Portal UI（無償） 32 © 2021 IBM Corporation

オールインワンのデータとAIのための基盤を クラウド上のas a Service として提供することで、お客様に 様々な価値をお届けすることができるようになりました。お客様は下記に⽰すような利点を得ながら、俊敏 性を⾼め、コスト効率を上げていくことができるようになります。 IBM Cloud Pak for Data がご提供する価値 拡張性 簡素さ 包括性 信頼性 適合性 柔軟性 Cloud Pak for Data as a Service スモールスタートが可能 お客様のニーズに合わせて拡⼤・縮⼩可能な as a Service モデル データ分析の裾野を拡⼤ 複数のデータ分析機能から選択 できるため、スキルや⽤途に合 わせてツールを活⽤できる フルマネージドでシンプルなIT管理 運⽤管理の負荷が少なく、やりたいことに 集中できる 信頼性 お客様が必要とする⾼い可⽤性と セキュリティーを備えたプラット フォーム サブスクリプション 各種のサービスを柔軟に 組み合わせて利⽤できる 統合プラットフォーム データ管理から分析・AI開発まで、 必要な機能を⼀気通貫で利⽤可能 33 © 2021 IBM Corporation

ソフトウェア版 と 版 の違い Cloud Pak for Data ソフトウェア Cloud Pak for Data as a Service オンプレミス環境を含め、あらゆるクラウド上で稼働 (OCPが動くところであれば稼働) IBM Cloud で 稼働 （その他のクラウド上でのサービス提供も計画中） お客様による管理 IBMによるフルマネージドでの提供 VPC ベース CTL または Perpetual License 使⽤量ベース (API 呼び出し、ユーザー数など) の SaaS サブスクリプ ション 使⽤できるサービス https://www.ibm.com/docs/en/cloud-paks/cp- data/3.5.0?topic=services-integrations 使⽤可能なサービスはソフトウェア版と異なる（サービスの機能も異なる 場合がある） https://dataplatform.cloud.ibm.com/docs/content/wsj/getting- started/feature-matrix.html?audience=wdp&context=wdp Best for: • データをカタログ化、管理、変換、分析するためのプラットフォーム が必要 • セキュリティーや可⽤性等で、独⾃のカスタマイズや独⾃の運⽤が必 要 • CP4Dのコンポーネントを活⽤し運⽤するスキルがある。 (例：Open Shift, Db2, Cognos, etc.) Best for: • データ・ドリブンの取り組みに対してSaaS利⽤が標準化されている • すぐに始めたい。柔軟にサービスを追加したい。なおかつコンプライ アンスを備えた環境が必要。 • ⼩規模なプロジェクトで利⽤したい。または POC を始めたい。 • CP4Dのコンポーネントを管理するスキルがなく、この部分に労⼒をか けたくない。 34 © 2021 IBM Corporation

IBM Cloud Pak for Data デモンストレーション • プロビジョニングとサービスの追加 • 分析開発環境(Watson Studio)の起動 • データのカタログ登録 35 © 2021 IBM Corporation

• IBM 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。 IBM Cloud Pak for Data 始めてみるには... をクリックしてください！ http://ibm.biz/CP4DaaS 36 © 2021 IBM Corporation

• IBM Cloud Pak for Data as a Service を無償の範囲で試してみるにはどうしたら 良いか、記事を書いておりますのでご参考ください。 IBM Cloud Pak for Data を始めてみる https://qiita.com/Asuka_ Saito/items/df3467dc4c9 919772c63 37 © 2021 IBM Corporation

IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる 38 シリーズ⽬次 -管理者向け IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（1.プロビジョニング編） -全員 IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（2.ログイン編） -データ利⽤者向け IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（3.分析環境編） IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（4.データの前処理編） IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（5.モデルの⾃動作成） IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（6.モデルのデプロイと呼び出し） IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（7.ダッシュボードの作成） -データ提供者向け IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（8.カタログの作成） IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（9.ビジネス⽤語の作成） IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（10.メタデータのインポート） IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（11.ビジネス⽤語の割り当て） © 2021 IBM Corporation

IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる 39 シリーズ⽬次 -データ利⽤者向け IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（12.カタログ検索してデータを⾒つける） -管理者向け IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（13.Db2のサービスを追加する） -その他参考 IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（14.GoSalesのデータを使う） IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（15.コールセンターのデータセットを使う） IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（16.Modelerフローのサンプルを使ってみる - 薬剤研究例 ） IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（17.Db2のサービスへの接続情報を追加す る） IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（18.機能改善やアイディアを投稿する） IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（19.Modelerフローで不良品件数予測モデル を開発する ） IBM Cloud Pak for Data as a Serviceを始めてみる（20.無償プランの枠を使い切った場合） © 2021 IBM Corporation

5. まとめ 40 © 2021 IBM Corporation

様々なデータから洞察を得てビジネスでAIを活⽤するには データをセルフサービスで活⽤できる データ＆分析のプラットフォームが重要。 IBMではお客様のご要件に応じた構築⽅法（ソフトウェア版）や サービス(as a Service)での提供など多数取り揃えています。 ぜひ弊社営業までご連絡ください。 http://ibm.biz/otoiawase © 2021 IBM Corporation 41

ご視聴いただき ⼤変ありがとうございました © 2021 IBM Corporation 42

ワークショップ、セッション、および資料は、IBMまたはセッション発表者によって準備され、それぞれ独⾃の⾒解を反映したものです。それらは情報 提供の⽬的のみで提供されており、いかなる参加者に対しても法律的またはその他の指導や助⾔を意図したものではなく、またそのような結果を⽣むも のでもありません。本講演資料に含まれている情報については、完全性と正確性を期するよう努⼒しましたが、「現状のまま」提供され、明⽰または暗 ⽰にかかわらずいかなる保証も伴わないものとします。本講演資料またはその他の資料の使⽤によって、あるいはその他の関連によって、いかなる損害 が⽣じた場合も、IBMは責任を負わないものとします。 本講演資料に含まれている内容は、IBMまたはそのサプライヤーやライセンス交付者からいかな る保証または表明を引きだすことを意図したものでも、IBMソフトウェアの使⽤を規定する適⽤ライセンス契約の条項を変更することを意図したもので もなく、またそのような結果を⽣むものでもありません。 本講演資料でIBM製品、プログラム、またはサービスに⾔及していても、IBMが営業活動を⾏っているすべての国でそれらが使⽤可能であることを暗⽰ するものではありません。本講演資料で⾔及している製品リリース⽇付や製品機能は、市場機会またはその他の要因に基づいてIBM独⾃の決定権をもっ ていつでも変更できるものとし、いかなる⽅法においても将来の製品または機能が使⽤可能になると確約することを意図したものではありません。本講 演資料に含まれている内容は、参加者が開始する活動によって特定の販売、売上⾼の向上、またはその他の結果が⽣じると述べる、または暗⽰すること を意図したものでも、またそのような結果を⽣むものでもありません。 パフォーマンスは、管理された環境において標準的なIBMベンチマークを使⽤し た測定と予測に基づいています。ユーザーが経験する実際のスループットやパフォーマンスは、ユーザーのジョブ・ストリームにおけるマルチプログラ ミングの量、⼊出⼒構成、ストレージ構成、および処理されるワークロードなどの考慮事項を含む、数多くの要因に応じて変化します。したがって、 個々のユーザーがここで述べられているものと同様の結果を得られると確約するものではありません。 記述されているすべてのお客様事例は、それらのお客様がどのようにIBM製品を使⽤したか、またそれらのお客様が達成した結果の実例として⽰された ものです。実際の環境コストおよびパフォーマンス特性は、お客様ごとに異なる場合があります。 IBM、IBM ロゴ、ibm.com、IBM Cloud、IBM Cloud Pak は、 世界の多くの国で登録されたInternational Business Machines Corporationの商標です。他 の製品名およびサービス名等は、それぞれIBMまたは各社の商標である場合があります。現時点での IBM の商標リストについては、 www.ibm.com/legal/copytrade.shtmlをご覧ください。 Red Hatは、Red Hat, Inc.またはその⼦会社の⽶国およびその他の国における商標または登録商標です。

44