人材やスキル不足、組織におけるAI／機械学習の導入・活用の障壁を取り払うには

　AIと機械学習は既に実証段階を終え、その有効性については広く認知されるに至っている。そのため、多くの組織がAIおよび機械学習のビジネスへの活用を目指して、現場への導入を図っているが、その中には思うように進んでいないというケースも少なくない。

　その要因となっているのが、高度さゆえの人材とスキルの不足、AIモデルの作成に要求されるシステムのパフォーマンス不足などだ。またAIモデルの開発はプロセス全体が繰り返されるものであり、本番実装可能なモデルの完成までに数週間から数カ月かかってしまうという課題もある。

　そこで本コンテンツでは、AIモデル開発におけるデータサイエンスワークフローの多くのプロセスを自動化するソリューションについて紹介する。データ入力から機械学習、デプロイまでを自動化し、時間と費用の削減、競合優位性の獲得を実現する。GPUアクセラレーションにより、自動機械学習プロセスを高速化するよう最適化されているのも特長だ。