IBMとNVIDIAが語る、AIの価値を高めるデータ活用インフラの構築方法とは？

　データから得られるインサイトを基に、迅速にサービスを提供することは、企業価値向上に欠かせない。そこで鍵となるのがAIで、クレジットカードの不正検知、商品の在庫管理など、多様な場面でニーズが高まっている。一方、AI活用には大量のデータが必要だが、保管場所が分散し、未整理なことが原因で、取り組みが進められていないケースは多い。

　この状況を改善する取り組みを進めているのが、IBMとNVIDIAだ。まず注目したいのが「データファブリック」というアプローチで、分散するデータを粗結合で仮想的につなげることで、分析や活用が容易になる。またIBMでは、自社での経験やノウハウを基にしたクラウドデータ基盤を提供しており、これによって余すところなくデータを活用できるようになるという。

　また、データファブリックを支えるインフラを構築する際は、非機能要件やロケーションなど考慮すべき点が多いが、IBMとNVIDIAでは、非構造化データやオブジェクトデータの管理に強く、データ分析から学習／推論までAI学習のパイプライン全体を加速するシステムを提供している。本Webキャストで、両社の取り組みを詳しく見ていこう。