AIソリューション

AIの優位性を築き、夢を解き放つ

AIはあらゆる場所で活用され、あらゆる産業に変革をもたらし、無限の可能性を開きます。AIは、疑問を発見に、有益な情報をアクションに、想像を現実に変えることができます。

AIプロジェクトを前へ進めて発展させる準備は万全に整っていますか。HPEのAIソリューションを利用して、AIを活用したビジネスへの変革を推進し、複雑な問題や膨大なデータセットに容易に対処できるように準備を整えることができます。

夢を解き放つ

AIで優位に立つ

今日のビジネス環境において、AIの導入は当然のものとなっています。14の市場にまたがる2,400人のITリーダーを対象としたグローバル調査から、AIアプローチにおける自信と導入の間にはビジネスの成功に影響を与えかねない重大なギャップがあることが明らかになっています。

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AIの活用

データをAI対応に変える

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AIが効果を発揮するには、良質でクリーンかつ整合性のあるデータが必要です。しかし、サイロ、パフォーマンスボトルネック、パイプラインの問題はすべて、データのAIへの対応力に影響を及ぼす可能性があります。

複雑さを解消し、データをより適切に前処理、格納、管理、保護します。ハイブリッドクラウド環境全体のデータを一元化し、データのタイプとソースを最適化するとともに、データを多用するワークロードのニーズに適合するようにします。

ピークパフォーマンス、シンプルさ、効率を適切に備えた、AIの展開を成功に導くための土台を築きます。

注目のAIソリューション

データをAI対応にする方法の詳細

AIのスローガン: データを収集せよ (ただし、有益なデータに限る)

AIで成功を収めるのは運ではなく、データの力を活用することです。データのクレンジング、前処理、管理を強化するための5つの方法をご確認ください。

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今こそ、AI対応のデータ整備を開始

データに焦点を当てて、製品やパフォーマンスを向上させるためのインサイトを引き出します。

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AI対応のデータで達成できること

開発者のコラボレーションの向上からモデル作成の迅速化まで、データをAI対応にすることで何を達成できるかをご確認ください。

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AIワークロード/アプリケーションの価値実現時間を短縮

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価値実現時間は、ビジネスの成功において極めて重要です。AIプロジェクトをパイロット運用から本番環境に移行するのに苦労していませんか? データプライバシー、専門的なスキルの不足、ROIの実現に関する懸念が足かせになっていませんか?

実験用に小規模から始めて、需要に応じて拡張できる機能により、障壁を乗り越えることができます。リスクを軽減しながらAIプロジェクトを迅速に反復し、ツールへの容易なセルフサービスアクセスで生産性を向上させ、専門家と連携してビジネス価値に適したユースケースを優先します。

AIのアプリケーションとワークロードをよりシームレスに開発、展開、保護、監視する方法により、より早く価値を実感できるようになります。

注目のAIソリューション

AIプロジェクトのROIをより早く確認

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生産性を向上させ、個人データを安全に保つ

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価値実現までの時間を短縮する方法の詳細

『AIを試験的に導入する」という考え方から脱却し、価値実現時間を短縮する方法』ドキュメントのスクリーンショット

「AIを試験的に導入する」という考え方から脱却する方法

貴社が自信を持って、次なるAIの段階に移行できるようサポートする、6つの戦術をご確認ください。

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AIを迅速に導入する4つの方法

AI戦略を強化できます。始めたばかりのときに先手を打つ方法、潜在的な落とし穴を避ける方法、そして価値を引き出す方法をご確認ください。

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AIの全社展開を確実に

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モデル開発、データを多用するワークロード、急速に進化するAIの状況などの複雑な問題に対処しながらAIを運用化することは簡単ではありません。

目標を達成するための適切なAI戦略や専門知識と合致する、カスタムモデルをより迅速に本番稼働させる新しい方法が必要です。

これには、正確で最新のデータを使用して定期的にトレーニングおよび調整されるモデル、実績のあるスーパーコンピューティングテクノロジーを使用してデータを多用するAIワークロードを実行する機能、および事前トレーニング済みのAIモデルをIT環境に統合するのを支援できる専門家などが含まれます。

注目のAIソリューション

柔軟かつ大規模なAI導入を支援

HPE Cray XD670の詳細はこちら

ML/DLモデルの迅速なトレーニングとチューニング

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AI戦略の策定と生産性の向上

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自信を持ってAIを拡張する方法の詳細

AI市場における競争力の強化

AIのトレーニングプロセスを強化し、モデル作成を迅速化し、組織全体でAIを活用した確実なイノベーションを実現する方法をご確認ください。

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AIの本格運用化へ

初期の開発と展開だけで終わらずにAIの運用化を始める方法、および対処すべき課題をご確認ください

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スーパーコンピューティングの速度でAIモデルを拡張

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計算量の多いAIワークロードの処理にかかる時間、複雑さ、コストを削減しながら、AIのパワーを極めて大規模に発揮するにはどうすればよいでしょうか?

AIモデルのファインチューニングにより、価値実現時間を短縮できます。直接液冷式スーパーコンピューターにより、AIアプリケーションのビルド、ビルド済みモデルのカスタマイズ、責任あるパフォーマンスの向上を実現できます。クリティカルなAIおよび機械学習アプリケーションを強化し、目的に合わせて拡張できます。

スーパーコンピューティングの活用により、非常に困難なビジネス上の問題を解決できます。

注目のAIソリューション

AIの高速化

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AIモデルのスケーリングの詳細

非常に複雑なAIモデルをトレーニングするために企業がスーパーコンピューターを必要とする理由

にスーパーコンピューターは、複雑な生成AIタスクの処理やビジネスに関する意思決定の迅速化に欠かせないものとなりつつあります。

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大規模な環境でのAI

大規模環境におけるAIには特有の課題がありますが、それを克服する方法はあります。

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AI活用の詳細な追跡、監査を可能にしたAleph Alpha社

ドイツのあるスタートアップ企業が、セキュアなAIソリューションを構築しました。このソリューションが提供する言語モデルは、社内の専門知識を非公開としながら、説明と監査が可能なAIの成果を生み出すことが可能です。ソリューション構築に関する詳細をご確認ください。

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