IBM's AI導入コンサルティング体系
https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20181005-00000001-ascii-sci
AI Enterprise Knowledge Foundation
・AIマネジメント支援：
企業ビジネスにおけるAI活用戦略の策定からロードマップ作成／管理、ROI（投資対効果）のモニタリング、新規ユースケースなどのPOC（実証実験）実施など
・AIガバナンス支援：
社内におけるAI管理プロセスの定義／実行／監視、AIナレッジ（訓練データやモデル、アルゴリズムなど）の管理、ツール／アセットの構築と運用、AIパフォーマンスの監視など
・AIプロジェクト導入支援：
新規プロジェクトのためのユースケース評価や創出価値の定義、技術検証支援、本番導入支援など
・AI運用／再学習支援：
既存プロジェクトにおけるKPIダッシュボード構築、品質向上のためのAI再学習実施など
・AI人材育成／スキル移管支援：
データサイエンティスト育成支援、スキル移管、スキルトレーニングなど
Watson Studioとは - IBM
Watson Studio ＆ Watson Knowledge Catalog
AIの統合開発／分析環境である「Watson Studio」
Watson Knowledge Catalog の機能 - IBM
Watson Knowledge Catalog の機能 - IBM
統合管理基盤「Watson Knowledge Catalog」
これまで部門／業務ごとに構築されてきたAIナレッジを全社で統合管理可能にし、開発効率を高めると同時に社内での知見共有や再利用を活性化させる。
AI Performance Dashboard
AIシステムの稼働パフォーマンスを可視化するダッシュボード
Trust and Transparency capabilities
前述したAIの“バイアス”検出／軽減ツール
IBM Researchが開発したテクノロジーを基にしており（OSS版は「AI Fairness 360」として公開）、現在はIBM Cloud上でテクノロジープレビュー版が無償提供されている。WatsonだけでなくTensorFlow、SparkML、AWS SageManker、AzureMLといった、サードパーティの機械学習フレームワーク／AI環境で構築されたモデルにも対応している。
AI適用領域は部門／業務から「企業全体」へ、そこで生じる課題に対応
企業におけるAI活用が特定の業種からあらゆる業種へ、特定の業務プロセスから企業全体へと拡大しつつあること、単一ベンダーにこだわらず多様なフレームワーク／AI環境を適材適所で採用する「マルチAI」化が始まっている
今回のAI Enterprise Knowledge Foundation提供の背景には、そうした企業におけるAI活用の本格化と、それに伴って発生する課題への対応があるという。たとえば、全社で利用できる単一のAI／データ統合プラットフォームを提供することで、社内にあるAIアセットやコードの再利用と開発の効率化を図る。さらには、AI活用や運用（特に再学習）が誰でも簡単に利用できる環境を提供し、AIに対する専門知識を持つ人材の不足にも対応する。そうした仕組みづくりを狙ったソリューションだ。
本格的に導入を検討するためには、マルチAI化への対応を逆説的には訴える必要があり、それを対応したアプローチサービス体系を発表する必要がある。
