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AI活用の「リスク」にどう向き合う？ 覚えておきたい「AIガバナンス」構築の手法
透明性のある説明可能なAIとは
AIを活用したビジネスを展開しているなら、ことさら正しくAIモデルを選びたいものです。ドリフトによる精度低下や潜在的な問題、致命的なミスに気付けるでしょうか？...
AI活用の「リスク」にどう向き合う？覚えておきたい「AIガバナンス」構築の手法
「バイアスの存在」「ブラックボックス化」「データ移転・流出」「著作権・知財権侵害」「倫理・社会受容性」
生成AIによりAIのROIは13%から31%に急上昇*。生成AIは一過性のトレンドではなく、ビジネスに欠かせないものとなっています。ビジネス変革の可能性を秘めたAIですが、企業で本格活用するために懸念は尽きません。生成AIの深刻な問題をハンドルする方法をご覧ください。
IBM Instana ObservabilityのTotal Economic Impact（総経済効果）
テクノロジーポートフォリオの拡大に伴い、企業ではシステムの複雑化が進み、そのようなシステムに対するインサイトを得る能力が低下していきます。この運用システムに対する認識の低下は、サービス復旧の遅延、不安定なシステム、回復力の低いIT運用環境へとつながります。オブザーバビリティ（可観測性）ソリューションは、可視性のギャップを埋めて、クラウドネイティブやマイクロサービスベースのアーキテクチャなどの環境にリアルタイムの可視性をもたらし、運用に対して企業がよりプロアクティブなアプローチを取ることを可能にします。
IDC調査レポート : コンプライアンスを確保するAI主導によるアプリケーションレジリエンスの自動化...
ITオートメーションのためのエンタープライズ・ガイド
IBMのリーダーが、AIを活用したITオートメーションについて、その使用理由と使用方法、オートメーションを妨げる問題、開始方法などについて詳しく説明します。