あらゆる場所で AI とデータサイエンスをスケーリングする高速パス
業界を越えた数千もの企業が、インテル® AI テクノロジーにより拡張された既存のシステムを使用して、人工知能 (AI) で飛躍的な進展を遂げています。内蔵型のハードウェア・アクセラレーションと一般的なソフトウェアツールを最適化することで、AI のワークフローは、データの取り込みから大規模な導入まで、合理化されています。AI を使用して大きな課題を果たすイノベーターに、インテルはあらゆる場所で AI をスケーリングする道を切り開いています。
コストを最小限にし、リターンを最大限にしながら、コンセプトから実環境規模へ迅速に移行することは、次のことを意味しています。
- すでに知っているもので構築
- 既存のテクノロジーを活用
- データを実用的なインサイトに変換
- AI アプリケーションの大規模な構築と導入
AI データ、モデリング、導入ライフサイクルを最適化し、あらゆるステージでの分析を加速化するハードウェアとソフトウェアにより、インテルは洞察獲得までの時間を短縮する支援を行うことができます。あなたが行くところには、インテル® AI が存在しています。
インテル® IoT プラネット開催中
エッジからクラウドまで、広範に展開される IoT によるデジタル・トランスフォーメーションを体感できるバーチャル・イベント・スペースのインテル® IoT プラネットでは、年間を通してさまざまな期間限定イベントを開催しています。
次回イベントのテーマは「スマートシティー」。広範なテクノロジーとさまざまな企業や組織、行政分野によるイノベーションの現状をご紹介します。
一度登録すれば、開催されるイベントへの参加のほか、インテルやパートナー企業のデモ動画や資料のダウンロード、お問い合わせが可能なデモ・ショーケースをいつでもご覧いただける、インテル® IoT プラネットにぜひご登録ください。
インテル・デベロッパー・カンファレンス
公開資料ダウンロード
開発者向けの日本語版資料を公開中
本ページでは、インテル・デベロッパー・カンファレンスでご紹介していたインテル® oneAPI ツールキット製品カタログをはじめとした、日本語版の開発者向け資料をダウンロードしていただけます。ソフトウェア開発にぜひ、ご活用ください。
注目のユースケース
企業はさまざまな方法で AI を使う一方で、最小限のコストとリスクで、どのようにコンセプトから実環境規模へ迅速に移行するかという、共通の AI の課題に直面しています。次の顧客は AI が必要な場所はどこでも、なじみのあるインテル製品が搭載された環境が導入されていることを発見しました。
UAB Medicine は、AI を活用して新しいデータにアクセス
UAB Medicine および Medical Informatics Corp. は、ほぼリアルタイムの意思決定と患者ケアの強化に取り組んでいます。
多くの買い物客を集める SM Supermalls
新時代の顧客対応 AI ロボット・ソリューションでは、インテル® テクノロジーを使用してお客様ごとの来店を簡素化したり、パーソナライズしたりする支援をします。
SDSC が AI を中心とした「Voyager」スーパーコンピューターを構築
AI を中心としたこのシステムを利用することで、科学者はトレーニングと推論の加速化のための新しいアプローチを開発できます。
AI 学習センター
AI とデータサイエンスに関するインテルの堅牢なリソース、トレーニング、ベストプラクティスについて詳しく知る。
Habana® Gaudi® AI プロセッサーが、Amazon EC2 で低コストで利用可能に
深層学習の効率性を追求して開発された Habana® Gaudi® AI プロセッサーを搭載した Amazon EC2 DL1 インスタンスにより、低コストで効率的な深層学習モデルの開発が可能になります。
教育業界向け AI 実践ガイドブック
教育現場における AI は、教育分野におけるデータ活用や新しい教育モデルへの対応が進む中で、新しい技術である AI をどのように教育と組み合わせていくかが模索されています。現在の教育分野における AI のトレンドと、実際の事例や AI 技術の導入状況を中心に、インテルの関連技術や製品の応用、さらに最適化ソリューションについて解説します。
インテル® プロセッサーを利用した AI の実装のメリットとは?
データと AI の活用が広がるとともに、エッジからネットワーク、データセンターまでのさまざまな場所で AI の推論処理が実行されています。このような環境において、インテル® プロセッサーを利用して AI を実装するメリットは何なのか、そしてデータセンターにおける AI の推論処理の現状について、インテルのエキスパートが解説します。
インテルの各種プロセッサーを生かして推論アプリケーションの開発を手軽に始められる「OpenVINO™ ツールキット」
データセンターからネットワーク、エッジまでのさまざまな場所で、インテル® プロセッサーを活用した AI 推論処理が実行されています。こうしたハードウェアの側面と合わせて、インテルが AI をより迅速かつ簡単に活用できるように力をいれているソフトウェア面と開発環境について、インテルのエキスパートが解説します。
自然言語処理 AI 実践ガイドブック
人間と機械または機械と機械のコミュニケーションを有効にするために、機械からのメッセージを人間のように自然な形で表現、理解するためのコンピューティング手法として知られている、自然言語処理 (NLP) について、多くの業種で導入されている NLP の事例や、NLP アプリケーション開発の技術的詳細について解説します。
製造業界向け AI 実践ガイドブック
インダストリー 4.0 などによる製造業の急速な革新は、製造業を肉体労働から IT 技術に伴うインテリジェント型労働へと大幅にシフトさせながら、業界の事業転換とアップグレードを推進しています。その中で AI テクノロジーがどのように活用されているのかを、トレンドやユースケースとともに解説します。
医療・ライフサイエンス業界向け AI 実践ガイドブック
医療・ライフサイエンス業界における AI テクノロジーへの投資は急速に成長しています。医用画像、診断支援、疾患予測から健康管理、医薬品開発など幅広い範囲で重要な役割を果たすことができる AI が医療・ライフサイエンス、ヘルスケア業界においてどのように活用されているかをご覧ください。
金融業界向け AI 実践ガイドブック
近年金融業界が保有するデータ量、計算能力およびアルゴリズムは、飛躍的な進歩を遂げており、それに伴い金融系企業が高品質のデータ分析および業務予測を展開するために AI が有力な手段となっています。金融業界でのコンピューティング技術の応用は、大きな価値を生み出します。その中で AI が、どのようにして活用されているかをご覧ください。
データ分析パイプラインの最大化
正しく構成されたデータ・パイプラインは、ビジネス・インテリジェンス、トレンドの特定、データの大規模な分析をサポートします。インテル® テクノロジーは、スケーラブルで信頼性が高く、実用的な分析プログラムを作成するパフォーマンスを提供します。
インテル® AI の総合的経済効果
インテルは、Forrester Consulting に委託して、Total Economic Impact (TEI: 総経済効果) 調査を実施し、インテル® AI を導入することで企業が実現し得る潜在的な利益を分析しました。
よくある質問
マシンラーニング、ディープラーニング、AI の違いは何ですか？
人工知能 (AI) とは、機械が高度な人間の能力を模倣できるようにする幅広いクラスのシステムを指します。マシンラーニング (ML) は、既知の既存データからのパラメーターを使用し、不景気、意思決定ツリー、ステート・ベクトル・マシンなどに対して、同様の新しいデータの結果を予測する統計手法です。ディープラーニング (DL) は、人工ニューラルネットワークと呼ばれる、大量のデータから学習する脳の構造と機能に着想を得た複数の層とアルゴリズムを使用した ML のサブセットです。DL は、コンピューター・ビジョン、自然言語処理、推奨エンジンなどのようなプロジェクトに使用されています。
データを AI を使用して価値のあるインサイトに変える手順とは何ですか？
最初に、データが作成され、システムに入力されます。この時点で、一貫性のあるデータ形式、種類、品質を確保するために前処理を行います。クリーンなデータが保証されると、よりスマートで迅速な分析をサポートするために、モデリングと最適化のプロセスを始めます。AI モデルは実証された時点で、プロジェクトの要件を満たすように導入することができます。
分析はどのように人工知能に関わっていますか？
分析によって、大量のデータをパターン化し、将来の成果を予測します。AI は、速度、パターン発見、データの相関性の表面化に関して、データ処理を自動的に行うことで、実用的なインサイトをもたらします。
GPU は AI プロジェクトに必要なのでしょうか？
いいえ。グラフィックス処理ユニット (GPU) は、効率的に大規模なデータセットを処理できるため、AI プロジェクトの選択肢とされてきました。しかし、今日の中央演算装置 (CPU) は AI プロジェクトの優れた選択肢であることがよくあります。広範囲に大規模なデータセットで複雑なディープラーニングを実行しない限り、CPUは、よりアクセスしやすく、安価で、エネルギー効率に優れたものです。
GPU は AI プロジェクトに必要なのでしょうか？
いいえ。グラフィックス処理ユニット (GPU) は、効率的に大規模なデータセットを処理できるため、AI プロジェクトの選択肢とされてきました。しかし、今日の中央演算装置 (CPU) は AI プロジェクトの優れた選択肢であることがよくあります。広範囲に大規模なデータセットで複雑なディープラーニングを実行しない限り、CPUは、よりアクセスしやすく、安価で、エネルギー効率に優れたものです。