AIの無料トライアルを開始する方法

AIのスタート・ガイド

AIは1960年代に、新しいプログラミング言語の登場、研究の進展、ロボットの開発とともに注目され始めました。また、映画や文学では、AIの可能性と将来性が描かれました。しかし、当時の技術では、機械が自ら思考し、世界を支配するという空想を実現することは不可能であることがすぐに明らかになりました。

しかし現在では、安価な計算能力の普及、大容量で低コストなデータストレージの進化、そして膨大なデータの蓄積により、AIはようやく現実のビジネス成果に結びつく技術となっています。実際、IDCによる2021年のレポート(PDF)によると、早期導入者は、AIソリューションの展開により、カスタマー・エクスペリエンスが39%向上し、従業員の効率が33%向上し、イノベーションが加速したと報告しています。まさに今こそ、AIに取り組み始める時です。

AIを初めて利用する場合は、「AIとは」および「機械学習とは」の記事から始めて、データ・サイエンティストやエンジニアからさらに学習するためにOracle AI & Data Scienceブログを読むことをお薦めします。

または、より深く掘り下げるために、機械学習モデルのライフサイクル(PDF)など、無料のeBookの一部をお薦めします。

しかし、AIを使い始める最善の方法は、AIを試すことです。AIスキルを無料で実践できるように、ベストチュートリアル、トライアル、ワークショップ、ラボを集めました。

AI無料トライアル

Oracle Cloud Infrastructure(OCI)の無料トライアルを利用することで、無償でAIを試すことができます。OCI Data Scienceを試してみると、お気に入りのオープン・ソース・ライブラリやフレームワークにアクセスできる機械学習モデルを構築、デプロイおよび管理できます。

また、データ・サイエンティストとしての経験がない場合は、さまざまな事前構築済みの機械学習モデルを試すことができます。その多くはカスタム・トレーニングが可能です。自然言語処理とコンピュータ・ビジョン、音声、異常検出モデルを試しましょう。完全に構築されたデジタル・アシスタントを起動し、アプリケーションとサービスに接続します。

オラクルでは、ほとんどのAIサービスで無料価格帯を提供しています。また、トライアル・アカウントに無料で提供されるUS$300のクレジットを使って、追加のクラウド・サービスをお試しいただけます。

AIリファレンス・アーキテクチャの例

新しいデータ・サイエンス・プロジェクトを開始するには、多くの場合、適切なアイデアを発見し、その実装方法を検討する必要があります。リファレンス・アーキテクチャとユースケースを見て、企業がAIと機械学習をどのように実装してビジネス価値を高め、AIを使用して影響を与えるかを学習することで、新しいインスピレーションを発見してください。

アセット管理および予知保全向けのAnomaly Detection

OCI異常検出を使用して、アセットの最適な運用を確保すると同時に、過剰なコストを回避し、スマート・マニュファクチャリングにおける業務の中断を最小限に抑えます。

Oracle Digital Assistantでユーザー・タスクを処理

顧客満足度を向上させ、Oracle Digital Assistantのスキル・ボットでチャットベースのサポートを提供することでコストを削減します。

AIパイロット・プロジェクトの設計

無料のトライアル、ワークショップ、リファレンスアーキテクチャを一通り試し終えたとしましょう。次に、自社でAIがどのように活用できるかを検証するために、パイロットプロジェクトを始めたいと考えるかもしれません。パイロットを成功させる鍵は、データ、人材、テクノロジーの最適な組み合わせを作ることです。

成功するパイロットプロジェクトには、以下の要素が含まれます。

1. データサイエンスと機械学習を活用して、ビジネス上の重要な課題を解決すること
2. データサイエンスとAIがビジネスにもたらす価値を示すこと
3. Oracle Cloudのクレジットを活用して、迅速なプロトタイプで技術的な実現可能性を証明すること

AIおよび機械学習パイロット・プロジェクトを成功させるには、次のステップをお薦めします。

1. ビジネスに価値をもたらす可能性が最も高く、すべての利害関係者からの望みを共有するデータ主導型のユースケースを探索して選択します。
2. 技術的な実現可能性をテストし、プロセス中にOracle製品を使用してスキルと経験を構築するためのプロトタイプを共同で作成します。
3. ビジネス主導のアプローチを使用して、運用実行可能性を実証し、プロトタイプを本番環境に導入し、ビジネス上のメリットをできるだけ迅速に実現するための十分な証拠があることを確認します。