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IBM、新たに発表された２つのGartner Magic Quadrantレポート でリーダーの１社 に位置づけ

日本IBM

– AMC TheatersやSubmergence Groupなど、さまざまな業界の企業がデジタル・トランスフォーメーションの一環としてIBM Watsonを採用
– 自然言語処理、自動化、信頼性といった主要分野においてIBM ResearchからIBM Watsonへの革新を実現する強力なパイプライン
[米国ニューヨーク州アーモンク – 2021年3月11日（現地時間）発] – IBMは、グローバル・リサーチ会社のガートナーが発行した最新版の2つのGartner Magic Quadrantレポート（2021 Magic Quadrant for Cloud AI Developer Services[1] および2021 Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms[2]）において、IBMがリーダーの1社として位置づけられたことを発表しました。

IBMのデータ and AI担当ゼネラル・マネージャーであるダニエル・ヘルナンデス（Daniel Hernandez）は次のように述べています。「IBMはビジネスのためのAIに重点を置いており、自動化によりお客様が貴重な時間を取り戻し、自然言語処理を通じて重要な洞察を生み出し、AIから得られる結果への信頼性を高めることを支援しています。ガートナーからこのように認識していただけたということは、IBM® ResearchとIBM Watsonが共有する戦略と両者の間の強力なイノベーション・パイプラインを通じて、IBMがビジネスに価値をもたらしていることが明確になったのだと確信しています」

2021年度のGartner Magic Quadrant for Cloud AI Developer Services (https://www.ibm.com/blogs/journey-to-ai/2021/03/the-gartner-magic-quadrant-for-cloud-ai-developer-services-recognizes-ibm-as-a-leader/) には次のように記されています。「この部門のMagic QuadrantではAIサービスを扱っています。AIサービスは、ソフトウェア・エンジニアリングにおけるリーダーが強力な次世代アプリケーションを実現するために必要となります」IBMは、ビジョンの完全性と実行能力を基にリーダーの１社として認識されています。IBMは、IBM Watson Assistant (https://www.ibm.com/jp-ja/cloud/watson-assistant) 、IBM Watson Discovery (https://www.ibm.com/jp-ja/cloud/watson-discovery) 、IBM Watson Natural Language Understanding (https://www.ibm.com/jp-ja/cloud/watson-natural-language-understanding) 、IBM Watson StudioのAutoAI (https://www.ibm.com/jp-ja/cloud/watson-studio) 、IBM Maximo Visual Inspection (https://www.ibm.com/products/maximo/remote-monitoring) をはじめとする言語、映像、およびAutoAI製品のポートフォリオを引き続き強化し、開発者がAIソリューションを迅速に構築するために必要な、使いやすいツールを提供しています。

2021年度のGartner Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms (https://www.ibm.com/blogs/journey-to-ai/2021/03/ibm-is-named-a-leader-2021-magic-quadrant-for-data-science-and-machine-learning-platforms/) の記述によると、「本レポートでは、データサイエンティストなどがデータの調達、モデルの構築、機械学習の運用に使用できるプラットフォームを提供している20社のベンダーを評価している」とのことです。IBMは、ビジョンの完全性と実行能力においてリーダー・クアドラントと評価されました。IBMは、IBM Cloud Pak for Data (https://www.ibm.com/jp-ja/products/cloud-pak-for-data) 上にIBM Watson Studio (https://www.ibm.com/jp-ja/cloud/watson-studio) を設計して、専門家やシチズンデータサイエンティスト、そして開発者にも、エンドツーエンドのAIライフサイクル管理を提供し、説明可能性、公平性、ガバナンスを強力にサポートして、ビジネスのために信頼できるAIモデルを構築できるよう支援します。

さまざまな業界の企業がIBM WatsonやIBM Maximoのソリューションを継続的に利用して、ワークフローにインテリジェンスをもたらしています。

AMC Theatresのアナリティクス担当シニア・ディレクターであるリーナ・マシューズ（Reena Mathews）氏は次のように述べています。「Watson Studioを使用することで、劇場全体の消費者行動をより深く理解できるようになりました。私たちの事業でWatson Studioの使用可能範囲がさらに広がっていくことを楽しみにしています」

また、Submergence Groupのエンジニアリング部門ディレクターであるドン・スコット（Don Scott）氏は次のように述べています。「IBM Maximo Visual Inspection（MVI）によって画像認識A Iのトレーニング、デプロイ、実行のプロセスを大幅に簡素化できたため、要件が目まぐるしく変わっても納期を守ることができました。MVIには、海運業界に従事するエキスパートがコーディングやディープ・ラーニングの専門知識なしで迅速にアプリケーションを構築できるようにするために必要な要素がすべて備わっています。MVIを使用することで煩雑なタスクのほとんどを軽減できるため、新しいモデルを迅速にデプロイできるようになり、AIのイノベーションを現場のエキスパートへ直接届けることが可能になりました」

AIの導入拡大に必要な機能を企業やデータサイエンティスト、開発者に提供するために、IBMでは、自然言語処理（NLP）、信頼性、自動化といった核となる領域において、IBM ResearchからIBM Watsonに新しいイノベーションを継続的に提供し続けています。2020年には、IBM WatsonのIBM Research Project Debaterから高度なNLP機能 (https://jp.newsroom.ibm.com/2020-03-13-ibm-advances-watsons-ability-to-understand-the-language-of-business) を発表し、またIBM Watson AIOps (https://jp.newsroom.ibm.com/2020-05-07-ibm-cio-support-new-ai-announcement) の立ち上げによりAIを活用した自動化機能を拡張しました。さらにAIモデルの開発に信頼性と透明性を持たせるための新しい手法で、2021年にCloud Pak for DataのWatson Studioに搭載されるAI Factsheets (https://www.ibm.com/blogs/watson/2020/12/how-ibm-is-advancing-ai-governance-to-help-clients-build-trust-and-transparency/) を発表しました。

Magic Quadrantレポートの無償コピーを閲覧するには、以下のサイトにアクセスしてください。

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当報道資料は、2021年3月11日（現地時間）にIBM Corporationが発表したプレスリリースの抄訳です。原文は下記URLを参照ください。
https://newsroom.ibm.com/2021-03-11-IBM-Positioned-as-a-Leader-in-Two-Newly-Released-Gartner-Magic-Quadrant-Reports

IBM、IBM ロゴ、ibm.com、IBM Cloud Pak 、IBM Research、IBM WatsonならびにMaximoは、世界の多くの国で登録されたInternational Business Machines Corp.の商標です。他の製品名およびサービス名等は、それぞれIBMまたは各社の商標である場合があります。現時点での IBM の商標リストについては、http://www.ibm.com/legal/copytrade.shtml (US)をご覧ください。

注釈
[1] 出典：ガートナー“Magic Quadrant for Cloud AI Developer Services”（著者：Van Baker氏、Bern Elliot氏、Svetlana Sicular氏、Anthony Mullen氏、Erick Brethenoux氏、2021年2月24日）

[2] 出典：ガートナー“Magic Quadrant for Data Science and Machine Learning Platforms”（著者：Peter Krensky氏、Carlie Idoine氏、Erick Brethenoux氏、Pieter den Hamer氏、Farhan Choudhary氏、Afraz Jaffri氏、Shubhangi Vashisth氏、2021年3月1日）