エンドツーエンドの例: 業界アクセラレーター

最終更新: 2025年1月21日

IBM が提供する業界向けアクセラレータは、一連のエンドツーエンドソリューションであり、一般的なビジネス課題に対処するためにカスタマイズしたり、サンプルとして実行したりすることができます。

業界アクセラレーターの概要

業界向けアクセラレーターは、顧客がプロモーションにどう反応するか予測したり、顧客離れを理解したりなど、特定のビジネス上の問題を解決するお手伝いをします。 Cloud Pak for Data as a Service のリソースハブでアクセラレータを閲覧し、必要なものを作成してください。

ほとんどのアクセラレータには、データ分析、モデル構築、結果表示に必要なものがすべて揃ったサンプルプロジェクトが含まれています。サンプルプロジェクトには、詳細な説明、データセット、 Jupyter ノートブック、モデル、R Shinyアプリケーションが含まれています。また、ほとんどのアクセラレーターには、データ・ガバナンス用のビジネス用語も含まれています。これらのサンプルプロジェクトは、特定のテクニックを学んだり、watsonx.aiStudio やその他のCloud Pak for Data as a Serviceサービスの機能を実証したりするためのテンプレートとして、ご自身のデータサイエンスのニーズに合わせてご利用ください。

このグラフィックには、業界アクセラレーターを使用するプロセスが説明されています。

業界アクセラレーター・プロセス

アクセラレーターのサンプル・プロジェクト

アクセラレーターをダウンロードすると、アクセラレーターに関連付けられているモデルの作成およびトレーニングに必要な資産が含まれているプロジェクトが得られます。

対象読者

ビジネスの問題を解決するためのデータの分析やモデルの作成を行うデータ・サイエンティストまたはビジネス・アナリスト。

内容

一般的なアクセラレータには、以下の項目が含まれています

手順を説明する README ファイル。
サンプル・データが含まれている CSV ファイル。
Pythonノートブックでモデルの学習とスコアリングを行い、関連するPythonスクリプトでモデリングのためのデータの準備と変換を行う。ノートブックは、R Shiny アプリケーションの出力を公開するための API エンドポイントを作成します。
アクセラレーターによって示されたビジネス上の問題への回答を見つけるのに役立つように設計された機械学習モデル。
(一部のアクセラレーター) モデルの結果を表示する対話式ダッシュボード。

要件

サンプルプロジェクトがあるアクセラレーターはすべて、watsonx.aiStudio サービスとこれらのサービスの 1 つ以上が必要です：

watsonx.aiランタイム
IBM Knowledge Catalog

プロセスの概要

各アクセラレーターで詳細な手順が提供されます。以下のステップは、サンプル・プロジェクトのプロセスの概要を示しています。

Resource hubのサンプルプロジェクトに移動し、[Create project]をクリックしてプロジェクト構成を選択し、[Create]をクリックします。プロジェクトの作成」を参照。
Readmeファイルの指示に従ってノートブックを実行し、その他のタスクを完了する。

次のステップ

独自のデータを追加し、同じ手順を実行してデータからデプロイ済みモデルに移動することで、サンプル・プロジェクトをテンプレートとして使用できます。データの探索とクレンジングが必要になる可能性があります。あなたのデータやスキーマはサンプルデータとは異なる可能性が高いため、あなたのデータで見つけたパターンはサンプルデータのパターンと一致しないかもしれません。例とコードを使用し、モデルを独自のデータに適応させて、このデータでモデルをリトレーニングできます。

サンプル・プロジェクトをテンプレートとして独自のデータに使用するには、以下の一般的なステップを実行します。

データをプロジェクトに追加します。
必要に応じて、データをクレンジングまたはシェーピングします。
モデルを更新し、独自のデータでモデルをリトレーニングします。

金融サービスのアクセラレーターです

金融サービスのための業界アクセラレーター
業界アクセラレーターです	説明
Financial Markets Customer Attrition Prediction	一連のサンプル・データサイエンス資産と、離脱する顧客を予測するのに役立つ、一連の構造化されたビジネス用語を提供します。
Financial Markets Customer Offer Affinity	顧客が購入の次に検討または必要とする可能性が最も高い製品を予測します。
金融市場顧客セグメンテーション	顧客のライフスタイルと行動パターンに基づいて、顧客を特定のグループに割り当てます。
金融市場顧客ライフイベント予測	Financial Markets Customer Life Event Prediction アクセラレーターを使用して、適切なタイミングで関連するオファーを提供することで、お客様の財務的な成功への道に導くことができます。アクセラレーターには、ビジネス用語、一連のサンプル・データ・サイエンス資産、および結果を視覚化するためのサンプル・ダッシュボードが含まれています。
Weather Company Dataによる売上予測	気象に基づいて販売を予測するモデルをトレーニングすることにより、企業の販売組織の能力を最適化します。アクセラレーターには、ビジネス用語とカテゴリー、一連のサンプル・データ・サイエンス資産、および結果を視覚化するためのサンプル・ダッシュボードが含まれています。
小売業の顧客維持	顧客満足度調査を使用して、顧客チャーンを予測し、顧客を維持する戦略を考えます。

電力/ガスまたエネルギー・セクター向けのアクセラレーターです

電力・エネルギー業界向けのインダストリー・アクセラレーター
業界アクセラレーターの名前です	説明
Utilities Customer Attrition Prediction	顧客離れの考えられる原因を提供します。
公共事業顧客マイクロセグメンテーション	顧客のライフスタイルと行動パターンに基づいて、顧客を特定のグループに割り当てます。
要求時応答プログラム傾向ユーティリティー	デマンド・レスポンス・プログラムに登録する機会をどの顧客に提供する必要がありますか? Utilities Demand Response Program Propensity アクセラレーターを使用して、分析を素早く開始します。アクセラレーターには、ビジネス用語、一連のサンプル・データ・サイエンス資産、および結果を視覚化するためのサンプル RStudio ダッシュボードが含まれています。
支払いリスク予測ユーティリティー	Utilities Payment Risk Prediction アクセラレーターを使用して、支払いが滞るリスクのある顧客にプロアクティブに対応します。アクセラレーターには、ビジネス用語、一連のサンプル・データ・サイエンス資産、および結果を視覚化するためのサンプル・ダッシュボードが含まれています

その他のカテゴリーのアクセラレーターです

その他のカテゴリーの業界アクセラレーター
業界アクセラレーターの名前です	説明
コメント・オーガナイザー・プロジェクト	企業がコメントをより整理された形で閲覧し、顧客の具体的なポジティブまたはネガティブなフィードバックをより簡単に確認できるようにする。
効果的な農業プロジェクト	作物ガイドによる作物の成長モニタリングにより効率的な農業をサポートし、天候の変化、作物の病気発生の可能性、殺菌剤の蒸発、ソーラーパネルの効率的な利用（アグリボルタックスのサポート）について、農家にタイムリーに警告を発します。
リモートセンシングによる保険損害の推定	リモート・センシング・フラッディング・データを使用して、保険金請求の評価を支援します。
病院再入院プロジェクト	患者データを使用して患者の再入院率を予測します。
Watson OpenScale を使用して SageMaker モデルをモニタリング	このプロジェクトでは、Amazon SageMaker で IBM Watson Studio モデルをデプロイする方法から生成されたエンドポイントの使用方法を示し、 AWS のデプロイを Watson OpenScale で監視する方法を説明します。