データ＆AIリーダーのための規模拡大
データとAIの基盤構築におけるエンジニアリング要件
データおよびAI分野のリーダーは、エンジニアリングチームの生産性を維持できる機能を提供するようプレッシャーを受けています。Rescaleは、自社で構築することなく、これらの要求を満たすための、統制のとれたAI対応プラットフォームを提供します。
データとAIのリーダーが直面する課題
断片化されたエンジニアリングデータ
シミュレーションデータは、チーム、ツール、ストレージシステムに分散しており、一貫した構造やコンテキストがありません。統一されたデータ基盤がなければ、AIイニシアチブは停滞し、エンジニアは既に存在する作業を探すのに何時間も無駄にしてしまいます。
適切な管理なしにAIを導入する
エンジニアリング全体にAIを導入するには、監査可能性、設定可能な自律性、明確な説明責任が不可欠です。ほとんどのプラットフォームはエンジニアリングワークフローの複雑さに対応できるように設計されていないため、データリーダーが手動でガバナンスを徹底せざるを得ない状況です。
エンジニアリングIPの保護
データ漏洩やコンプライアンス違反は、エンジニアリング組織にとって容認できないリスクです。データおよびAI関連の取り組みを管理するリーダーは、日々それを利用するチームに負担をかけることなく、セキュリティ基準を徹底できるシステムを必要としています。
データ＆AIリーダーにとってのメリット
AIファーストのデジタルエンジニアリングがビジネスに及ぼす影響
実用AIの基盤を構築する
シミュレーションデータが断片化していると、エンジニアリングにおけるAIイニシアチブは停滞してしまいます。Rescaleは実行時にデータを自動的に取得して構造化することで、データリーダーがパイロット段階から本番運用へと移行するための、AI対応の基盤を提供します。
ペースを落とさずに統治する
エンジニアと連携し、彼らに負担をかけないガバナンス。Rescaleは既存のワークフロー内でデータとセキュリティの標準を自動的に適用するため、リーダーはエンジニアリングチームのボトルネックになることなく、必要な制御を行うことができます。
管理オーバーヘッドを削減
RescaleのAIエージェントと自動化されたポリシーは、日常的なデータタグ付け、ジョブ監視、コンプライアンスの実施を大規模に処理し、IT部門とエンジニアリング部門がより付加価値の高い業務に専念できるようにします。
データとAIの変革のために構築されたプラットフォーム
データ収集からAI導入まで、RescaleはデータおよびAI分野のリーダーに対し、エンタープライズグレードの制御機能を備え、エンジニアリングAIライフサイクルのあらゆる段階をサポートするインフラストラクチャを提供します。
初日からAI対応データ
手動のデータパイプラインを自動化されたメタデータの取得とタグ付けに置き換えることで、重要な結果とプロジェクトのコンテキストを効率的に取得できます。エンジニアリングチームは過去の結果に即座に検索可能な形でアクセスできるようになり、組織はAIプログラムに必要な構造化データを手に入れることができます。
あなたの制御下にある、専門的なAIエージェント
設定可能な自律性レベル、完全な監査証跡、そしてすべての重要なアクションに対する人間による承認プロセスを備えたAIエージェントを展開できます。Rescaleは、データおよびAI分野のリーダーが自信を持ってエージェントワークフローを展開するためのフレームワークを提供します。
ワークフローに基づいたAI手法
Rescaleの包括的なAI物理オペレーティングシステムは、既存のシミュレーションデータセットを、独自のデータパイプラインをゼロから構築することなく、実運用可能なAIモデルに変換します。
データおよびAIリーダーのためのユースケース
AIの導入からデータガバナンスまで、RescaleはデータおよびAIのリーダーに対し、デジタル変革を推進し、エンジニアリング組織が求める新たな機能を提供するためのプラットフォームを提供します。
AI対応データセット
エンジニアリングプログラム全体で実用的なAIを実現する、構造化されたシミュレーションデータ基盤を構築する。
「Rescaleは、当社のクラウドファースト戦略において、エンジニアリングチームが必要とするインテリジェントなコンピューティングソリューションを柔軟に提供することを可能にすると同時に、IT部門は、すべての地域と部門にわたって、安全でコンプライアンスに準拠したポリシー主導型の環境を容易に管理できるようになります。」
カトリーナ・R・レッドモンド
イートン社 上級副社長兼最高情報責任者
データ＆AIリーダー向けリソース
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