AIシステム開発プロジェクトを継続的に改善するための、保守・運用プロセス構築方法について詳しく解説します
この度 「AIシステムの精度劣化への解決方法」をテーマにしましたWEBセミナーについて、ご紹介いたします。
▼開催内容
昨今のAI技術の発展により、幅広い開発部門でAIシステムが普及・使用されている
近年、特に機械学習技術の進化により、製造業でのAI活用が急速に広がっています。製品開発、品質管理、設備保全など、様々な領域でAIをプロセスに統合することにより、効率化とデータ駆動型の意思決定が実現可能となります。
このため、多くの企業ではAI技術の利用と展開を促進するために、AI人材の育成に力を入れ、企業内でのAIシステム開発が活発に行われています。
AIシステムはライフサイクルの管理と継続的な改善が重要
しかしながら、業務に適したAIシステムの開発には、多くの課題が伴います。
AIシステムは通常のITシステムとは根本的に異なり、常に変化する入力データに基づいて動作します。そのため、モデルの精度が変わり、過去の条件を完全に再現するのが難しくなることや、新しく得られた未知のデータに対する入出力の異常を検出することが困難になることがあります。
このため、システムがリリースされた後は、モデルの精度監視、精度の変化に対する監視、再構築、再学習などの運用作業が非常に重要になります。しかし、これらの作業には開発者と同等の専門知識が必要であり、運用部門と開発部門を明確に分けることが難しいため、AIシステムを開発した開発者が運用にも深く関与することになります。
その結果、システムを開発すればするほど運用の工数が増え、新しい開発への工数が取れなくなるとともに、システム運用の属人化のリスクも増加してしまいます。
「MLOps」を活用したAI開発・運用作業の属人化の解消方法
本セミナーは、製造業でAIシステムの開発に携わる方々を対象に、AIシステムの開発プロジェクトを継続的に改善するための保守・運用プロセス「MLOps」の構築方法について詳しく解説します。
テクノプロ・デザイン社では、長年製造業で業界最大規模の技術サービスを提供して参りました。AI開発領域においても、データサイエンティストが実際のお客様の現場に入り、具体的な業務課題をお客様と一緒になって解決するための様々なご支援を行っています。継続的かつ効率的なAIモデルの開発・運用可能なプラットフォームの構築を目的としたMLOpsの導入についても、幅広くご支援させて頂きます。
特に、
「AIモデル再利用、管理の簡略化したい」
「モデル精度劣化の早期検出を行いたい」
「開発・運用作業の属人性の解消をしたい」
という方に特におすすめです。