可観測性はAIの成功の重要な要素の一つである

ますます多くの企業が自社のインフラストラクチャやビジネス プロセスに人工知能を統合するにつれて、システムがどのように機能するかを理解し、効率性と生産性を向上させるためにどのような変更を加える必要があるかという疑問が頻繁に生じます。人工知能の観測可能性は特に重要です。

このアプリケーションの需要に重点を置くサービスプロバイダーである WhyLabs は、新興の WhyLabs AI Observatory SaaS プラットフォーム、従業員、および業務の拡大と開発を支援するために、1,000 万ドルのシリーズ A 投資を完了したことを発表しました。 AI オブザーバトリー プラットフォームは、企業がデータの健全性やモデルの健全性など、AI システムやアプリケーションで何が起こっているかを監視および理解できるように設計されています。

「過去1年間、AI Observatoryプラットフォームは、物流、フィンテック、マーケティング、小売、ヘルスケアの企業に導入されてきました」と、WhyLabsのCEOであるAlessya Visnjic氏は述べています。「10月にはエンタープライズプラットフォームを公開し、セルフサービスSaaSとして利用できるようにしました。SaaSのリリース以来、監視対象モデルの数は3倍になり、24の企業が新たに追加されました。」

このプラットフォームでは、企業の開発者が複雑な機械学習 (ML) モデルをより簡単に監視できるようにするツールが提供されます。

企業が ML および AI モデルを本番環境に導入する際、これらのモデルが理想的な顧客エクスペリエンスを提供し、ROI を達成することを確実にするという課題に直面します。可観測性と監視機能により、企業は AI のメリットを享受し、コストのかかる障害を回避できます。

現在、多くの ML エンジニアやデータ サイエンティストは、データの停止、データのドリフト、モデルのパフォーマンスの問題の検出など、ML の日常的な操作を解決するために手動の方法を使用しています。これらには、AWS や Google などのクラウド サービス プロバイダーのほか、Truera や Fiddler AI など、自社製品向けにプラットフォーム固有の監視機能を提供する専門企業が含まれます。 WhyLabs プラットフォームにより、企業はプライバシーに重点を置き、成長するビジネス運営に大規模なスケーラビリティを提供しながら、プラットフォームに依存しない方法でデータとモデルの健全性を監視することができます。

同社によれば、このプラットフォームはランキング、推奨とパーソナライゼーション、文書理解、画像理解、予測、不正検出など、幅広いユースケースをサポートしているという。

同社によれば、これまでの顧客には、フィンテック、物流、製造、不動産、小売、電子商取引、ヘルスケアなどさまざまな市場のAIベースのスタートアップ企業やフォーチュン500企業など、エンタープライズとセルフサービス顧客の両方が含まれているという。

AI Observatoryは企業が無料でご利用いただけます。同社によれば、PythonまたはJava（Apache Sparkを含む）MLシステム用のプラグインを介してAIシステムに接続できるという。