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[[344258]] 業界をリードする組織を対象とした調査では、世界中の組織の大多数 (91.6%) が AI 投資のペースを加速しており、回答者の 91.7% が、投資を機敏で競争力のあるビジネスにつなげる必要があると回答していることが明らかになりました。 しかし問題は、一度作成された AI モデルの 87% が実用化に至らないことです。たとえそうであったとしても、長期にわたって価値を提供し続けるために適切に管理されているとは限りません。組織が AI 投資から最大限の ROI を得るには、機械学習運用 (MLOps) が必要です。
機械学習オペレーション (MLOps) は、運用環境で機械学習モデルを展開および管理するためのスケーラブルで制御された方法を提供するテクノロジとプラクティスの組み合わせです。機械学習オペレーション (MLOps) を使用すると、組織は AI プロジェクトを優れた科学実験から大きな利益を生み出すものへと変革できます。
機械学習オペレーション (MLOps) が、初期導入から今後数年にわたって、企業の AI 投資の価値を高める方法を説明します。
生産時間を短縮
データ サイエンティストは、AI を活用して解決、モデルの開発、テストを行うビジネス上の問題を定義できますが、モデルの展開は通常 IT に依存します。
これにはいくつかの問題があります。まず、IT ワーカーはデータ サイエンティストとは異なるスキルを持っています。彼らのバックグラウンドは、インフラストラクチャ、アプリケーション監視、セキュリティ、ソフトウェア開発です。多くの場合、モデルが何であるか、何ができるかがわかりません。第二に、環境は変化するため、モデルは運用開始後でも更新する必要がありますが、データ サイエンティストとは異なるオペレーティング システムとプログラミング言語を使用しているため、これは実行できません。
機械学習オペレーション (MLOps) は、AI が適切に機能するように連携できる集中型ハブを作成することで、この問題を解決するのに役立ちます。機械学習オペレーション (MLOps) は自動化されたプロセスとして自動的に実行されるため、データ サイエンティストや IT スタッフは言語の再コーディング、異なるオペレーティング システム、モデルのドリフトについて心配する必要がありません。代わりに、モデルをシームレスかつ効率的に本番環境に導入し、ビジネス価値の提供を開始できるようにすることが重要です。
モデルの監視と管理
モデルが実稼働状態になったら、監視して適切に管理する必要があります。多くの組織は、AI モデルが時間の経過とともに変化し、頻繁に更新しないと予測の精度が低下する可能性があることを認識していません。したがって、モデルが正確なデータを活用し、正しく動作していることを確認するには、モデルの監視が重要です。適切に監視されない場合、組織は利害関係者の信頼を失い、収益を失う可能性もあります。
組織が AI テクノロジーを最大限に活用できるようにするには、モデル ガバナンスも同様に重要です。組織が重要な顧客対応アプリケーションやビジネス プロセス アプリケーション用のモデルを開発するにつれて、ガバナンスの必要性が重要になります。運用モデル ガバナンスの目標は、制御されたアクセスと確立された更新プロセスを通じて、デプロイメントが成功する可能性を最大化し、リスクを最小化することです。モデルを更新できるユーザーを制限し、アクティビティと予測の適切なログを維持し、モデルを適切にテストすることで、組織はリスクを最小限に抑え、法律や規制へのコンプライアンスを確保し、AI 導入を拡大するための繰り返し可能なプロセスを作成できます。
予期せぬ事態に備える
過去に見てきたように、世界は急速に変化する可能性があり、適切なビジネス上の意思決定と運営が必要になります。このような異常な状況ではモデルが混乱し、消費者行動などの予測が難しくなる可能性がありますが、機械学習オペレーション (MLOps) は、組織がこれらの異常なデータセットを取得し、コロナウイルスの発生などの極めて不安定な状況でもそれらを活用するのに役立ちます。
機械学習オペレーション (MLOps) を使用すると、組織はモデルを新しいデータ セットで再トレーニングして「リセット」し、すぐに本番環境に再展開できます。データがどのように、どの程度ドリフトしているかについてのガイダンスを提供し、どのモデルが正確な予測を行えなくなったかを強調することができます。 1973 年の石油危機やハリケーン危機など、他の時期の歴史的データもあり、組織がコロナウイルスのような深刻な危機の長期的な影響を予測するのに役立ちます。パンデミックの影響は日々進化し、変化し続けていますが、機械学習オペレーション (MLOps) では、データの潜在的なバイアスの監視を同時に維持しながら、自動化を使用してデータと精度のドリフトが発生するとすぐに通知することができます。これにより、組織はモデルを迅速に再調整し、市場のペースに追いつくために必要な洞察を得ることができます。
機械学習オペレーション (MLOps) を他の AI ツールと組み合わせると、予測の精度が向上し、組織は変化する消費者の需要に合わせて迅速に進路を調整できるようになります。たとえば、新しいデータセット (上記のようなデータセット) でトレーニングされたモデルを需要予測に使用すると、ブランドは需要をより正確に予測できるようになり、手指消毒剤やトイレットペーパーなどの商品の不足が再び発生しないようにすることができます。同様に、機械学習オペレーション (MLOps) を使用してモデルを定期的に監視および更新する場合、組織は時系列などの方法を適用してビジネスへの永続的な影響を把握し、人員レベルの最適化や在庫管理などの他の問題セットの解決に使用できます。
急速に変化する今日の世界では、組織はビジネス上の意思決定を支援するために正確で信頼できる予測を必要としています。しかし、組織は AI モデルを大規模に展開して監視できるようになる前に、これを実行するのに苦労しています。機械学習運用 (MLOps) のプラクティスとソリューションを採用することで、組織は前例のない時代を乗り切るために必要なツールを手に入れ、AI への投資から最終的に最大限の価値を引き出すことができます。 | 
