AI Factory がコンセプトから産業化まで迅速かつ安全に移行する方法

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人工知能 (AI) は、組織によって競争上の優位性を獲得するための重要なテクノロジーと見なされています。市場データによると、ビジネスにおける AI の使用は 2020 年に前年比 25% 増加し、組織の幹部の 63% が AI が収益の増加をもたらすと考えています。世界中で流行が拡大し続けることで、そのパフォーマンスはさらに顕著になるでしょう。生き残り、繁栄するために適切な人工知能ソリューションを導入し、迅速かつ効果的に導入および拡張できる組織が増えています。

しかし、すべての画期的な取り組みと同様に、組織は AI イニシアチブの導入において新たな課題に直面しており、実装には多くの疑問があります。その中でも最も重要なのは、AI イニシアチブを迅速かつ効率的に、問題なく、長期的に持続可能な方法で展開するために、適切なデータ アプローチをどのように採用できるかということです。このために、「AI ファクトリー」が誕生しました。

AI ファクトリーは、さまざまな才能、機能、プロセスを体系的に組み合わせて、組織が AI の導入と拡張性を成功できるようにする組織運用モデルです。 Carrefour や ENGIE などの業界リーダーは、AI Factory を効果的に活用して、ビジネスに変革をもたらす AI プロジェクトを実現しています。ただし、効果的な AI ファクトリーをゼロから構築するのは困難な場合があり、プロセスを機能させるには専門家チームの支援と明確なビジョンが必要です。

完璧なプランを作成する

組織にとって重要な最初のステップは、組織のデータ戦略となる AI ファクトリーのビジョンとユースケースを定義することです。組織は、サプライ チェーンの最適化であれ、コンプライアンス管理であれ、変革によって最大のビジネス ポテンシャルが得られるユース ケースを特定する必要があります。あらゆる分野で機会が存在します。

組織の AI ビジョンも考慮する必要があります。重要なのは、それがどのように発展して、計画を立て、将来の明確なアイデアを得ることができるかということです。組織は、予備的な一般的な視点から始めて、データと AI に適用されるバージョンを計画することができます。

次に、ユースケースを特定して分類することで、具体的なビジネスチャンスを評価する必要があります。これは、ビジネスへの影響と複雑さを評価することによって実現されます。プロセス全体を通して、考え方に焦点を当てることが重要です。大規模な変更を管理するには、経営陣から最前線の従業員まで、組織内のすべての人の関与が必要です。

AIファクトリーの4つの柱

組織のデータ戦略と AI ビジョンを定義した後、実装するユースケースのリストに優先順位を付ける必要があります。しかし、どのように取り組みを始めればよいのでしょうか? AI ファクトリーの効果的な実装は、次の 4 つの柱に基づいています。

（１）単一統治

ガバナンスが効果的であるためには、高度で、専門的で、カスタマイズされていなければなりません。データリーダーで構成される AI ファクトリー ボードは、AI ビジョンを共有し、チームとロードマップと連携しながら、全体的なスポンサーシップとガイダンスを提供する上で重要な役割を果たします。プロジェクト管理レベルでは、ビジネス、運用、法務、セキュリティ、IT データの専門家を含む AI ファクトリーの監督者の役割を確立し、進捗状況をレビュー、調停、検証する役割を担う必要があります。

最後に、運用レベルでアジャイル チームを確立する必要があります。この機能チームは、AI 製品のユースケースの提供を担当します。これらは密接に連携した部門であり、永続的な情報の流れと透明性を確保するために協力しています。最も重要なのは、組織のスキルと専門知識を組み合わせた学際的なものでなければならないということです。これらは達成指向であり、各目標は、固有の目標によって測定されるユースケースを提供するという単一の目的をもって作成されます。

（２）多様な専門家チーム

効率を向上させるには、構造化された組織は、アジャイル手法に基づくハイブリッド チームでビジネス、データ、ソフトウェア、デジタル テクノロジーのスキルを集約する必要があります。敏捷性により、作業方法の柔軟性と適応性が確保され、同じ構造内の孤立した部門や過度に厳格な手順など、サイロ化されたアプローチに関連する問題を回避できます。これには、技術面で開発されたものが常にビジネス ニーズを満たす上で役立つ目的を果たすようにするために、ビジネス プロファイルと技術プロファイルを適切に組み合わせることが必要です。

スケーラビリティはチーム構成の重要な特性です。そのアイデアは、レゴブロックと同様に、その構造を簡単に複製できるというものです。完全にスケーラブルなモデルにより、さらに多くのチームを追加して追加のユースケースに対応できます。

（３）高度な人工知能技術

もちろん、効果的な導入には AI 対応テクノロジーの基盤が必要です。 AI Factory は、オープン ソース、独自仕様、クラウド コンピューティング ソリューションを組み合わせて使用​​します。ベスト プラクティスによれば、取り込みから視覚化まで、最初から最後まで、データ パイプライン全体で標準化する必要があります。

（４）効果的な方法とシステム

一連のステップが常に特定の順序で実行され、各ステップに明確な目標が設定されていることを確認するために、体系化する必要があります。これには 2 つの利点があります。まず、共通の参照に全体的な構造が提供され、一貫性が確保されます。第二に、このアプローチは複製可能かつ拡張可能となり、産業化段階での導入が大幅に加速されます。

MLOps: 工場を動かし続ける

ユースケース アプローチを設定することに加えて、コンセプト段階と本番環境の間のギャップを埋めるために、MLOps (機械学習運用) プラクティスを展開する必要があります。 DevOps プロセスにヒントを得て、ソフトウェア開発と IT 運用を組み合わせて開発ライフサイクルを短縮します。

MLOps の目的は、従来のコーディング システムでは対応できない課題を克服することです。最初の課題は、チーム間のコラボレーションです。異なるユニットは孤立していることが多く、プロセスの異なる部分を所有しています。これにより、制作の共同作業の性質が損なわれます。 2 番目の課題は、機械学習パイプラインが従来のパイプラインよりも複雑であるため、パイプライン管理です。これらには特定の特性があり、製造プロセス全体を通じてテストおよび監視する必要がある構成要素が含まれています。最後の課題は、機械学習モデルは通常、複数回の反復を必要とし、手動かつアドホックな方法で実稼働環境に導入されると、モデルが硬直化し、更新が困難になることです。

代わりに、MLOps アプローチでは、すべての機械学習アセットを継続的インテグレーション (CI)/継続的デリバリー (CD) パイプラインに埋め込み、迅速かつシームレスな展開を保証する必要があります。品質やパフォーマンスの低下を防ぐために、新しいリリースの前にすべてのデータ、機能、モデルをテストする必要があります。すべての関係者は目標を一致させ、バージョン管理、展開環境、テストなどのソフトウェア エンジニアリングのベスト プラクティスをデータ サイエンス プロジェクトに適用する必要があります。

結局のところ、MLOps は、機械学習プロジェクトを他のすべての制作要素と統一された方法で継続的に管理する分野です。ユースケースの初期段階からユースケースの産業化まで、効果的なテクノロジの提供を保証します。

成功のためのフレームワーク

AI は組織にとって大きな可能性を秘めていますが、適切に導入できなかった組織にとっては大きなリスクも伴います。 AI ファクトリー モデルの真の利点は、迅速かつ成功する実装のためのコア フレームワークを確立することです。プロセス、チーム、ツールは本質的に転送可能かつ反復可能であるため、組織は AI ビジョンの追求において俊敏性を維持できます。プロセスが確立され、MLOps によってサポートされると、組織は AI を活用してビジネスを強化するために必要なものを手に入れることができます。