MLOps導入コンサルティングサービス
- AIモデルの業務適用と継続的なビジネス貢献を支援
- 特定のクラウド、製品 等、決まったサービスではなく、お客様の環境、組織、状況に応じた最適な MLOps 環境を提案・構築します。また、導入後のさらなる活用に向けた支援をいたします。
MLOps導入コンサルティングサービスとは
MLOps導入コンサルティングサービスは、MLOpsアーキテクチャの全体デザイン、ロードマップ策定、プロセス設計・手順書作成、簡易的なアプリケーションとMLOps環境の構築、定常運用、利用促進をサポートするサービスです。
AIモデルを精度維持した長期的なビジネス活用、および適用範囲拡大による更なるビジネス貢献を目指します。
お客様の状態、環境にあわせた最適なMLOpsを実現
※MLOps（Machine Learning Operations）・・・機械学習モデルの開発、トレーニング、デプロイメント、運用保守、改善計画の策定まで効率的に行うためのプロセスの総称です。
MLOpsにより、チームは高い生産性、信頼性の向上、スケーラビリティの確保、リスク軽減、それぞれの役割をもったチームのコラボレーションによる推進を実現できます。
これにより、機械学習プロジェクトはより効率的で迅速に進められ、ビジネスへの付加価値が向上します。
AI活用の進め方と本サービスの対象
AIを業務で活用する際の進め方を3つのステップ「ステップ１：POC実施」、「ステップ２：個別実装」、「ステップ３：MLOps整備」と定義します。
本サービスでは、ステップ２・ステップ３を実施する企業を対象として最適なMLOpsを見据えたご支援をいたします。
課題
AIモデルの精度低下を検知できない
アプリケーション搭載後、精度監視をしていない、もしくは精度の基準、確認タイミングを決めていないため、業務に影響が出てしまう。
AIモデルの再学習ができない
AIモデルの精度低下を察知しても、データセットやモデルなどの管理方法、再学習のプロセスが未整備なため、AIモデルの改善に時間や労力がかかる。
データ加工・モデル作成・テスト・デプロイにコストがかかる
再学習が実施できたとしても、その後のデータ加工・モデル作成・テスト・デプロイに工数がかかるため、ビジネス成果を薄めてしまう。
AIモデルの精度把握が簡単に実施可能
精度監視のモニタリングを定常的に実施するため、業務に影響が出る前に、精度低下による再学習のタイミングを検知することが可能。
再学習を行いたいときに、すぐできる
再学習プロセスを整備して運用を行うため、例えばAIモデルの精度低下検知後、スムーズに再学習が可能。
データ加工・モデル作成・テスト・デプロイのコストを削減
データ加工・モデル作成・テスト・デプロイのプロセスを自動化する環境を整えるため、工数削減が可能。
MLOps環境イメージ
TIS×澪標が提供するMLOps導入コンサルティングサービスの強み
サービスメニュー
| メニュー | 実施内容 | 概要 |
|---|---|---|
| 企画 |
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AIモデルの開発・運用を最適な形で行うにあたり、お客様の組織、状況に応じた MLOps アーキテクチャの全体デザインを作成します。 また、作成したデザインの実現及び利用に向けたロードマップ策定を行います。 |
| プロセス整備 |
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AIモデル構築に必要な各構成要素（データレイク、データ準備、実験管理、パイプライン管理、モデルデプロイ、構成管理、モデル監視等）の設計・手順書を作成します。 また、AIモデルを組み込むシステムの開発・運用プロセスについて、MLOps観点を考慮した設計・手順書を整備します。 |
| リファレンスアプリ・環境構築 |
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設計・手順書に従い構築を行う際に参照するための、簡易的なアプリケーションとMLOps環境を構築します。 |
| 運用/高度化 |
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稼働しているAI モデルの精度監視・再学習実行、モデルに対する問合せ対応などの定常的な運用保守に加え、精度向上などのモデル改善を行います。 また、新たなAI モデルの追加・横展開などの利用促進に向けた活動についてもご支援いたします。 |
MLOpsプラットフォームの取り扱い(一部)
下記ベンダーのMLOpsプラットフォームを含め、お客様に合わせて最適なMLOpsを提案、構築を行います。
