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NTTデータ、MLOps導入サービスを提供開始 従来のAI開発プロセスを250%以上も高速化

  2020/10/01 12:15

 NTTデータは、MLOps導入サービスを9月30日より提供を開始した。MLOpsとはDevOpsの機械学習版で、機械学習の開発担当者とシステムの運用担当者がお互いに協調し合い、実装から商用システム運用までを円滑に進めるための概念全体を指している。

 NTTデータでは2020年3月より提供している「デジタルサクセスプログラム」の1つであるMLOpsサービス「AICYCLE」を大幅にリニューアルし、本サービスの提供を開始した。

概要(特長)

 MLOps導入サービスの活用により、AI開発の効率化が可能となり、AIサービスの商用化までの時間短縮が期待できるとしている。

  • AI開発プロセスを効率化するためのツールチェーン

 AICYCLEでは、AIが予測を行う際の判断ロジックとなる「予測モデル」を、さまざまなビジネス関連データや、AIの予測結果・実績(予測と実績の良否)データを用いて自動的に評価・更新。これにより、予測精度(予測モデルの品質)を維持する技術を提供してきた。

 今回、新規にOSSとパブリッククラウドベースの検証済みのツールを「Altemista」に追加し提供を開始する。当該ツールを利用しない場合と比較して、下記のプロセス1~6の作業を約250%以上向上させることが可能になるという。

図:MLOpsサービスが提供するツールチェーン
図:MLOpsサービスが提供するツールチェーン

MLOps導入サービスによるビジネス効果

 (1)PoCの成功による実ビジネス創出

 AIを実ビジネスにて適用する場合、PoCの成功のためには予測精度をビジネスに適用できるレベルまで高める必要があるが、そのためには上記プロセス1~6を繰り返し、最適なチューニングを見つけることが肝になるとしている。このプロセスを250%以上高速化することで、よくある3カ月のPoCにおける成功のため必要とされる5回以上のチューニングを可能とし、結果として実ビジネス創出に繋げることができるという。

 (2)実ビジネスの継続的改善

 AIを活用した実ビジネスでは、その価値は主に予測精度に依存するが、この予測精度は情報や情勢の時間変化による影響を受けている。例えば今年度のコロナ禍により、一時期は小売りや飲食店の売り上げが予測値と比較し大幅に低下する事象が起きた。このように情勢の変化が激しい場合、上記ツールチェーンを活用することにより、簡単かつ高速にモデルを改善し適切な予測をさせることで、結果としてビジネスを改善させることができるようになるとしている。

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著者プロフィール

  • EnterpriseZine編集部(エンタープライズジン ヘンシュウブ)

    「EnterpriseZine」(エンタープライズジン)は、翔泳社が運営する企業のIT活用とビジネス成長を支援するITリーダー向け専門メディアです。データテクノロジー/情報セキュリティの最新動向を中心に、企業ITに関する多様な情報をお届けしています。


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