エクサウィザーズは、ヤマト運輸向けにMLOpsを実現する環境を構築し、機械学習モデルの「データ抽出→前処理→学習→予測→評価」などの作成プロセス（機械学習パイプライン）を自動化したことを発表した。
これにより、月次の機械学習モデルの運用が高速化し、余裕を持ったスケジュールでの運用が可能になり、運用工数を削減。機械学習パイプラインの中で動くプログラムのテストも自動化でき、効率的な運用→開発の月次サイクルができたという。同サイクルにより、機械学習モデルの運用が安定すると同時に、プログラムの継続的な機能開発および機械学習モデルの精度改善も可能になったとしている。
エクサウィザーズはMLOpsを通じて、同社の将来的な社員1人当たり営業収益率の向上を支援。今後も、運用まで含めた機械学習の導入支援を通じて、各産業における本質的な経営課題の解決・顧客価値の最大化を支援しながら、AIの社会実装を推進するという。
ヤマト運輸 執行役員 中林紀彦氏は、「MLOpsの導入に成功したことで、機械学習モデルの運用が安定すると同時に、継続的なモデル開発および精度改善が可能になりました。このMLOpsのプラットフォームと様々なデジタルサービスを組み合わせて機械学習の価値をビジネスに活かしていきたいと思います」とコメントしている。
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EnterpriseZine編集部（エンタープライズジン ヘンシュウブ）
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