本格導入に向けた検討事項

ビジネスにおける AI ソリューションの実装

Jacob H. Marquez

Data Scientist

AIソリューションを拡大し、持続させる

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AIソリューションを拡大し、持続させる

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AIソリューションを拡大し、持続させる

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DevOps

• 「開発運用」
• より良い連携、統合、導入
• プロセスの自動化
• 継続的な改善とモニタリング

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MLOps

• 機械学習運用
• DevOpsと同様
• データとアルゴリズムのプロセスを実運用に落とし込む

MLOps

• 機械学習運用
• DevOps と同様
• データとアルゴリズムのプロセスを運用化する

MLOps

• 機械学習運用
• DevOps と同様
• データとアルゴリズムのプロセスを運用化する

MLOps

• 機械学習運用
• DevOps と同様
• データとアルゴリズムのプロセスを運用化する

MLOps

• 機械学習運用
• DevOps と同様
• データとアルゴリズムのプロセスを運用化する
• 水平スケーリングが可能になる

MLOps - AIのモニタリング

• ベースラインとモデルのパフォーマンスを比較する
• 例: 導入初月の予測の精度
• モデルドリフト は、パフォーマンス低下

• 意思決定に悪影響を与える

コンプライアンス、プライバシー、セキュリティ

• POC中に重要
• 最小限の対策で実現可能
• 本格導入まで拡大するために不可欠な要素
• 責任あるAIの一環

法的・規制上の要件

• EACHの場所{{1}}で規制要件を満たすこと
• 特に機密データや個人データ
• 罰則や法的な結果を避ける

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セキュリティ

• データ、インフラストラクチャ、製品が安全であること
• 拡張
• 認可

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リスク管理と軽減

• ソリューション、顧客、ビジネスへの損害を避ける
• ソリューションを監査する
• 法的審査
• リスク評価
• 規制

練習しましょう！

ビジネスにおける AI ソリューションの実装