完全実装に向けた考慮事項

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ソリューションのスケールと維持

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AIソリューションのスケールと維持

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AIソリューションのスケールと維持

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DevOps

 

• 「開発オペレーション」
• コラボレーション、インテグレーション、デプロイの改善
• 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

 

• 「機械学習オペレーション」
• DevOpsに類似
• データとアルゴリズムのプロセスを運用化

MLOps

 

• 「機械学習オペレーション」
• DevOpsに類似
• データとアルゴリズムのプロセスを運用化

MLOps

 

• 「機械学習オペレーション」
• DevOpsに類似
• データとアルゴリズムのプロセスを運用化

MLOps

 

• 「機械学習オペレーション」
• DevOpsに類似
• データとアルゴリズムのプロセスを運用化

MLOps

 

• 「機械学習オペレーション」
• DevOpsに類似
• データとアルゴリズムのプロセスを運用化
• 水平スケーリングが可能

MLOps - AIのモニタリング

 

• モデルのパフォーマンスをベースラインと比較
• 例: デプロイ初月の予測精度
• パフォーマンス低下時にモデルドリフトが発生

• 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段階で重要
• 最小限の対策で実現可能
• 完全実装へのスケールに不可欠
• 責任あるAIの一部

 

法的・規制上の要件

 

• 各拠点の規制要件を満たす
• 特に機密データや個人データに注意
• 罰則や法的リスクを回避

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セキュリティ

 

• データ、インフラ、製品のセキュリティ確保
• 認証
• 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防ぐ
• ソリューションの監査
• 法的審査
• リスクアセスメント
• シミュレーション

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