AIプロジェクトを価値創出に結びつける–「ModelOps」とは

今回は「AIプロジェクトを価値創出に結びつける–「ModelOps」とは」についてご紹介します。

関連ワード (ビッグデータ等) についても詳細と、関連コンテンツとをまとめていますので、参考にしながらぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、ZDNet Japan様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。


 ITリーダーが、世間で喧伝されているような人工知能(AI)や機械学習の優れた効果を実現するために必要な技術を選択し、使いこなすにはどうすればいいのだろうか。AIと機械学習に期待されるような成果を上げさせるには、エコシステム、データ、プラットフォーム、人などのあらゆる要素を適切な場所に配置し、正しい方向に動かさなくてはならない。

 ITリーダーが、AIやMLをすぐにでも欲しいと無茶振りをする人たちをなだめながら、それらの技術に効果的に取り組む方法がある。

 アナリティクス製品企業であるSASが最近、MIT Sloan Management Reviewと協力して発表したレポートでは、企業がAIや機械学習に取り組む際の新しい方法論である「ModelOps」を提唱している。最近では「MLOps」や「AIOps」といった「~Ops」という言葉がたくさん登場しているが、ModelOpsはMLOpsやAIOpsとは異なり、ツールやプロセスの集合というよりは、さまざまなAIや意思決定モデルを運用可能にするまでの過程を効果的に進めるための「考え方」だ。

 ModelOpsが重要なのは、モデルがアルゴリズムを記述するメカニズムであり、AIや機械学習でビジネスバリューが継続的に得られることを保証するため中核的存在だからだ。ModelOpsは「Model Operationalization(モデルの運用化)」を短くしたもので、 モデルのライフサイクルとガバナンスに注目して、開発から展開までのプロセスを加速することを目的として、データサイエンスのラボで生み出されたAIのモデルを、できる限り短時間でIT部門で運用できるようにするためのアプローチだといえる。

 SASで英国とアイルランドのデータサイエンス責任者を務めているIain Brown氏は、レポートの中で、AIと機械学習の運用を実現するにあたっては、多くのことがIT部門にかかっていると述べている。「データサイエンティストがいくら革新的で素晴らしいものを作っても、それが既存のエコシステムやインフラに展開されない限り(通常の場合、それにはIT部門の関与が必要になる)、その作業には意味がない。データサイエンスコミュニティやAIチームは、IT部門や事業部門と密に連携を取るべきであり、確実に作ったものを運用につなげるには、両者をつなぐパイプになって、直面している問題を明確に把握し、定義することが重要になる。それを厭えば、プロセスはバラバラになり、価値を生み出すことも難しくなるだろう」と同氏は言う。

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COMMENTS


53562:
2021-07-27 23:30

電通、MyAnimeList社と業務提携 ビッグデータを活用し日本アニメコンテンツの世界展開を支援 電通は、7月26日付でメディアドゥのグループ会社で世界最大級の日本のアニメ・マンガコ……

53552:
2021-07-27 22:37

【物販最強】680億件ものビッグデータを活用!最高峰のオールインワンツールX

53558:
2021-07-27 20:42

189 だからこそ、プロローグでも述べたとおり<「ビッグデータ型「AIディープラーニングの予測値」が閉鎖系(ヒトを含むリアル生命とは全く異次元の膨大な形式知世界、電子記号・暗号化された抽象体系、リアル・マネ

53556:
2021-07-27 20:35

内調がデンツーから貰ったビッグデータでガラガラポンして、オレみたいなゴミも十把一絡げの上、なんだかわかんねぇから取り敢えずいっとく?てまとめてミンチなのかね。

53560:
2021-07-27 17:41

🇨🇳🐼の国民に対する、ビッグデータ(顔認証)含むを活用した 『信用スコア』 の付与 スコアが高いと良いサービス(マッチングアプリで、良きパートナー紹介など)が、受けられる スコアが低いと旅行禁止などの制限がかかる co/GmmRV8x…

53553:
2021-07-27 12:54

ゴミみたいなビッグデータが出来上がる

53554:
2021-07-27 08:57

こんなのですかねぇ。個人をフォーカスしがちなんですが大切なのは組織全体や各部署単位でどれくらいのストレスがあるかということを把握することなんです。組織側に…

53549:
2021-07-27 08:57

財政を再建しつつ、福祉も充実させる。その軸となるのが「人が人のお世話をする労働集約型産業」という考え方。これは田中康夫の思想の中軸でもあるだろう。 ビッグデータ見てれば、必要な政策は分かります、という態度とは対照的かも。

53557:
2021-07-27 08:01

/ BIツールでのサクサクな可視化に興味ある方! \ 明日15時から、salesforce武部祐紀氏とTableauでヤフーの行動ビッグデータを可視化していきます。 「BIツールで始めてみるヤフー・ビッグデータ分析」 自由自…

53551:
2021-07-27 03:12

【物販最強】680億件ものビッグデータを活用!最高峰のオールインワンツールX

53561:
2021-07-27 02:28

+482枚で勝ち逃げ❗ ビッグ引けてるのでなんとか形になってますが、内容はというと🤔 今月の稼働はこれにて終了 8/10はおそらく強いのでなんとかツモりたい❗ データとにらめっこします😃 1台目マイⅢ(上げ狙い) 1040-B…

53550:
2021-07-27 02:06

恐らくマニュアルのディーラーってのは減少傾向で、ビッグデータとかAIとか、世の中はそっちの方向に傾き続けると思うしそこに答えを見出したくなるけど、金利差と相関性の高かった為替通貨ペアがコロナ政策で別の生き物になってたりして、複雑な…

53555:
2021-07-27 01:58

二日間で酸豆角を3回見ました...ビッグデータ?おそろべし...お元気に

53559:
2021-07-27 00:40

189 だからこそ、プロローグでも述べたとおり<「ビッグデータ型「AIディープラーニングの予測値」が閉鎖系(ヒトを含むリアル生命とは全く異次元の膨大な形式知世界、電子記号・暗号化された抽象体系、リアル・マネ

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