昨日のモデルは正確でした。今日のモデルはどうでしょうか？
変化の激しい環境で稼働する機械学習モデルは、資産から負債へとすぐに転じる可能性があります。例えば、トレーニングデータに含まれていない状況が発生すれば、モデルが作成する予測の正確性と信頼性が損なわれ、その結果消費者からの信頼を失い、ビジネス上のリスクを招くことになります。また、機械学習の導入には、手作業による複雑なプロセスが伴ううえ、データサイエンス、ビジネス、および IT の各組織が関わるため、モデルのパフォーマンスに関する問題を迅速に検出して修復することが難しい場合がよくあります。
各組織が現在の AI の導入環境や規模を維持しながら新しい機会を活用するには、実稼働しているモデルすべてにおけるライフサイクルを企業全体で包括的かつ適切に管理する必要があります。
DataRobot MLOps は、本番環境の AI 向けのセンターオブエクセレンス（COE 組織）を提供します。COE があれば 1 つの場所から、本番稼働しているモデルすべてを一元的に運用、監視、管理できます。その際にモデルがどのように作成され、いつどこにデプロイしたかを考慮する必要はありません。
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わずか数行のコードで既存のモデルを監視
作成方法やデプロイ先に関わらず、既存のモデルをすばやく設定して MLOps を使用できます。わずか数行のコードで、堅牢なガバナンスフレームワーク上に構築された高度な ML 監視をすぐに利用して、すべての本稼働環境で AI のライフサイクルを管理できるようになります。
場所に縛られずにモデルを構築して実行
MLOps を使用すると、任意のモデルを必要な本番環境にデプロイできます。クラウド、オンプレミス、ハイブリッドのいずれの環境でもかまいません。MLOps 監視エージェントを利用することで、すでにデプロイされている既存の本番環境モデルに監視機能を追加できます。
MLOps は、任意のオープンソースの言語またはライブラリで書かれたモデルを簡単にデプロイし、本番品質の REST API を公開してリアルタイムまたはバッチ予測をサポートします。MLOps はまた、Snowflake や Tableau などのシステムへの組み込みのライトバック統合も提供しています。
モデルのヘルスモニタリングとライフサイクル管理の自動化
MLOps では、常にモニタリングを行い本番環境の状態を把握できるため、既存モデルのパフォーマンスを強化できます。また、ML 監視のベストプラクティスをすぐに利用して、サービスの正常性、精度、データドリフトを追跡し、モデルの品質が低下した理由を把握できます。独自の代替モデルを構築することも、DataRobot の業界トップクラスの AutoML 製品を使用して、代替モデルの構築とテストを行うことも可能です。MLOps では評価と学習が継続的に行われるため、今日のような変化の激しい非常に不安定な状況下でよく見られる突発的なモデルパフォーマンスの変化を、将来にわたって回避できます。
ガバナンスを確保し信頼性と公平性を持つ
MLOps を利用すると、組織全体で AI プロジェクトのガバナンスプロセスを維持できるフレームワークを確立できます。カスタマイズ可能なポリシーによって、アクセス、レビュー、承認のワークフローを完全に制御することが可能です。また、規制コンプライアンスのために予測活動とモデル更新の履歴にアクセスできるようになります。そのため、モデルがどのように作成、使用、更新されたかを常に把握できます。
謙虚さの特徴量を使用すると、予測が不確かになる場合をモデルがリアルタイムで認識できるルールを設定できます。詳しくは DataRobot の MLOps 101 をご覧ください。
MLOps 101: AI 戦略の基盤
Machine Learning Operations（MLOps）では、機械学習のライフサイクル管理の自動化と拡張性を支える技術基盤を構築することにより、AI の ROI を向上させる過程で発生するさまざまな問題を軽減できます。DataRobot によるこちらの MLOps ガイドをぜひご参照ください。
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