AIの予測精度を高め・維持するためのMLOps導入サービス、NTTデータが開始

　NTTデータの「MLOps導入サービス」は、企業がAI（人工知能）技術を組み込んだサービスを短期間で商用化し、継続的に改善していくための開発・運用環境を提供するサービス。MLOpsとは、機械学習の開発担当者とシステムの運用担当者が互いに協調し合い、AIの実装から商用運用までを円滑に進めるための統合環境を指す。

図1：MLOps導入サービスの概念

　MLOps導入サービスによって、（1）PoC（Proof of Concept：概念検証）を経た実ビジネスの創出、（2）実ビジネスの継続的改善、の2つの成果が得られるという。

　実ビジネスの創出に向けては、PoCにおける予測精度をビジネスに適用できるレベルまで高める必要がある。そのためMLOps導入サービスでは、機械学習を繰り返し、最適にチューニングするプロセスの高速化を図る。3カ月のPoCにおいて5回以上のチューニングが可能になるとする。

　実ビジネスの継続的改善については、予測精度に影響を与える情報や情勢の時間変化が激しい場合でも、迅速にモデルを改善し予測精度を保つことでビジネスの改善が図れるという。

　MLOps導入サービスは、同社が2020年3月から提供しているMLOpsサービス「AICYCLE」をリニューアルしたもの。AICYCLEでは、AIの予測モデルを、種々のビジネス関連データや、AIの予測結果と実績の良否のデータを用いて自動的に評価・更新する。

　今回のリニューアルでは、OSS（オープンソースソフトウェア）とパブリッククラウドベースの検証済みのツールを追加することで、これらのツールを利用しない場合に比べ、AIの予測精度向上・維持のプロセスを約250％以上高速化できるとしている。

　NTTデータは今後、本サービスをグループ各社へ展開し、3年間で100件のの導入を目指す。