AIモデルのデプロイ

AIモデルのデプロイは、AIを活用した企業となるためのプロセスの最終段階と認識されているかもしれません。保有データを適切に構造化し、ビジネス上の課題をデータサイエンス上の問題に落とし込み、完璧なAIモデルをデプロイしてビジネスを変換する準備を整えます。

しかし、これでAIの実装が終了したわけではありません。ある意味では、AIデプロイは始まりにすぎないのです。

AIソリューションをビジネスで活用するには、長期的なメンテナンスをデプロイプロセスの一部にする必要があります。継続した監視および調整がなければ、すべてのモデルは精度を失っていきます。なぜなら、モデルで使うデータの変更または増加に対応できなくなるからです。

監視と調整の重要性

一つの典型的な例として、医療の場合が挙げられます。

AIモデルは現在、乳がんを発見するマンモグラフィー画像などの医療データの判断に使われています。一連の患者の最新医療データを使ってモデルが展開されていることもあります。これらの患者の医療データは翌年以降も更新されていきます。健康を維持している人もいれば、がんを発病した人もいます。寛解状態に入っている人、以前の病気が再発した人などもいます。

モデルが監視されず、こうした新しいデータを取り入れるように調整されていない場合、そのAI精度は低下していきます。

監視と調整の実現に向けて

このように複雑な監視と調整は、必要不可欠ですが、実現が極めて困難でもあります。この問題の最善策は、以下を含むハイブリッドの手段です。

1. ソリューションのさまざまな側面を監視するパフォーマンス監視ダッシュボード
2. 必要に応じて調整し、その効果を評価する検証者および調整者のチーム

これは簡単に実現できるものではありません。多くの企業はリソースが不足していて、こうした監視と調整を社内で実行するのに必要なスキルを持つ従業員数を維持できません。

このような状況にこそ、CrowdANALYTIX（クラウドアナリティクス）のようなAI実装サービス企業が有用です。CrowdANALYTIXは、クラウドソーシングを活用し、カスタマイズしたAIモデルを展開するだけでなく、長期にわたり高い精度で監視および調整を行います。これにより、長期にわたってコストを節約し、効率を維持することができます。

AI実装は、デプロイで完了するわけではありません。そこにはメンテナンスも含めておく必要があります。

ご興味のある方はお気軽にお問い合わせください。

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出典：https://www.crowdanalytix.com/deploying-and-maintaining-production-ready-models/
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