MLOps
実績豊富なプロ人材によるAIMLOpsを活用したサービス。導入から開発、運用までお気軽にご相談ください。
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MLOpsの活用にお悩みではありませんか
- MLOpsの導入を検討している
- 技術的リソースが不足している
- どのツールを選べばいいか分からない
- AIモデルの精度が安定しない
- 検証に時間がかかり、開発に着手できていない
- 環境などの変化にAIモデルの更新が追いついていない
エッジワークなら実績あるプロ人材がチームに参加して、お客様のニーズにあわせたMLOpsの活用を支援します。
MLOpsの支援内容
AIモデルのモニタリング
モデルデータのモデリングを定期的に行い、精度劣化やデータの傾向変化を検出した際にアラートを出し、原因解析を行い、データ変更、モデル更新などの施策提案を行います。
AIモデルの自動更新
新しいデータでモデルを再学習し、現在のモデルと比較を行います。また、モデル更新が最適と判断した場合はモデルを本稼働環境に反映します。 データとモデルのバージョン管理を行い、必要に応じてロールバックを実施します。
AIモデルの継続的改善
モデルの改善や業務内容変更に応じて、分析内容の変更、分析に使用するデータを変更します。 また、業務内で発生した課題に対して分析を行い、改善策を提案いたします。
様々な業界に対応
- 金融
- 小売
- 製造
- 自動車
- 農業
- 航空宇宙
- エンタメ
- 教育
- 不動産
- 医療
- 物流
- 自治体
MLOpsの活用事例
Jupyter Notebookの利用基盤
新しいモデルの学習・検証といった実験をする際によく利用されるJupyter Notebookは、再現性の課題がありました。某VODサービス会社は、クラウド環境や自社製のツールを用いることで、再現性が保たれ、他の技術者にも共有可能なJupyter Notebookの利用基盤を構築しました。
経営リソースの最適配置
某物流会社は、機械学習による貨物量の予測にはモデルの開発・運用に時間がかかるという課題に対してMLOpsを導入し、日々の機械学習プロセスの自動化の定着とそれによる高速化、運用工数の大幅削減、機械学習プロセスの高速化による、精度改善の加速という成果を得ました。
運転支援システムの機械学習モデル開発
某自動車部品メーカーは、機械学習モデル開発においてAWSのAmazon SageMakerといったサービスを利用し、データ取得やモデル開発、学習、評価のサイクルを高速に回し、機械学習モデルの完成度を高めました。
MLOpsの人材事例
年齢：28歳 性別：男性
スキル
■ 大手HR企業
【使用技術】
ML基盤の開発・運用、MLを利用した施策の実装
- Github Actions 上での Terraform CI/CD の開発・運用
CI上でPR時にPlan、マージ時にApplyが自動的に実行される仕組みを構築。
【使用技術】
GCP, Kubernetes, Terraform, DataDog, Github Actions
【実績】
安全性や開発体験が改善し、工数削減に貢献。
年齢：31歳 性別：男性
スキル
■ 機械学習サービスの提供やデータ分析、PoC
【業務内容】
- サービス側からの依頼に対し、随時対応
【実績・取り組み】
- 文字起こしWebアプリを提供（GoogleのSpeech2Text APIを利用）
- サービス群向けの自然言語モデルを作成し、それを用いてアイテムのカテゴリ分類APIの提供、広告分析
- 課金アイテムの購入経路分析
- ユーザ向け分析ダッシュボードの開発支援
- 音声生成や自然言語生成など、新規サービス向けのPoC
年齢：27歳 性別：男性
スキル
■ 画像認識を中心とした機械学習モデルの作成
- 画像分類や画像認識のwebアプリの開発・デプロイ
■ 機械学習基盤の整備(kubeflow等)
- リファクタリング、推論高速化など
(ONNX, OPENVINO等)
■ serverless inference serviceの整備(kserve等)
- CI/CDの整備
- 動画のリアルタイム分析
実行に必要な費用をお見積りします
構想を実現するために必要な人員やプロジェクト期間を想定し、概算の料金をお見積りします。ご要望や納期、期待する成果にあわせたアクションプランの作成、チーム体制のアドバイスも可能です。
急な欠員補充や顧客提案のためにピンポイントで外部委託したい作業がある場合は、スポットでの人員調達にも対応します。
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