WedAI:人工知能モデルが古い?再学習は?AI導入”後”の運用をマイクロソフトに聞いたTweetPoCを成功させ、本番運用までこぎつけたもののメンテナンスまで手が回らないモデルを作りっぱなしで精度が落ちているという状況に直面する企業も出てきているのではないだろうか?AIの特性上、再学習を繰り返さなければ、精度は落ち、実用に耐えられなくなる可能性がある。開発後の運用やデータ管理まで考えたAIプロジェクトを企画、推進するにはどうすればよいのだろうか。啓太氏に開発後までを考慮したAI導入方法について聞いた。テクノロジーソリューションプロフェッショナル導入後の運用まで視野に入れてAI開発をビジネスへのAI導入例が増えるなか、あまり語られないのがAI導入後の運用や管理だ。「せっかく本番環境でAI導入に成功しても、運用管理を考えられていないケースがほとんどです。導入時点では必要性が低くとも、長期的にみれば運用管理までを視野に入れて開発を進める必要があります」たとえば、製品の外観検査に画像認識を用いる場合を想定してみよう。製造ラインで加工方法に変更があり、新しい形状のキズが不良として出てしまった際には、AIに新しいキズの形状を学習させなければ不良を見逃してまう。運用管理まで行おうとすると、リソース不足AI運用の社内システムが未整備AI運用の仕組みをどう構築すべきかノウハウ不足などの壁に直面してしまう。Learning」だ。AI開発後の再学習を含めたライフサイクル管理を自動化することで、これらの問題を解決するという。Azure上で提供される機械学習プラットフォームのこと。データ準備からモデルの運用管理まで、機械学習の開発プロセスを効率的に実行する仕組みが提供される。DevOps』を組み合わせることで、AIモデルの運用管理サイクルを効率的に回す仕組みを構築できます。自動化パイプラインを構築し、コード、データの管理モデルの構築、検証デプロイモニタリングといった開発と運用のプロセスを自動で進められます」パラメーターの変更をExcel上で管理したり、誰がどのコードを書いたか把握できていなかったりと、プロジェクトの煩雑な管理に困っている方もいるのではないだろうか。このような状況では、AI開発サイクルはスムーズに進まず再学習まで手が回らない。DevOpsの開発運用プロセスに、機械学習のケースを当てはめると、以下のように運用管理を自動化できる。Learningのインターフェースでは、データを用意するだけでAzureのクラウドを使って、さまざまなモデルのパターンを試せます。前処理やアルゴリズム、パラメータなどを気にする必要はありません。Azure側で自動的にさまざまな組み合わせを検証した結果から、精度の高いモデルを選ぶだけです」ユーザーはデータセットの準備やゴール設定を行うだけで良い。そのため、Pythonを書けなくとも、基本的な機械学習の仕組みを理解していれば、機械学習モデルを生成できる。ビジュアルインターフェースを使い、ユーザー自身がデータ処理フローを描くことも可能だ。ドラッグアンドドロップだけで機械学習のパイプラインが構築できる。これらの機能で作ったモデルは共有できるため、その後のデプロイや修正も簡単だという。SDKがコアになっています。初心者からエンジニアまで幅広くサポートされ、プロトタイプから運用管理まで対応できるプラットフォームが1つあると、プロジェクトの管理がかなり楽になりそうだ。Learningの提供を開始しました。プロジェクトでの利用が始まっています。費用は、バーチャルマシンを使っているときしか発生しないため、数百円/時間ほどと、初期費用はほとんどかからないという。AIプロジェクトをスモールスタートするには最適なプラットフォームだ。近年重要性が叫ばれている「トレーサビリティ」や「説明可能なAI」にも対応しており、モデルをいつ誰が作ったかという記録や、予測モデルに影響している説明変数の重要度や個々の予測値に対する細かい説明因子のアウトプットもできる。無料試用版から始めてみるのもよさそうだ。捺アナログとデジタルを行き来するハイブリッドマーケター。メーカーの販促企画職を経て、レッジへ。AIなど、社会課題を最新テクノロジーで解決することに大きな関心を持つ。Thu人間の約830倍高速化を実現。HoloLensを展開。