それぞれの課題に対しての対応策は下記の通りである。処理を再実行可能な形に細分化し、運用に必要な機能を付加してバッチ処理化。加えて、学習データのバージョン管理を行った。毎週最新のデータでモデルの予測精度がしきい値を超えていないかチェックすると共に、予測の分布を目視で監視した。Jenkinsで自動リリースジョブを作成するとともに、10%だけ新しいモデルに置き換え、問題がない場合は全てを新しいモデルでリリースする「カナリアリリース」を導入した。開発したものの、運用や保守を考慮しなかったことで起こる問題がある。機械学習、ディープラーニングを使ったシステムでは顕著だろう。JapanTaxiではタクシービッグデータ解析のためのデータサイエンティストとデータエンジニアを今後増員する予定だそうだ。AIシステムを開発する企業は、課題が起きる前に予防する、起きた後に解決するという意味でも、内部でデータエンジニアを抱えることは必須になりそうだ。編集部Ledge.ai編集部です。最新のAI関連技術、テクノロジー、AIのビジネス活用事例などの情報を毎日発信しています。Wed精度は8割程度。