「いつの間にか精度が落ちて慌てて直す」──“AI運用あるある”を成功に導く「MLOps」とは

第3次AIブームと言われて久しく、すでにさまざまな企業が画像認識や音声認識、自然言語処理などを生かしたAIサービスを提供するようになった。 AIを実装する機械学習アルゴリズム、特に深層学習は、従来のルールベースなアルゴリズムより高い精度を出せる場合があるのが利点の一つだ。しかし、内部はブラックボックスになりがちで精度改善が難しい場合や、機械学習モデルに学習させるべきデータが適切に整形されていないこともある。 こうした「AI開発」前後の運用を成功に導く取り組みとして、近年「MLOps」（エムエルオプス）という開発手法に注目が集まり始めている。 特集：MLOpsキホンのキ AIベンダーやノーコード／ローコードでのAIモデル作成ツールなどが増え、以前よりはAIを導入しやすい環境になった。しかし、AI導入の“前後”はおろそかになっていないか。開発体制は迅速に回るか。モデル精度はモニタリングできてい

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そうですよねぇ、という話なのだが、「AI」という言葉で過剰に期待している人に対して、所詮、便利なツールに過ぎないことを示す、良い例だと思った。