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2020.04.07

AIは作って終わりじゃない −アイデミーがAIの実運用プラットフォーム「modeloy」をプレローンチ

最終更新日:

AIに特化した学習サービス「Aidemy」の提供や、AIの内製化支援を行う株式会社アイデミーは2020年4月7日、機械学習モデルの運用コストを下げるプラットフォーム「modeloy」をプレローンチしました。

実運用支援のコンサルティングと合わせてパッケージ化され、AI 内製化支援クラウドソリューションとして提供されます。

modeloyを利用することにより、開発や運用にかかるコストを大幅に削減できることが特徴です。

従来の初期開発・運用と modeloy を利用した場合のコスト比較

同社は今までに120以上の法人においてAIプロジェクトを支援してきた企業です。その中で、AIを内製化するには、PoC(実証実験)を終えた後、機械学習モデルの運用でさらに複数の壁があることを実感したといいます。

アイデミー代表の石川聡彦氏はAINOWの電話取材に対し「AIは作って終わりではない」と強調した上で、機械学習モデルの運用の必要性について以下のようにコメントしています。

石川氏:アイデミー全体としては、AIの社会実装を応援するのがミッションです。なぜ機械学習モデルの運用に特化したのかというと、モデルは社内で作ったほうがいいという前提があるからです。

その上で、足りない部分や効率化するべき部分はサービスとして提供させていただきたい(※下図参照)と考えています。

まずは、変化が激しくキャッチアップが難しいAI分野の教育や研修を行うことです。

そして、AI分野の教育や研修を初めて、半年〜1年ほどで、AIを推進していくリーダーが生まれ、内製化が軌道に乗ってきます。

内製化が進むと多くのモデルが運用に乗ることになります。「modeloy」は、いざ運用しようとなったときに生まれる課題をうまく解決するために活用いただければと考えています。

※アイデミーのビジネスモデル 
「modeloy」がカバーするのは、PoCを終えた後、周辺システムとの連携や再学習をするフェーズ

一般的に、会社にAIを導入するまでの基本的な流れは以下の4段階です。

  1. 構想フェーズ
  2. PoCフェーズ
  3. 実装フェーズ
  4. 運用フェーズ

▼参考記事:

AI領域では、PoC(実証実験)を終え、運用に乗せれば、それでプロジェクトが終了と思われがちです。しかし、実際は、日々変化する環境の中で、作り上げた機械学習モデルが、高精度を維持できるかどうかを運用しながら調整する必要があります。

この実運用では、ITシステムやコンピューターサイエンス全体の知識・実装のスキルが必要となり、ハードルが高く、工数も膨大になるといいます。また、同社によるとAmazon Web ServiceやGoogle Cloud Platformなどのクラウド製品などにおいては、学習コストが高く、人材の育成が容易ではないといいます。

しかし、機械学習モデルの実運用においては、共通化できる場合も多く、「modeloy」でプラットフォーム化することにより、効率的な実運用の実現を目指します。プレローンチ後も、管理画面を随時アップデートしていく予定です。

「modeloy」概要

機械学習モデルのコードをアップロードするだけで「機械学習モデルをデプロイでき る」という機械学習運用の業務が最も最小化されたUX の実現を目指すプラットフォーム

<特徴>

  1. サーバーに関する知識不要
    サーバーやネットワーク等の知識は一切不要。py ファイルとインプットデータだけあれば本番 API 運用を実現可能
  2. 0からAIの内製化をサポート
    大手製造業を中心にご提供している弊社教育サービスと併用することで、全くの0からAIの内製まで支援が可能
  3. シンプルで使いやすい UI
    API 運用を一つの画面に集約し、煩雑になりがちな運用をシンプルにわかりやすく行える

<主な機能>

  1. 機械学習モデルのパイプライン整備(データ蓄積、再訓練…etc)
  2. エッジ端末の登録とエッジへのデプロイ
  3. 機械学習モデルの圧縮
  4. モデルの AB テスト・Canary Release
  5. 機械学習モデルの性能推移自体への機械学習の適応(性能推移予測)
機械学習モデルのデプロイ画面イメージ[/caption]

<料金形態>

ショートコンサルティング(¥2,000,000〜)+プレ運用の開発受託単価(¥5,000,000〜)+月額単価 (¥400,000〜)=¥7,400,000〜

詳しくはこちら[/btn]

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