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： 2020年4月7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。

構想フェーズ
PoCフェーズ
実装フェーズ
運用フェーズ

▼参考記事：

AI専門ニュースメディア AINOW

AI開発の疑問を解決！開発の流れから必要なスキル・勉強法まで

https://ainow.ai/2019/07/26/173789/#AI-2

AIを開発するに当たり、どこへ発注すれば良いのか分かりませんよね？本記事ではAIを開発する流れから、発注するメリット、デメリット、会社の選び方など、網羅的に解説しています。本記事を通して、適切なAI開発を進めていきましょう！▼AIについて詳しく知りたい方は...

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＞