AI導入のプロセス

AIを導入・運用・実装するとき、どのようなプロセスがあるのか。各プロセスでは何をして、どのような問題が待ち構えているのか。SaaS(Software as a Service)の場合は、導入と同時に使えることが多いので、ここでは本格的なPaaS(Platform as a Service)を導入するケースで、どんなプロセスがあり、そこで何をやるか、どんな問題点(むずかしいこと)があるかなどを順次見ていくことにしましょう。PaaSを導入する場合、一般に大きく5つのプロセスがあります。①取得→②蓄積→③学習→④デプロイ→⑤運用。SaaSであれば、すでに学習をしたモデルが提供されますが、PaaSの場合、自分でオリジナルモデルをつくりますので、自前のデータがないと始まりません。そこで、最初は自社内にカメラを設置する、センサーを取り付けるなどして、データを「①取得」し、「②蓄積」し、次に「③学習」を経て、モデルを構築する、という流れになります。ここで「④デプロイ」という見慣れない言葉が出てきていますが、これは準備段階のAIのシステムを本番で、使用可能な状態にすることです。そして「⑤運用」のフェーズに進むというのが、ディープラーニング・システムを導入・運用する全体のプロセスです。なお、AI企業の場合、①データ取得~④デプロイの途中までしか受けもたないのが一般的です。一方、大手IT企業が提供するPaaS、IaaS(Infrastructure as a Service)の場合は①~⑤の中で部分的にサービスを提供することが多く、別途全体をインテグレードする必要があります。ですから、いっしょに仕事をするAI企業に対しては、事前にこの一連の流れの中で、「どこからどこまでを受けもってくれるのか」を必ず確認しておいてください。本当は最後の運用までアシス卜してもらうのがベストです。この「①取得→②蓄積→③学習→④デプロイ→⑤運用」の5段階のプロセスをさらに細かく分類したのが、次の9つのサププロセスです。「❶データの取得→❷データの蓄積→❸データの確認→❹教師データの作成→❺モデルの設計→❻学習→❼デプロイ→❽推論→❾再学習」。

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