資料の紹介
ビジネスにおけるデータの重要性、そしてAI（人工知能）の有用性が広く認識されるようになり、AIを活用したデータ分析プロジェクトを立ち上げる企業も珍しくなくなった。だが、機械学習モデルは構築できても、それを組織内に展開して実際のビジネスに生かす「本番稼働」にこぎ着けている企業はまだ多くない。
実際、機械学習モデルの本番環境への展開は一筋縄ではいかない。開発環境と本番環境の間にはしばしばかい離があり、チームによっては別の言語ですべてを書き直さなくてはならなくなったり、テスト手順やバックアップ計画の変更が必要になったりするケースが多いからだ。また、機械学習モデルの本番展開には、さまざまなアプローチや手法があり、それぞれ一長一短であることもかじ取りを難しくしている。
本資料では、データ分析プロジェクトを成功させるために知っておくべきポイントとして、開発環境と本番環境のギャップでつまずかないための戦略や手順を丁寧に解説する。「最適な運用手順」から「予期しない状況に備えるリスク管理」まで幅広いトピックを扱い、モデリングやコミュニケーション戦略にも言及。無事に本番展開を迎えるヒントが見つかりそうだ。
