日経コンピュータ 2022年5月26日号 〜MLOpsでAIを育てる〜

表紙は、「MLOpsでAIを育てる　「一度つくって終わり」は通用しない」です。

MLOpsにより、如何にしてAIの精度を高めていくかの事例が紹介されていました。

数ある記事の中から、私が印象に残ったテーマを紹介します。

印象に残ったテーマ①　エンベデッドファイナンス（組み込み型金融）の活用

ヤマダホールディングスやドコモといった、元々銀行機能を持っていなかった企業が他社のBaaSを活用し、銀行業界に参入するという記事が紹介されていました。
BaaSを使うことで、自ら銀行免許を取得するケースと比べて桁が1つ以上安くなるようです。
こういった企業が銀行機能も持つことで、今までにはなかった条件でローンを組むことができる等、様々なサービスが期待されます。

印象に残ったテーマ②　個人情報保護は信頼への投資

2022年4月の改正個人情報保護法をうけて、丹野委員長のコメントが紹介されていました。
その中で、「「個人情報保護は法令遵守のコストだ」と考えるよりも、むしろ個人データの活用方法を法令に則して設計していくなど、企業価値を向上する部分に投資をしたらどうですか」という意見が印象的でした。
個人情報の扱いが厳しいヨーロッパ等を含め、グローバルに活躍できる企業になるために、個人情報の扱いに対する意識改革が求められていると感じました。

印象に残ったテーマ③　MLOpsでAIを育てる

日本郵船やヤマト運輸、SUBARU等におけるMLOpsによるAIの精度向上に関する記事が紹介されていました。
その中でも、三菱ガス化学のHuman in the Loop Machine Learning（HITL,人間参加型機械学習）というアプローチが印象に残りました。
人間の仕事の負荷は増やすことなく、AIの判定結果の評価を業務に組み込むことで、AIの成長を促します。
AIを構築する際は、パイプライン設計による自動化だけでなく、HITL等により継続的にAIを改良するという視点も意識したいものです。

まとめ

MLOpsに様々な企業が取り組んでいることが分かりました。
他にも、非常に勉強になることが書いてあるので、ぜひ読んでみてください。