AIの導入において、概念実証(PoC)止まりで本番に移行できないまま終わることを繰り返す、“PoC疲れ”と呼ばれる現象がある。多くの場合、AIは開発した後も精度や機能を高めるチューニングや改良が欠かせないが、その段階にいく前に「実用にならない」と判断してしまうようなケースだ。これを乗り越え、AIを有用な経営ツールにするには、どうすればよいのか? ヤマト運輸がエクサウィザーズの協力で導入した「MLOps」に、大きなヒントがありそうだ。
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AIの導入において、概念実証(PoC)止まりで本番に移行できないまま終わることを繰り返す、“PoC疲れ”と呼ばれる現象がある。多くの場合、AIは開発した後も精度や機能を高めるチューニングや改良が欠かせないが、その段階にいく前に「実用にならない」と判断してしまうようなケースだ。これを乗り越え、AIを有用な経営ツールにするには、どうすればよいのか? ヤマト運輸がエクサウィザーズの協力で導入した「MLOps」に、大きなヒントがありそうだ。
AIのPoC疲れから脱却せよ!「MLOps」の導入がヤマト運輸にもたらした確かな効果 [ 2/2 ] AIの導入において、概念実証(PoC)止まりで本番に移行できないまま終わることを繰り返す、“PoC疲れ”と呼ばれる現象がある。多くの場合、AIは開発した後も精度や機能を高めるチューニングや改良が欠かせないが、その段階にいく前に「実用にならない」と判断してしまうようなケースだ。これを乗り越え、AIを有用な経営ツールにするには、どうすればよいのか? ヤマト運輸がエクサウィザーズの協力で導入した「MLOps」に、大きなヒントがありそうだ。