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Scaling AI in Australia and New Zealand with ML Foundations and Databricks (ML FoundationsとDatabricksを用いたオーストラリアとニュージーランドにおけるAIのスケーリング)

セッションの要約

今日、私たちはオーストラリアとニュージーランド全域でAIを再現可能でスケーラブルな方法で実装するという重要なトピックについて深く掘り下げました。Mantel GroupとDatabricksからの広範な洞察を提供するこのセッションは、地域内でのAI採用における実際の使用事例と必要な学びを明らかにしました。

議論では、AIを効果的にスケールするために必要な具体的な課題とそれに対応する戦略的措置について取り上げました。以下に、AI採用における障害と戦略的アプローチに関してMantel Groupが提示したいくつかの重要な洞察をまとめます:

主要な課題とアプローチ:

  1. チーム間でのAIスケーリングの課題

    • さまざまなチームや部門にわたってAIを効果的にスケーリングするには、組織全体で統一された戦略が求められます。これには技術的な実装だけでなく、プロセスとガバナンスフレームワークの標準化も必要です。
  2. AIスキルの民主化

    • 組織の各層にAIアプリケーションの範囲を広げることで、より多くのチームがデータ駆動型の意思決定を取り入れることが可能になります。この開発の一歩は、構造化された教育と一貫したトレーニングプログラムを必要とします。
  3. データ品質と信頼性

    • AIソリューションをスケーラブルにするためには、高いデータ品質と整合性の維持が至上命題です。整理された高品質なデータは、成功した実装には欠かせない効率的なAIアルゴリズムの基盤を形成します。
  4. 再利用可能なフレームワークの活用

    • 既存のフレームワークを利用することで、AIの採用を大幅に加速し、過剰な実験的なプロセスを防ぎながら、迅速に実用的な価値を引き出すことができます。
  5. スケーラブルなインフラの構築

    • 強固な技術インフラは効果的なAIデプロイメントの基盤を形成します。これには、コンピュートリソースの管理、データストレージの最適化、効率的なネットワーキングソリューションの確保が含まれます。

これらの洞察は、効果的なAIスケーラビリティにおける一般的な障壁を浮き彫りにし、これらの課題をナビゲートするための明確な戦略を示しました。これにより、オーストラリアとニュージーランドの組織内でより強固な採用とスケーリングプロセスが保証されます。

実用的なソリューションとフレームワーク

AIプロジェクトを成功に導くためには、適切なフレームワークと実用的なソリューションが不可欠です。

1. 人材 - AIプロジェクトには「適切な人材」の選定が重要です。各チームメンバーは、自身の役割と責任を理解し、組織内でAI use casesを前進させるために積極的に関与する必要があります。

2. プロセス - AIプロジェクトの流れと手順を整理的に管理することも欠かせません。透明性のあるプロセス設計により、プロジェクトの各段階で必要な調整や評価が可能となり、全チームメンバーが共通の目標に向かうことが保証されます。

3. テクノロジー - 最後に、効果的な技術サポートはプロジェクトの成功または失敗に大きな影響を与えます。使用するAI技術やツールは最先端のものであり、プロジェクトの要件に適切にマッチしている必要があります。

これら3つの重要な柱を理解し、効果的に対処することがAIプロジェクトの成功への道を築きます。

強固なAI基盤を築くための3つの柱

  1. 企業内でのAI開発とテストの自由 組織内の各部門がそれぞれのペースでAIを開発・テストできる環境を作ることが重要です。これには柔軟な許可と適切なリソースの割り当てが必要です。

  2. 分散データと機械学習 データの境界を越えない形でAIの進歩を支援する技術の導入が不可欠です。分散学習とピアレビューの使用は、データのプライバシーとセキュリティを守りながらイノベーションを促進するのに役立ちます。

  3. AI成熟度の評価とギャップの特定 組織のAI成熟度を向上させるためには、現在の状態を正確に理解し、改善のための領域を探ることが重要です。提供される高レベルのチェックリストは、組織のAIインフラを強化するための主要領域を特定するのに役立ちます。

AI基盤とは何か?

AI基盤の構築は、AIロードマップの作成から始まります。この計画は、組織のビジョンとAI技術の可能性をつなげ、各段階のための明確な目標を定義します。

エンタープライズADを事例として、集中型運用モデルの実装が詳細に説明されました。ここでは、単一の集中型チームが、様々なビジネスユニットやステークホルダーに効果的にサービスを提供するための予測モデルのリポジトリを監督しています。このような集中化は、データの取り扱いやリソースの配分を合理化するだけでなく、より一体化された運用環境を促進します。

さらに、エンタープライズADはAzure上のDatabricksを取り入れることで、運用能力を進化させました。このステップは、様々なビジネスニーズや技術的な配置にカスタマイズ可能なフレームワークの適応能力を示す重要なアップグレードを表しています。

MLワークフローの自動化

オーストラリアとニュージーランドでのAIのスケーリングの文脈において、Mantel Groupの専門知識は、データ機能からモデルデプロイメントと推論にシームレスに統合するMLワークフローを自動化する上で重要です。特に利益をもたらすのは、「ファッションプリント」のように部分的にジョブを定義する能力で、完全な再トレーニングの必要性なしに更新を許可します。

例えば、モデルの再トレーニングは月に一度行われるかもしれませんが、ファッションプリントのような特定のタスクはもっと頻繁に(おそらく毎日または毎時)更新されることがあります。この柔軟性は、企業がそのAIオペレーションを即時の運用要求とシームレスに同期させる能力を高めます。

CI/CDパイプラインの効率

Mantel Groupのデモンストレーションは、CI/CDパイプラインの効率を鮮やかに示しました。オーケストレーションジョブをクリックするだけで、すべてのコンポーネントが見えるようになり、所定のYAMLファイルの仕様に従ってうまく構造化されたRACダイアグラムによって導かれます。この透明性と組織性は、データアナリストと機械学習エンジニアが精密にルーティンおよび探索的なジョブを構築し、管理するのに役立ちます。

実地デモンストレーションから明らかになったのは、既存のプロセスにテクノロジーを戦略的に統合することが、単なるデプロイメントを超えて重要であるということです。これらの実世界でのアプリケーションから得られる実用的な洞察は、理解を深めるだけでなく、参加者の興味をかき立てます。このような教育的デモンストレーションは、効果的なスケーリングに不可欠な戦略的AI統合の重要性を強調します。

まとめ

セッション中、オーストラリアとニュージーランドの業界リーダーは実践例と、議論されたスケーラビリティの課題に対処するための効果的な戦略について議論しました。Mantel Groupによって提供された洞察は、リソース革新の不可欠性、法的基準への厳格な遵守、効果的なトレーニング体制および戦略的なグローバル採用を通じた地元の専門知識の強化について強調しました。これらの障害を思慮深く対処することで、これらの地域の組織はAIイニシアティブを成功裏にスケールアップすることができます。


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