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TISと澪標、AIモデルの管理・精度監視を実行できる「DataRobot AI Platform」の取り扱いを開始

2023年11月30日

TIS株式会社
澪標アナリティクス株式会社

TISインテックグループのTIS株式会社(本社:東京都新宿区、代表取締役社長:岡本 安史、以下:TIS)と澪標アナリティクス株式会社(本社:東京都江東区、代表取締役:井原 渉、以下:澪標)は、DataRobot, Inc.(本社:マサチューセッツ州ボストン、CEO:Debanjan Saha)のAIライフサイクルプラットフォーム「DataRobot AI Platform」(以下:「DataRobot」)の取り扱いを開始することを発表します。

DataRobot」は、AIの開発から運用までのライフサイクル全体をカバーするプラットフォームです。AIモデルの作成やシステム適用後のAIモデルの運用などAIを活用したいさまざまなフェーズで利用できます。
DataRobot」には、データからAIモデルを自動作成するAutoML/AutoTS機能、作成したAIモデルを運用するためのMLOps機能があります。TISと澪標ではMLOps機能に着目し、取扱いを開始します。

DataRobot AI Platformの概念図

DataRobot AI Platformの概念図

システム開発・運用のノウハウや実績があるTISとAI・データ分析会社である澪標は、「DataRobot」をMLOps※1の構築・運用・利用促進をサポートする自社サービスである「MLOps導入コンサルティングサービス」に組込み、以下のようなニーズを持つ企業へMLOps環境を提供いたします。

  • 様々なAIモデルをシームレスに運用管理したい
  • AIモデルの稼働状況・精度、データの変化を監視したい
  • 容易かつスピーディーに導入したい

TISと澪標は、データ加工~再学習までのMLOpsに「DataRobot」の監視機能を取り込むことで、「DataRobot」をベースとしたMLOps全体のベストプラクティスをご提供します。また、「DataRobot」を用いたMLOpsの運用方法・プロセスの手順書をお客様ごとにカスタマイズすることで、MLOpsの早期導入を実現します。

※1:MLOpsとは、機械学習(Machine Learning)、開発(Development)、運用(Operations)を組み合わせた造語で、優れた機械学習システムを実現するための手法や概念

背景

現在、企業のDXを推進するためのAI・データ分析関連の製品、サービス、アルゴリズムが数多く登場し、ビジネスでのAI・データ分析の活用が加速しています。しかし、そのAI・データ分析のモデルを安定的に運用する方法論・ノウハウについてはまだ十分に確立されておらず、AI活用を検討している企業ではこの点に課題を抱えている状況です。
そこで、TISと澪標ではこの課題を解決するために、AI・データ分析のモデルを安定的に運用するための「MLOps導入コンサルティングサービス」の提供を9月より開始しました。さらに、「様々なAIモデルをシームレスに運用管理したい」「AIモデルの稼働状況・精度、データの変化を監視したい」「容易かつスピーディーに導入したい」というニーズを受けて、ノンコーディングかつワンサービスでそれらの機能を提供できる「DataRobot AI Platform」の取扱いを今回開始します。

「DataRobot」の特長

  • 様々なAIモデルをシームレスに運用管理
    DataRobot」のAutoMLで作成したモデルでもそれ以外のモデルでも同じ環境上でデプロイできます。デプロイ後は、APIを通じてすぐに利用可能です。
  • AIモデルの稼働状況・精度、データの変化を監視
    AIモデルの稼働状況、データの質の変化(データドリフト)、正解データがあればAIモデルの精度を一つの画面で監視します。これらに異常がある時は監視画面にアラート表示されるとともに、メールで通知を受け取ることも可能です。
  • 導入が容易かつスピーディー
    DataRobot」を契約するだけでデプロイから監視までの機能が一つのプラットフォーム上で利用可能です。また、操作方法もシンプルで容易に利用できます。

DataRobot」の詳細は以下をご参照ください。
https://www.tis.jp/service_solution/datarobot_mlops/

今後について

TISでは、AIモデルを運用するためのMLOps領域について取扱いを推進・強化していきます。今後は「DataRobot AI Platform」のモデルを自動作成するAutoML/AutoTS領域についても提供サービスの拡充・強化を実施していきます。

エンドースメント

DataRobot,Inc.ジャパン カントリーマネージャー 馬場 道生氏は以下のように述べています。
「TISインテックグループが、「DataRobot」のパートナーシップにご参画頂いた事に心より感謝申し上げます。TISならびに澪標アナリティクスで長い間培ってきた機械学習プロジェクトの経験値およびMLOps導入コンサルティングサービスは、お客様環境下にある様々な機械学習モデルの実運用に必要な支援を提供しています。今回のパートナーシップによって、MLOpsカテゴリーで高い評価(Everest Group社)を得ている「DataRobot」もご活用頂く事で、より多くのお客様における予測AIの活用を成功に導けると確信しています。
(https://www.everestgrp.com/peak-matrix/machine-learning-operations-technology-provider-landscape-with-products.html )
また、昨今注目を集める生成AIの利活用においても、TISインテックグループが取り組まれている生成AI導入支援サービスとDataRobotが提供している生成AI関連サービスによって、日本企業のAI活用が加速することも期待します」

DataRobotについて

DataRobotはバリュー・ドリブンAIのリーディングカンパニーとして、オープンなAIプラットフォームと、AIに関する深い専門知識、それに幅広いユースケースに対応してきた経験を組み合わせた独自の協調的なアプローチで、ビジネスの運営、成長、最適化をさらに進められるようサポートしています。DataRobot AI Platform は、データ、アプリケーション、ビジネスプロセスに対する既存の投資を活かしながら、オンプレミスにもクラウド環境にもデプロイできる包括的なAIライフサイクルプラットフォームです。DataRobotと当社のパートナーが抱える世界最高クラスのAI専門家チームは、AIチーム(データサイエンティスト、ビジネス担当者、IT担当者)と連携してきた10年間の経験を活かして、頻発する問題を解決し、プロジェクトを成功に導くベストプラクティスを開発して、価値の実現、収益の増加、およびコストの削減にかかる時間を短縮しています。DataRobot の顧客には、フォーチュン 50 企業の 40%、米国の上位 10 銀行のうち8 行、製薬会社上位 10 社のうち7 社、電気通信会社上位 10 社のうち 7社、グローバルメーカー上位 10 社のうち 5 社が含まれています。
https://www.datarobot.com/jp/

「MLOps導入コンサルティングサービス」について

MLOps導入コンサルティングサービスは、MLOpsアーキテクチャの全体デザイン、ロードマップ策定、プロセス設計・手順書作成、簡易的なアプリケーションとMLOps環境の構築、定常運用、利用促進をサポートするサービスです。
AIモデルを精度維持した長期的なビジネス活用、および適用範囲拡大による更なるビジネス貢献を目指します。
https://www.tis.jp/service_solution/mlops/

TIS株式会社について(https://www.tis.co.jp/

TISインテックグループのTISは、金融、産業、公共、流通サービス分野など多様な業種3,000社以上のビジネスパートナーとして、お客様のあらゆる経営課題に向き合い、「成長戦略を支えるためのIT」を提供しています。50年以上にわたり培ってきた業界知識やIT構築力で、日本・ASEAN地域の社会・お客様と共創するITサービスを提供し、豊かな社会の実現を目指しています。

澪標アナリティクス株式会社について(https://mioana.com/

澪標アナリティクスは、統計学・機械学習、データマイニング、数理最適化等の様々な手法を組み合わせた「データ分析」により、事業上の課題を解決することにフォーカスしたデータ分析特化型コンサルティングファームです。 ビッグデータに価値をもたらす専門家集団として、作業としての分析業務だけではなく、データサイエンスのビジネス応用を通した顧客利益創出に強みを持っています。

本件に関するお問合わせ先

報道関係からのお問い合わせ先

TIS株式会社 企画本部 コーポレートコミュニケーション部 浄土寺/髙橋/三輪
TEL:050-1702-4071 E-mail:tis_pr@ml.tis.co.jp

本サービスに関するお問い合わせ先

TIS株式会社 ビジネスイノベーションユニット
ビジネスイノベーション事業推進部 マーケティング窓口
E-mail:biu_marketing@tis.co.jp

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更新日時:2023年11月30日 13時0分