MLOps導入
コンサルティング
サービス

特定のクラウド、製品等、決まったサービスではなく、お客様の環境、組織、状況に応じた最適な MLOps 環境を提案・構築します。また、導入後のさらなる活用に向けた支援をいたします。

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LOps導入コンサルティングサービスとは

LOps導入コンサルティングサービスとは
MLOps導入コンサルティングサービス矢印

お客様の状態、環境にあわせた最適なMLOpsを実現

※MLOps（Machine Learning Operations）・・・機械学習モデルの開発、トレーニング、デプロイメント、運用保守、改善計画の策定まで効率的に行うためのプロセスの総称です。
MLOpsにより、チームは高い生産性、信頼性の向上、スケーラビリティの確保、リスク軽減、それぞれの役割をもったチームのコラボレーションによる推進を実現できます。
これにより、機械学習プロジェクトはより効率的で迅速に進められ、ビジネスへの付加価値が向上します。

AI活用の進め方と本サービスの対象

AIを業務で活用する際の進め方を3つのステップ「ステップ１：POC実施」、「ステップ２：個別実装」、「ステップ３：MLOps整備」と定義します。
本サービスでは、ステップ２・ステップ３を実施する企業を対象として最適なMLOpsを見据えたご支援をいたします。

AI活用の進め方と本サービスの対象

課題

MLOps環境イメージ

TIS×澪標が提供する
MLOps導入コンサルティングサービスの強み

TIS×澪標が提供するMLOps導入コンサルティングサービスの強み

サービスメニュー

メニュー	実施内容	概要
企画	・アセスメント・To-Beモデル作成・利用サービス選定・ロードマップの策定	AIモデルの開発・運用を最適な形で行うにあたり、お客様の組織、状況に応じた MLOps アーキテクチャの全体デザインを作成します。また、作成したデザインの実現及び利用に向けたロードマップ策定を行います。
プロセス整備	・プロセス設計・手順書作成　・AIモデル構築・運用プロセス　・システム開発・運用プロセス	AIモデル構築に必要な各構成要素（データレイク、データ準備、実験管理、パイプライン管理、モデルデプロイ、構成管理、モデル監視等）の設計・手順書を作成します。また、AIモデルを組み込むシステムの開発・運用プロセスについて、MLOps観点を考慮した設計・手順書を整備します。
リファレンスアプリ・環境構築	・リファレンスアプリ構築・MLOps環境構築	設計・手順書に従い構築を行う際に参照するための、簡易的なアプリケーションとMLOps環境を構築します。
運用/高度化	・定常運用保守　・精度監視・再学習　・モデルに対する問合せ対応・モデル改善・横展開に向けた利用促進	稼働しているAI モデルの精度監視・再学習実行、モデルに対する問合せ対応などの定常的な運用保守に加え、精度向上などのモデル改善を行います。また、新たなAI モデルの追加・横展開などの利用促進に向けた活動についてもご支援いたします。