「信頼できるAI」を実現、MLOpsに求められるデータの信頼性をどう確保する？

　AIと機械学習モデルを利用したデータ分析が浸透しつつあり、AIそのものにも高い信頼性、倫理的な透明性が求められるようになっている。AIの信頼性が確保されることで、組織の収益と従業員／顧客の満足度は向上し、市場における競争優位性も高まるためだが、ではその実現に向け、組織はどこから取り組むとよいのか。

　まずはデータ分析と機械学習の基盤としてのMLOpsがどのような要素で構成されているか、それらを自社の環境で実現する方法を理解することが重要になる。また、そのためのアーキテクチャには、ソースを問わずあらゆるデータをその来歴やプライバシーコントロールも含めて統合し、それを必要な人にリアルタイムで提供できること、MLモデル構築の一連のプロセスを自動化できることも求められる。

　本コンテンツでは、AIおよびMLOps、そしてデータに至るまで、高い信頼性を確保し、その運用の効率化を進める方法を解説する。併せて、組織内のデータアクセスを簡素化、透明化し、セルフサービスでのデータ活用を促進するソリューションと、その導入事例も紹介するので参考にしてほしい。