AI／機械学習環境を構築するための最重要事項とは？

　AIおよび、その関連テクノロジーであるML（機械学習）やDL（ディープラーニング）。これらを活用することで、データからより多くのビジネス価値を引き出し、「顧客満足度の向上」「システムやサービス運用の自動化」「コストの削減」「意思決定の迅速化」など、さまざまなメリットが組織にもたらされるようになった。

　こうした状況において注目されているのが、AI／MLモデルの作成からトレーニング、アプリへのデプロイ、モニタリングによる継続的な改善まで、包括的にカバーする運用の形であるMLOps（機械学習運用）だ。しかし、そのための環境を構築する際に、多くの組織が「人材不足」「データの信頼性の不足」「インフラやチームの分断とサイロ化」といった課題に直面することになる。

　そこで本資料では、AI／ML／DLのアプリケーションへの実装と改善が可能な環境を構築するための、課題と解決策を解説する。さらに、クラウドネイティブ化やコンテナ基盤移行などのMLOpsの実践に向けたポイントを各業界の事例を交えながら紹介しているので、ぜひ参考にしてほしい。