INNOVATED.当サイトは、ブラウザのJavaScript設定を有効にしてご覧ください。2022本記事は5分程度でお読みいただけます。詳細のご紹介資料はこちらはじめに人工知能の技術はますます一般的に利用可能になっており、多くの企業が手元に溜め込んだデータを元に機械学習を活用し、社内の業務効率化や事業の改革に活用しようと目論んでいます。今回は、機械学習プロジェクトを進める大まかなステップとステップにおける課題、解決策をご紹介したいと思います。大きく4つのフェーズに分けることができます。各フェーズ毎にアジャイルに繰り返し仮説・検証のサイクルを回していくことになります。各フェーズについて簡単に以下の通り説明します。●企画構想フェーズビジネスゴールを見据えてどのような品質の人工知能エンジンが必要かなどについて、総合的に検討をしていきます。どのようなアプローチでビジネスゴールを実現していくかを明確にしていきます。●PoCフェーズ企画構想フェーズで考えたアプローチ方法をベースに、技術的な検証を中心に行っていきます。ここではデータの収集(企画構想の段階から早めにはじめられるようであればはじめておければ良い)をし、そのデータを元に技術検証を行います。●実装フェーズPoCフェーズでビジネスゴールを満たす(少なくとも現実路線のレベル感)ことが分かってきたら、機械学習のモデル開発に進みます。ここでは、機械学習モデルの開発を中心とし、モデルの出力を繋ぐAPIなどのバックエンド部分の開発やWebアプリケーションなどのフロントエンドの開発も行います。最終的にはクラウドにデプロイするため、クラウド上でのアーキテクチャも設計/開発します。●運用フェーズ最終的には、企画構想フェーズで設定したビジネスバリューが実現できているかをしっかりとモニタリングし、さらには開発した機械学習モデルのチューニングを行います。MLOpsという考え方があるように、継続的に機械学習のモデルをチューニングしていくパイプラインの設計なども重要になります。サービスが安定稼働するようにサービスのインフラ運用の設計を行うことも重要です。機械学習プロジェクトを進める上でのポイント上記のようなプロジェクトの進め方で重要なのは、企画構想フェーズです。理想的なビジョンを追い求めてしまったり、明確なビジョンを持たずにプロジェクトを進めてしまうと、次のフェーズ以降で行き詰まってしまい、PoC止まりのプロジェクトになってしまう危険性をはらむことになります。ある程度現実路線のレベル感のビジネスゴールを設定しておくことや、PoCフェーズで適切に専門家の知見を活用することで、早いタイミングで方向を修正しながら進めることも可能です。解決策TC3では、企画構想フェーズから機械学習プロジェクトのエキスパートが伴走型でご支援させていただいています。構想フェーズでは、上述したように「現実路線レベル」のゴール感も含めてお客様と対話形式で決めていきます。その後、PoCフェーズでは、TC3の機械学習エキスパートとTopcoderの専門家が技術検証を行い、週次・隔週で結果報告をいたします。PoCフェーズまでで検証がうまくいけば、そこで開発された機械学習エンジンをもとにアプリケーションへの組み込みを行うか、さらに精度の良い機械学習エンジンをTopcoderコンテストで入手することも可能です。詳細のご紹介資料はこちら詳細は以下のフォームからダウンロード可能です。TC3はTC3はクラウド基盤、データサイエンス、ブロックチェーンなどの先端技術、そしてウェブ・モバイルアプリケーションの4つのテクノロジー領域に対して、グローバル開発者コミュニティであるTopcoderをはじめとしたGigを活用した独自の共創プロジェクトマネジメント手法により、お客様のクイックウィンを実現するための技術コンサルティングサービスを提供しています(Topcoderサービスについて)。2024で代表の須藤が登壇いたします。