匿名クライアント向けMLOpsパイプライン

この記録が匿名である理由

Netbaseがポートフォリオで名前を公開しているAIクライアントは4over4のみで、レコメンデーションエンジンの案件が該当します。それ以外にも、MLOpsパイプライン・RAGナレッジアシスタント・ドキュメントAIなど、名前を公開していないクライアント向けにAIプロジェクトを納品しています。David（CEO）の方針により、これらの案件はいずれも匿名で記録しています。記載するのはAIシステムの種類とNetbaseの役割のみであり、組織・データ・モデルを特定できる情報は一切含みません。

MLOpsパイプラインが通常カバーする範囲

MLOpsパイプラインは、モデル開発を一回限りの実験から再現性のあるリリースプロセスへと転換します。トレーニングデータセットはバージョン管理され、各トレーニング実行はコードと設定とともに記録されます。候補モデルは、評価セットでの合格と本番稼働中のモデルとの比較をクリアしてはじめてリリースされます。リリース後は、データドリフト・予測品質・コストを継続的に監視し、担当オーナーにアラートを発報するとともに、前バージョンへのロールバックパスを維持します。

これはカテゴリの説明です。クライアントのパイプラインの具体的な工程・ツール・モデルは公開していません。

類似パイプラインの検討にあたって

当社の責任あるAIとMLOpsサービスは、評価・バージョン管理・監視・インシデント管理をカバーしています。データエンジニアリングはトレーニングデータの準備を担い、機械学習開発はリリースするモデルを構築します。使用するツールについてはデータ・AIスタックページで説明しており、エンタープライズAIレディネスアセスメントガイドでは最初に確認すべき条件を解説しています。Netbaseのプロジェクトの多くは、ディスカバリー後にスコープと価格を合意した請負契約で納品されます。マイルストーン型およびリテーナー型も対応可能です。

その他の事例はNetbaseの実績でご覧いただけます。類似プロジェクトの確認はNetbaseへのお問い合わせからどうぞ。