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クライアント名を公開しているAI案件は、レコメンデーションエンジンに関する4over4のみです。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を含むAIプロジェクトを複数のクライアント向けに納品していますが、これらは非公開です。David（CEO）の方針により、AIシステムの種別とNetbaseの役割のみを匿名で記録し、組織名・データ・モデルを特定できる情報は一切公開していません。

MLOpsパイプラインが通常カバーする内容

MLOpsパイプラインは、モデル開発を単発の実験から再現可能なリリースプロセスへと転換します。学習データセットはバージョン管理され、各学習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、評価セットおよび本番モデルとの比較に合格して初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・コストを監視し、担当オーナーにアラートを発報して、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。当該クライアントのパイプラインのステージ・ツール・モデルは公開していません。

同様のパイプラインを検討される方へ

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パイプラインが依存する学習データを準備し、機械学習開発はリリースするモデルを構築します。使用ツールの詳細はデータ・AIスタックのページに記載しており、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する固定価格契約で納品されます。マイルストーン型およびリテイナー型も提供しています。

他の実績はNetbaseの実績一覧でご覧いただけます。類似プロジェクトのご確認はNetbaseへのお問い合わせからどうぞ。