DataRobot AI Platformはどのようにバリュー・ドリブンAIを提供しているか？

AIの導入における今日の最も一般的な課題の1つは、あまりにも多くのプロジェクトが完了せず、明確なビジネス成果を得られていないということです。この1年間、何百人ものお客様と会話し、さらにプロジェクトを分析する中で、私たちはすぐに、AIに対する新しいアプローチが必要であることに気がつきました。この新しいアプローチを実現するために、私たちは「バリュー・ドリブンAI」と名付け、お客様がより早く価値を実現できるような新たなプラットフォーム機能の設計と強化に着手しました。

本日は、AIへの投資から一貫して価値を提供するためのAIプラットフォームの主要な要件として、私たちが学び、確立したものを共有したいと思います。また、これらの要件を満たし、それを超えるためにDataRobotで開発したイノベーションと機能を共有できることを嬉しく思います。 

モデル・ドリブンAIが価値を提供するには至らない理由

モデル中心、データ中心のMLでモデルの性能だけに焦点を当てるチームは、大局的なビジネスの文脈を見失う危険性があります。このような焦点は、ビジネスパフォーマンスの向上とは対照的に、モデルパフォーマンスを向上させるために、より優れたアルゴリズムやニューラルネットワークを構築したり、より多くのデータを見つけることに傾倒しすぎることになりがちです。このような狭い焦点は、正確で真のインサイトが本当に有用でないことにつながり、ビジネスの利害関係者に不満を抱かせることになりかねません。AIチームが本当にすべきことは、まずビジネス上の問題を考え、ツールを使ってビジネス関係者と有意義なコラボレーションを行い、プロジェクトが期待に応えられないということがないようにすることです。

AIがもたらす価値を実現するために、AIチームに必要なこととは？

実験とビジネスとのコラボレーションのためのより良い方法：AIチームは、多くのML問題文に対して迅速に反復し、異なるアプローチやコホートを比較し、ビジネスのSMEから学び、モデル構築の反復を行うために、適切なツールとプロセスを必要とし、シンプルで膨大な手作業を必要としません。

現実世界の制約の中で、生産規模を拡大するための信頼性と再現性の高い方法：持続的な価値を生み出すには、意思決定を行うユーザーの目の前で、モデルやインサイトを本番に導入できる必要があります。つまり、モデルのテストや文書化、パイプライン全体の自動化、ビジネス上重要なアプリケーションやワークフローにモデルをシームレスに統合するためのツールが必要です。

ベストプラクティスのコンプライアンスとガバナンス：企業は、データサイエンティストが信頼できるモデルを提供し、長期的に守ることができることを認識する必要があります。これは、安全性のベストプラクティスをプロアクティブに実施し、プロセスを遅らせることなく最高のガバナンス標準を適用することを意味します。

幅広い企業のエコシステムとうまく連携するAIプラットフォーム：インフラ、実務者向けツール、データプラットフォーム、ビジネスアプリケーションなど、企業がすでに行っている多額の投資とシームレスに統合するプラットフォーム。

AIの課題と複雑さを克服するための専門家のアドバイス：AIチームは、価値を高めるために単独で行動する必要はありません。AIの成熟度を高めるために、適切な段階で適切な専門知識が必要なのです。 

DataRobot AI Platformがバリュー・ドリブンAIを実現する

新たな DataRobot AI Platform 9.0のリリースでは、MLライフサイクルに存在する障壁を取り除きました。複雑さを取り除き、MLライフサイクルのエンドツーエンドを合理化したことで、チームは簡単にコラボレーションでき、迅速に実験でき、そして最も重要なことは、どんなモデルでも迅速に本番に投入できるようになりました。 

コラボレーティブな実験体験 – Workbenchと呼ばれる新しい体験には、モデリング用の新しい統合データ準備や、完全なコードファースト体験を提供するノートブックなどの新機能が搭載されています。これにより、チームはすべてのML資産を1つの場所でコラボレーションできるようになり、より迅速に実験できるようになります。

プロダクション規模での価値 – DataRobotのML Productionは、単なる基本的なMLOpsツールではなく、新機能により、モデルパフォーマンスの拡張と維持がさらに簡単かつ迅速になりました。CI/CDのための新しいGitHub Marketplace Actionは、DataRobotを既存のDevOpsプラクティスに統合し、ビジネスパフォーマンスを追跡するためのカスタム推論メトリクス、およびドリフト管理機能の拡張スイートは、モデルが期待通りに動作することを保証します。 

確実なコンプライアンスとガバナンス – DataRobotは、常にガバナンスの確保に力を入れてきました。Datarobotの外部で構築されたモデルをサポートするために、ガバナンスとコンプライアンスの機能を拡張し、外部モデルの新しいコンプライアンス文書、MLflow実験のメタデータの統合、バイアス緩和機能により、チームがAI成果物のすべてを監視および制御できるようにしました。  

幅広いエンタープライズエコシステム – DataRobot AI Platformは、企業が既存の投資から価値を最大化できるように、主要な統合をサポートするオープンシステムです。新しいSnowflake統合とSAPジョイントソリューションは、データから実験、デプロイメントのループを緊密化しました。一方、新しいKubernetesのサポートは、インストールを標準化し簡素化します。プラットフォームの導入に関しては、オンプレミスでのセルフマネジメント、パブリッククラウドのVPC、フルマネージドのマルチテナントSaaS、シングルテナントSaaSなど、お客様は最も幅広いインフラの選択肢を得ることができ、あらゆるニーズに対応できるオプションが用意されています。

DataRobotの新しいサービスパッケージは、お客様が90日以内に価値を実感できるよう支援します。また、新しいAIアクセラレータは、コードファーストのモジュール式ビルディングブロックと特定のユースケース用のソリューションテンプレートで、お客様のAIプロジェクトと成果のジャンプスタートを支援するよう設計されています。 

新しいDataRobotのAIプラットフォームを探る

また、9.0ブログシリーズを継続し、9.0の新機能を深く掘り下げていきますので、ご期待ください。また、9.0の新機能を詳しくご紹介するデモをご希望の方は、弊社までご連絡ください。 

まだ始まったばかりです。

執筆者について

ヴェンキー・ヴィーララガヴァン

Chief Product Officer

ヴェンキー・ヴィーララガヴァン は DataRobot の製品チームの責任者であり、DataRobot の AI Platform の作成と提供を推進しています。製品リーダーとして 24 年を超える経歴を持っており、以前は Microsoft 社や初期のスタートアップ企業であった Trilogy 社で勤務していました。Venky は世界の極めて複雑な組織や大規模な組織の一部で、ハイパースケールのビッグデータと AI プラットフォームの構築について 10 年以上を費やしてきました。米国ワシントン州シアトルに家族と共に住んでおり、ハイキングやランニングを楽しんでいます。

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