AIモデルの保守・運用をブラウザ上で簡単に、アイデミーが企業のAI内製化を支援する新サービス

AI学習プラットフォーム「Aidemy」や法人向けサービス「Aidemy Business」を展開するアイデミーは4月6日、AIシステムの運用コストを下げる新プロダクト「modeloy」をプレローンチした。

modeloyが解決するのは、企業が機械学習モデル（AIシステム）を開発した後に直面する“実運用”の課題だ。

アイデミー代表取締役CEOの石川聡彦氏によると「機械学習モデルを作った先の工程で、開発しないといけないシステムが膨大すぎることが大きな課題になっている」そう。具体的にはモデルの監視システムや管理画面、ハードウェアの設定（IoT関連の場合）などが必要で、その工数や知見がボトルネックとなり、実運用までに時間がかかったり、途中で頓挫してしまったりするという。

「Aidemy Businessを通じてさまざまな企業のAIプロジェクトの内製化を支援する中で、機械学習モデルは作れても、なかなか運用までたどり着かないという悩みを聞くようになった。原因を深くヒアリングしてみてわかったのが『実運用のハードルが高すぎる』ということ。機械学習モデルを作り始める段階では気づかなかった課題がどんどん出てくるので、運用を諦めてしまったという企業もある」（石川氏）

今回アイデミーが開発したmodeloyはAIシステムの運用・メンテナンスに必要な仕組みをパッケージ化してまるっと提供することで、AIの実運用のハードルを下げるサービスだ。

機械学習モデルのコードをアップロードするだけで機械学習モデルをデプロイできる仕組みを通じて、運用にかかる業務負担を減らせることが特徴。具体的には以下のような機能を搭載していく予定で、方向性としては「機械学習に特化したHeroku」にも近いという。

機械学習モデルのパイプライン整備（データ蓄積、再訓練…etc）エッジ端末の登録とエッジへのデプロイ機械学習モデルの圧縮モデルのABテスト / Canary Release機械学習モデルの性能推移自体への機械学習の適応（性能推移予測）