「MLOps」の導入支援、AIの実用化を阻むハードルを乗り越えるには

　ビジネス環境の急変を受け、デジタルトランスフォーメーション（DX）に着手する企業は急増した。そのために利用されるテクノロジーの中でも、蓄積されたデータから知見を獲得することなどを目指して、多くの企業が注力しているのがAIだ。ただ、その開発は大半が手作業で進められていることから実用に至らないケースが多い。

　これを解決すべく登場したのが、インフラからソフトウェアまで最適な環境構築を支援するAI基盤サービスだ。AIのエキスパートによる導入・運用支援の2種類で構成され、AI開発向けソフトウェアの導入や運用をはじめ性能問題の解決などを幅広くサポート。複雑なOSSの組み合わせ調査や検証を任せられるほか、活用時のノウハウなども提供されるため、企業側はAIの開発に専念できる。

　機械学習モデルのライフサイクルを管理する「MLOps」を取り入れている点も特徴の1つで、AI開発の効率化や自動化をさらにスムーズに進められるようになるという。本資料では自社内で取り組んだセキュリティやGPU割当管理の自動化事例を交え、同サービスについて詳しく紹介する。