デプロイ
AIやソフトウェアのモデルを開発環境から本番環境へ移行し、実際のユーザーやシステムが利用できるように配置・稼働させるプロセスを指します。学習済みのAIモデルを実用的なアプリケーションに組み込み、価値を生み出すために欠かせない重要な工程です。
システム運用のAI用語一覧
18件システム運用に関するAI用語を18件掲載しています。意味や使い方、関連用語を一覧から確認できます。
バッチ処理
バッチ処理とは、蓄積された複数のデータを一定のまとまり（バッチ）にして、一括で効率的に処理する仕組みです。AI分野では、大規模なデータセットを用いた機械学習モデルの訓練などで広く活用されています。
バッチ推論
バッチ推論とは、蓄積された大量のデータに対して、AIモデルがまとめて一括で予測や処理を実行する手法です。リアルタイム性が不要な場面で効率よく処理できるため、コスト削減や大規模データの分析に適しています。
スロットリング
スロットリングとは、AIモデルやAPIの利用において、一定時間あたりのリクエスト数や処理速度を制限する仕組みです。過剰な負荷からシステムを保護し、安定稼働や公平なリソース配分を実現するために広く導入されています。
AI運用
AI運用とは、開発したAIモデルを実際の業務システムやサービスに組み込み、安定かつ継続的に稼働させるための管理プロセスのことです。データの変化に伴うAIモデルの精度低下（ドリフト）を監視し、必要に応じて再学習やシステムのアップデートを行うことで、AIの品質と信頼性を長期的に維持する重要な役割を担います。
スイッチオーバー
スイッチオーバーとは、稼働中のメインシステムから、あらかじめ用意された待機システムへと、計画的に運用を切り替えるプロセスです。AIモデルの更新やインフラのメンテナンス時に、サービスを停止することなく安全に新旧システムを切り替えるために用いられます。異常発生時に自動で切り替わるフェイルオーバーと異なり、手動またはスケジュールに沿って意図的に実行されます。
ヘルスチェック
ヘルスチェックとは、AIモデルを組み込んだシステムや各種APIが正常に動作し、期待される応答を返せる健全な状態にあるかを自動的かつ定期的に確認する仕組みです。異常を早期に検知して自動復旧やトラフィック遮断を行うことで、AIサービスの可用性と信頼性を高めるために不可欠な運用技術です。
ダウンタイム
ダウンタイムとは、AIシステムやサーバーなどのITインフラが故障やメンテナンスなどにより利用不能になる時間のことです。ビジネスへの影響を最小限に抑えるためには、ダウンタイムを短くし可用性を高める設計が重要となります。
スケールイン
スケールインとは、システムにかかる負荷の減少に応じてサーバーの台数やリソースを削減し、システム規模を縮小させる手法です。クラウド環境などでコスト効率を最適化するために用いられる重要なプロセスです。
自動スケーリング
自動スケーリングとは、AIモデルの推論や学習処理における負荷の変化に応じて、計算リソースの容量を自動的に増減させる技術です。システム障害を防ぎながらコストを最適化できるため、クラウド環境でのAI運用において欠かせない仕組みとなっています。
サービスレベル指標
SLI（Service Level Indicator）とは、AIシステムやWebサービスの信頼性やパフォーマンスを定量的に測定するための具体的な指標です。システムの稼働状況や応答速度などを数値化し、品質管理の基準として用いられます。
ログ
ログとは、コンピュータシステムやAIモデルの動作履歴、実行結果、通信記録などを時系列で記録したデータのことを指します。AI開発や運用において、ログはシステムの異常検知や性能評価、モデルの改善に必要な学習データの収集に不可欠な役割を果たします。適切に記録・分析することで、AIの精度向上や安全性の確保を実現できます。
SLA
SLA（Service Level Agreement）とは、サービスの提供者が利用者に対して提供するサービスの品質基準を定義し、それを保証する合意のことです。AI分野では、クラウドサービスや大規模言語モデルなどのAPIにおいて、システムの稼働率や応答速度であるレイテンシの目標値を定め、基準を下回った場合の補償規定などを明確にするために活用されています。
レートリミット
レートリミットとは、一定期間内にAPIやサービスへアクセスできる回数を制限する仕組みです。AI分野では大量のプロンプト送信やAPI呼び出しの乱用を防ぎ、サーバーの安定稼働やサービス維持のために不可欠な制御技術として広く採用されています。
ステージング環境
ステージング環境とは、本番環境に非常に近い状態でAIモデルやシステムを動作させ、最終的な検証を行うためのテスト環境です。本番リリース前の予測精度確認や、インフラ負荷テストに活用されます。
アップタイム
アップタイムとは、システムやサーバー、AIサービスなどのITインフラが正常に稼働し、ユーザーが利用可能な状態にある時間やその割合を指します。クラウドサービスや生成AIのAPIなどでは、安定したサービス提供を示す重要な信頼性指標として扱われ、障害によるダウンタイムを最小限に抑えることが求められます。
障害復旧
障害復旧とは、AIシステムやサーバーなどがトラブルや災害によって停止した際に、正常な状態へ復旧させるプロセスです。AIモデルの運用において、データの損失を防ぎ、高可用性を維持するために不可欠な技術基盤となっています。
稼働率
稼働率とは、システムやAIモデルを提供するサーバーが所定の時間内で正常に動作・利用可能であった時間の割合を示す指標です。AI開発やクラウドインフラの運用において、SLAの達成度やダウンタイムの影響を評価するために極めて重要な指標として扱われます。