ロールアウト
AIモデルやシステムを本番環境へ段階的あるいは全体に展開し、実際のユーザーや業務で利用可能にするプロセスのことです。AI開発において、検証環境から本番環境への安全な移行を実現するために重要な役割を果たします。
AI運用のAI用語一覧
8件AI運用に関するAI用語を8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。
モニタリング
モニタリングとは、本番環境で稼働するAIや機械学習モデルの予測精度、推論速度、入力データの質などを継続的に観測・記録する取り組みです。実環境の変化に伴う性能低下を早期に検知し、モデルの再学習や障害対応を迅速に行うために不可欠な運用プロセスです。
データドリフト
データドリフトとは、機械学習モデルの訓練時に使用したデータと、本番環境で実際に入力されるデータの分布が時間の経過とともに変化する現象です。モデルの予測精度低下を招く主要因であり、適切なモデル監視と再学習の判断基準として重要視されています。
サプライチェーン
サプライチェーンとは、製品やサービスが原材料の調達から製造、流通を経て消費者に届くための一連の流れを指します。AI分野においては、データ収集やアノテーション、AIモデルの学習、システムのデプロイに至る一連の供給網を「AIサプライチェーン」と呼びます。構成要素の健全性を確保し、セキュリティリスクを防ぐ管理が重要視されています。
プレイブック
プレイブックとは、AIの導入や活用、プロンプト設計などの運用プロセスを標準化し、再現性の高い結果を得るためにまとめた手順書やガイドラインのことです。AIモデルやエージェントの操作手順、ベストプラクティスを定型化することで、組織全体で効率的にAIを活用し、品質のばらつきを防ぐ役割を果たします。
高可用性
高可用性とは、システムやAI基盤が障害に対して停止しにくく、長期間にわたり安定して稼働し続ける能力のことです。AIサービスやクラウドインフラの継続的な提供において極めて重要な要件となります。
ベストプラクティス
AIや機械学習の開発・運用において、過去の実績や検証に基づき「最も効果的で効率的」と評価された設計手法や運用の実践例のことです。プロジェクトの失敗リスクを減らし、品質の向上や作業の効率化を実現するための標準的な指針として活用されます。技術の進展に伴い内容も進化します。
推論コスト
推論コストとは、学習済みのAIモデルが新しいデータに対して予測や生成などの処理を行う際にかかる計算リソース、運用費用、処理時間のことを指します。特に大規模言語モデルの普及に伴い、サービス運用時の継続的な費用や応答速度に直結する推論コストの最適化が重要視されています。