AIのメンテナンスを外注できるサービス「ゆりかご.AI」システム導入後の精度の低下などに対応

「AIの精度が悪くなった気がするが原因不明／調整ができない」「メンテナンスの工数がかかり過ぎている」「PoCからのベンダーではあるが運用費用の見直しをしたい」など、AI運用フェーズでの課題は尽きない。

株式会社DataEggは7月22日、AIの精度の低下に伴うモデル構造の見直しを含む包括的な保守・運用の切り替えを依頼できるサービス「ゆりかご.AI」をリリースしたと発表した。

AIシステム開発後の現場の課題

各企業でAIの導入が進んできているものの、初期のPoCをピークに、実運用から生じた予想外のデータなどでAIの精度が落ちてしまうという実情がある。

そのため導入企業は開発ベンダーの保守運用を通してメンテナンスをするが、「発注金額が合わない」などの理由でシステムを使い続けるための調整ができず、かえって現場の負荷になってしまうケースがあるという。

「ゆりかご.AI」は、現場で求められるAI本来の効果を発揮し続けるためのメンテナンスを外注できるサービスだ。

本サービスは、需要予測・推論／チャットボット（応答）／自然言語処理／画像認識など幅広く対応している。

特徴は以下のとおり。

AIモデルの単発メンテナンスに対応
現状を再確認し、以前の予測精度に近づけたい場合などの単発メンテナンスもできる。また、既存運用のなかでのセカンドオピニオンとして、同社ならではのアプローチによる精度改善も提案可能
継続的な保守・運用
定期的にイレギュラーなデータが発生する場合などはAIの精度を担保するため、継続的なメンテナンスが必要。ゆりかご.AIは長期間を見越した継続的な保守・運用ができる
より効果が出る改善施策の提案
保守運用の中で必要だと感じた改善施策を適宜提案する。実際の活用の中で生じるさまざまなデータを考慮しつつ成果を出し続けるための改善ポイントも伝える

サービスの流れは以下のとおり。