機械学習（ML）モデルは本番稼働させた後、精度が下がっていくケースがある。そこでAI（人工知能）によるDX（デジタル変革）で先行する企業の間では、MLモデルを継続的に改良する「MLOps」に取り組むケースが相次いでいる。AIをビジネスに活用するうえでMLOpsは必須だ。
ヤマト運輸はMLモデルによって、全国に約6500カ所ある配送センターごとの荷物量を予測し、各センターの人員やトラックの手配に役立てている。2021年1月に本番導入し、現在は主に月次で新しいモデルを開発し更新している。MLOpsの基盤を構築してデータの前処理やトレーニングなどのプロセスを自動化することで、新モデルの開発・更新に要する工数を従来の数分の1に短縮したという。
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https://xtech.nikkei.com/atcl/nxt/column/18/02045/052300003/
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