どんな場面で検討するか
独自の予測モデル等を学習し、実験・モデルの版・評価・配備を追跡して運用したい場合。既製の生成AI APIを呼ぶだけでなく、データとモデルを管理する業務で候補。
組織で使う条件
データ/コード/環境/モデルの版を結び付け、オンライン推論の遅延・誤判定・ドリフトを監視する。配備の切替と旧版への戻し方、使わない計算資源の停止/削除を決める。
採用前に試すこと
- 合成データを学習/検証に分け、評価指標と最低基準、誤判定の扱いを先に定める。
- 同じ環境とseedで2回学習し、モデル/データ版と評価を記録して単純な基準モデルと比較する。
- 検証用推論へ配備し、合成要求100件の遅延と結果、旧版切戻し、資源の停止/削除と費用を確認する。
合格と判断する条件
- モデルと環境が再現でき、事前基準と基準モデル比較を満たす。
- 配備/切戻しを再現でき、学習と常時推論の費用を分けて説明できる。合成データだけで実業務精度を保証しない。
見落としたくない点
- 既成APIだけで課題を解けるなら、独自学習/MLOpsの費用と保守を比較する。学習精度だけを見て、誤判定時の業務影響や配備後の変化を評価しない導入はしない。
- 既成APIだけで課題を解けるなら、独自学習/MLOpsの費用と保守を比較する。学習精度だけを見て、誤判定時の業務影響や配備後の変化を評価しない導入はしない。
根拠となる資料
Azure Machine Learning — 既存カタログの公式製品入口
What is Azure Machine Learning?