分析モデルの精度・品質維持の自動化により、業務品質確保・作業効率化を実現

モデル品質維持プロセスを自動化し、データサイエンティスト人財不足の解消を実現

AI/Analytics自動化ソリューション「AICYCLE®」

概　要

特　長

AI/Analytics自動化ソリューション「AICYCLE®」

継続的にAIを活用するためには、周辺環境の変化に合わせて、AIが予測を行う際の判断ロジックとなる「予測モデル」を評価・更新していくことが求められます。NTTデータでは、「予測モデル」を自動的に評価・更新することで、予測精度（予測モデルの品質）を維持する技術「AICYCLE®」を開発しました。予測モデル構築部分には、機械学習自動化プラットフォーム「DataRobot」を活用可能です。

●予測精度をモニタリングして劣化を検知、モデル再構築により業務品質を確保●モデル再構築からデプロイまでを自動化することにより、メンテナンス作業を効率化●過去に運用したモデルの管理、シミュレーション機能により、モデルガバナンスを強化

モデル品質維持プロセスを自動化し、データサイエンティスト人財不足の解消を実現AIの判断ロジックとなる「予測モデル」を、自動的に評価・更新することで、予測精度を維持する技術

AI/Analytics自動化ソリューション「AICYCLE®」

予測モデル構築に必要なデータの前処理や蓄積、精度低下の検知と予測モデル再構築、過去に運用した予測モデルの保存・管理などの機能を提供します。AICYCLE®と、当社AIインテグレーションサービスを組み合わせることで、ビジネスシーンでのAI技術活用を促進し、お客さまビジネスのデジタル・トランスフォーメーションをご支援いたします。

ソリューションの特長・メリット

三菱重工航空エンジン様の製造工程に「AICYCLE®」を導入し、不適合品の早期発見と工程改善の実現に向けた実証実験を実施

■ 予測精度維持による　業務品質確保・精度モニタリングによって早期にモデル劣化を検知・モデル再構築し、業務上求められる品質を確保

■ モデルメンテナンス　作業の効率化・モデル再構築からデプロイまで、モデル置き換えに要する作業を全自動化し、作業工数を削減

■ モデルガバナンスの　強化・過去運用したモデルの証跡管理、シミュレーション機能による効果検証で、運用面をサポート

※実証実験ではAIエンジン部分にDataRobot社が提供する機械学習プラットフォーム「DataRobot」を採用

予測処理

予測モデル構築⑥デプロイ

⑤モデル再構築指示

予測結果・実績保存

モデル精度劣化検知

④実績フィードバックDWH

ETL

①データ入力 ②予測結果

③データ蓄積モデル品質維持の基盤システム（AICYCLE®）

機械学習フレームワーク（AIエンジン）※1

※2

※1：ビジネスニーズに合わせて各種機械学習フレームワークを適用※2：AIの業務適用に必要不可欠な、モデル品質維持・可視化の仕組みを提供

AICYCLE® overview

導入事例と効果

ETL・データ蓄積