AI応用に適したDevOps環境

例えば、工場にある装置を流れる部品が変更されたり、装置に異常が生じたりしたとき、そのときのデータを機械が自ら取得・学習し、その変化に自律的に対応できるAI装置を目指します。そのため、データを随時収集するIoT技術と、最適な学習モデルを構築するAI技術の融合が必要です。

具体的には、データを収集する装置、AI学習モデルを構築するクラウド、そして動作に最適な場所（制御用PC、エッジ、モバイル端末、クラウドなど様々）が協調して動作する環境を用意します。

PoCの段階では、実装ターゲットとなる装置で動作させる必要はありません。もし簡単にクラウドで動作検証することができれば、生産性は大幅に向上します。論理的な動作を確認した後、どのように実装するかを考えるなど、これらフェーズを分けることで、AI学習モデルの再利用や修正で対応することも可能となります。

ターゲット機器によって実装方法は異なりますが、AI学習モデルをクラウドで開発する共通基盤を構築します。

弊社にはAIに関係する開発事例が数多くありますが、お客様の事情に合わせてカスタマイズして実装するため、Deliveryの形態がそれぞれ異なっています。これらコストはお客様の負担となっていましたが、今後はクラウド統合環境を整備し、提供価値の最大化に取り組んでいきます。

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2021年4月9日

2021年5月26日