AIは作って終わりではありません。環境変化に伴うデータの変化によりふるまいが変わり、多くの場合は精度が低下します。MLOpsは、変化に合わせてAIのモデルを作り直し、テストし、システムに組み込み直すことでAIの精度を長期間維持する技術です。日立では、様々なお客様に多様なAIを提供しております。そのため、そのような多様なAIをパターン化し、AIの品質維持の方法をパターンごとに提供する技術の開発に取り組んでいます。また、データサイエンティスト等の高度な知識を持つ人を対象とする通常のMLOpsとは異なり、AIの専門知識を持たない現場のエンジニアが、自分自身の使うAIを継続的に改善していくことが必要になります。そのため、例えばAIの精度に影響を与えるデータの変化を容易に検知する技術や、エンジニアに理解できるようにモデルを分割する技術等を開発しています。
