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AI開発・データサイエンティスト人材採用・育成サービスを提供する株式会社SIGNATE（本社：東京都千代田区、代表取締役：齊藤 秀）は、AI・機械学習モデルの管理・運用及び再学習をサポートするプラットフォーム『Aldebaran（アルデバラン）』をリリースいたしました。これによりSIGNATEは、これまで提供してきたAI・機械学習モデルの「開発」に加え、開発したモデルの「管理・運用・再学習」までを一気通貫でサポートすることができるようになります。

■Aldebaran（アルデバラン）とは
Aldebaran（アルデバラン）は、AIaaS（AI as a Service）方式にて提供するAI・機械学習モデルの管理・運用及び再学習をサポートするプラットフォームです。

利用企業は、弊社のデータサイエンティストによるサポートのもと初期設定を行うだけで、AI・機械学習モデルの実行環境を構築することなく、APIベースでAI・機械学習モデルを利用することが可能となります。Aldebaran（アルデバラン）によって提供されるAPIにより、利用企業は自社のアプリケーションとAI・機械学習モデルを容易に接続することができます。
自社のアプリケーションがないお客様に対しては、オプションサービスとして、AI・機械学習モデルの予測・分類結果の閲覧や、運用実績データの入力を行うことができるダッシュボードの開発も請け負います。

また、AI・機械学習モデルに応じて、弊社のデータサイエンティストが再学習のためのサポートを行います。通常のソフトウェアと異なり、稼働開始時から徐々に精度が向上し価値が高まっていくAIならではの特長を最大限に活かし、お客様の業務の効率化やサービスレベルの向上などに繋げます。

なお、AI・機械学習モデルの精度評価、再学習・強化学習などの完全自動化に向け、更なる追加開発も実施しています。

▼Aldebaranの仕組み

 

■Aldebaran（アルデバラン）の機能
①AI・機械学習モデルの実行環境の提供
②API情報の管理
③学習用データの管理
④運用実績データの入力
⑤AI・機械学習モデルの再学習サポート
⑥AI・機械学習モデルのバージョン管理

■Aldebaran（アルデバラン）の特徴
①AI・機械学習モデルの実行環境構築が不要
②APIにより自社のアプリケーションにAI・機械学習モデル導入が容易
③AI・機械学習モデルの再学習サポートも提供

■JR西日本「北陸新幹線の着雪量予測」モデル運用を目指した効果検証に利用されています
Aldebaran（アルデバラン）は、すでに西日本旅客鉄道株式会社（本社：大阪府大阪市、代表取締役社長：来島 達夫、以下「JR西日本」）の北陸新幹線における「着雪量予測AI」の運用を目指した効果検証に利用されています。JR西日本は昨年、AI開発コンペティションサイト「SIGNATE」にて、走行中の北陸新幹線車両台車部の着雪量予測チャレンジ（https://signate.jp/competitions/58）を実施しました。そこで入賞した3件のAI・機械学習モデルのビジネス実装を目指してAldebaran（アルデバラン）上で稼働させ、モデルの効果検証を実施しています。オプションサービスのダッシュボードを介して、3つのAI・機械学習モデルから予測される車両の台車部への着雪量と、着雪除去の要否判断を、従来のオペレーションと比較して実際に利用可能な予測結果となっているかを検証しています。

▼着雪量予測AIダッシュボード

■AI・機械学習モデルの「開発」から「管理・運用・再学習」までを一気通貫でサポート
社会全体でAI・ビッグデータ活用への取り組みが過熱する一方、そのメインプレイヤーであるAI技術者・データサイエンティストは世界的に不足しており供給が追いつかない状況です。この課題に対しSIGNATEは、世界中の高度人材と企業のAI開発・データ分析課題をつなぎ、コンペティション形式とすることでの高精度のAI・機械学習モデルを提供してきました。
今回新たにリリースする本サービスでは、コンペティションを通じて調達したものを含め、企業が保有するAI・機械学習モデルとその企業が通常業務で活用するアプリケーションを接続することができます。AI・機械学習モデルの「開発」から「管理・運用・再学習」までを一気通貫でサポートすることで、SIGNATEは企業の更なるAI・ビッグデータの活用を促進してまいります。
 

以上