Case study実績
MLOpsでAIモデル運用を最適化 精度向上と継続的な改善サイクルを実現
実績紹介AI MLOpsでAIモデル改善
AI活用を進めるお客様向けに、MLOps（機械学習運用）を活用したAIモデル改善基盤（AI運用・自動化システム）を構築しました。
データ収集・学習・評価・デプロイまでの一連のプロセスを自動化し、AIモデルを継続的に改善・運用できる仕組みを実現しています。
お客様の課題
AI導入後の運用において、
モデル精度が時間とともに低下する
再学習・改善に手間と時間がかかる
開発と運用が分断されている
といった課題があり、AIを継続的に活用できない状態が問題となっていました。
ブライセンのソリューション
ブライセンは、MLOps（機械学習×DevOps）を活用したAI運用基盤を構築。
データ収集・前処理・学習・評価の自動化
モデルのバージョン管理・精度監視
精度低下時の自動再学習（リトレーニング）
本番環境への自動デプロイ
を実現し、AIモデルの継続的な改善サイクル（PDCA）を構築しました。
導入効果
・AIモデルの精度維持・継続的な改善を実現
・運用工数の削減と自動化を実現
・AI活用の安定化（止まらないAI運用）
・開発から運用までの一体化（DevOps推進）
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