クラウド・AI運用保守
課題
本番稼働後のAIに起きること
仕組み
本番稼働後の運用ループ
モデル、データ、エージェントを継続的に監視・修正・改善し、お客様と合意したサービスレベルに照らして報告します。
- 監視
- 検知
- 対応
- 改善
- 報告
検知の対象
- ドリフト
- コスト
- インシデント
合意したサービスレベル
- 可用性
- インシデント対応
- データ鮮度
- モデル品質
お客様のクラウド環境で稼働、アクセス権はお客様が取り消し可能
MTKの提供内容
クラウドと運用のサービス
クラウド基盤
データ・AIのワークロード向けに、セキュアなランディングゾーン、ID管理、ネットワーク、コスト管理をお客様のクラウドサブスクリプション内に構築します。
成果物すべての構成要素を文書化し、お客様のIT部門に引き渡します。MTKだけが持つ知識に依存する部分は残りません。
データ・AIのマネージド運用
合意したサービスレベルのもと、パイプライン、モデル、エージェントの監視、インシデント対応、再学習、改善を行います。
成果物可用性、モデル品質、利用状況、コストの定期報告と、次に取り組むユースケースの候補一覧。
AIセキュリティとコンプライアンス
規制の対象となる用途や影響の大きい用途に向けて、アクセス制御、監査証跡、モデルリスクの統制、人による監督の記録を整備します。
成果物お客様の社内規程と適用されるAI規制に沿った統制。いずれかが変わった際に見直します。
MTKの進め方
引き継ぎから安定運用まで
運用は、ソリューションの構築に使ったものと同じプラットフォーム上で行います。そのため、監視とガバナンスは当初から組み込まれています。
段階
診断
現在のワークロード、統制、コストを目標水準に照らして評価。
計画
ランディングゾーンの設計、サービスレベル、運用手順書。
パイロット
ひとつのワークロードをMTKの監視・サポート体制へ移行。
展開
同じ統制と報告の仕組みのもとで、対象のワークロードを追加。
運用
サービスレベルに照らした監視、報告、継続的な改善。
監視
モデル品質、データ鮮度、エージェントの稼働状況を一か所で把握し、アラートはサポートチームに通知します。
監査証跡
AIの提案、承認、データ変更をすべて記録し、社内外のレビューで追跡できる状態に保ちます。
利用状況とコスト
活用状況と運用コストをユースケースごとに報告し、それぞれが生む価値に応じて予算を配分できるようにします。
関連する活用事例
運用で支える活用事例
よくあるご質問
AI運用保守に関するご質問
MTKが構築していないソリューションも運用できますか？
サービスレベルの対象は何ですか？
自社のデータはどこに保管されますか？
ソリューションはどのように運用保守へ移行しますか？
AIのセキュリティとコンプライアンスにはどう対応していますか？
貴社におけるAI運用のレビュー
MTKが現在のワークロード、統制、コストを確認し、貴社の事業運営に合ったサービスレベルを提案します。