AIデータとモデル
AIデータ戦略
止まっているAI施策の多くは、データで止まっています。アクセスできない、品質が分からない、あるいは利用を承認する人がいない。私たちは実際に何をお持ちかを確かめ、望むユースケースが成立するために何が満たされている必要があるかを明らかにします。
事業上の課題
準備状況は前提にされ、そして発覚する
ロードマップは、データが存在し、アクセスでき、十分に良いという前提の上に組まれます。その前提が最初に試されるのは実装のさなかで、考えうる最も高くつく瞬間です。よくある発見は共通しています。明確な保有者がいない、誰も測っていない品質、誰も下したくない決定を要するアクセス、そして意図した用途に対する法的根拠の未整理です。
私たちの取り組み
全体ではなくユースケースごとに準備状況を評価する
データの準備状況は目的との関係でしか意味を持たないため、検討中の具体的なユースケースに照らして評価します。それぞれについて、データがどこにあり、誰が保有し、どんな状態で、アクセスに何が要り、意図した用途が適法かを確かめます。知識が非構造なら、それを使えるようにする検索とナレッジのアーキテクチャを設計します。成果物は、今すぐ使えるものと先に作業が要るものを分け、その作業に順序を付けます。
AIデータ戦略
提供できること
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AIに向けたデータ準備状況
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全社ナレッジアーキテクチャ
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AIのためのデータガバナンス
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ベクトル検索の方針
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データ品質の方針
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ナレッジ管理の方針
代表的なユースケース
代表的なユースケース
- AIロードマップに踏み切る前に、データがそれを支えられるか検証する。
- 最初の施策が依存するデータについて、保有者と品質の基準線を定める。
- 全社アシスタントの背後にあるナレッジのアーキテクチャを設計する。
- 有望な施策がデータアクセスの段階で止まった理由を突き止める。
進め方
進め方
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棚卸し
どんなデータが存在し、誰が保有し、実際どんな状態かを明らかにする。
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パイプライン
モデルが依存する取り込み、変換、品質チェックを構築する。
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比較検証
公開のランキングではなく、自社データ上で手法を比較する。
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提供
バージョン管理、監視、切り戻し経路を備えた安定インターフェースの背後に配置する。
テクノロジー
テクノロジー
- Python
- dbt
- Apache Airflow
- Snowflake
- Databricks
- PostgreSQL
- pgvector
- PyTorch
- Hugging Face
セキュリティとガバナンス
セキュリティとガバナンス
データの来歴は端から端まで記録されるため、ある値がどこから来て、どのモデルバージョンがその出力を生んだのかに常に答えられます。個人データは既定ではなく明示的な方針のもとで最小化・分類・保存されます。学習用と評価用のデータセットは、それを使うコードと一緒にバージョン管理されます。
協業モデル
協業モデル
AIプロジェクト
定義されたAIソリューションの設計と提供について、私たちが責任を負います。
専任AIチーム
お客様の技術スタックと提供モデルに合わせて構築される、長期の専任エンジニアリング体制。
マネージドAI
本番のAIシステムを、私たちが運用・監視し、継続的に改善します。
TeamExtension.aiを選ぶ理由
抽象論ではなく実装に照らして評価します
切り離して行うデータ戦略は成熟度モデルを生みます。システムを作る人間が具体的なユースケースに照らして評価すれば、動ける順序と、今は手が届かない目標についての率直な言明が得られます。お金を節約するのは後半のほうです。
主なお客様
よくあるご質問