AIBPC WG

1. AI DevOps環境検討 WG
取り組み紹介
AI DevOps 環境検討 ワーキンググループ長
伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
藤澤 好民

2. Copyright © 2018 AI Business Promotion Consortium All Rights Reserved.
AI DevOps環境検討WG 趣旨
• 設置目的
AIフレームワーク利用時におけるインフラ環境に関す
る検討。
• 活動概要
新技術・アーキテクチャの意見交換、実証実験を通じ
ての構成検討など。
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3. Copyright © 2018 AI Business Promotion Consortium All Rights Reserved.
日本市場のAI取り組み状況
Past/Present
• AIテーマ選定
• PoC
• AIの開発
• 個人ベース開発
• PC／Workstation
Near Future
• AIの本格活用
• 大規模開発
• AIの運用
• チーム開発・運用
• 統合システム環境

4. Copyright © 2018 AI Business Promotion Consortium All Rights Reserved.
AIの開発・運用
• データ駆動のデータの発生からAIのモニタリン
グまで一連の工程
データ
前処理
学習 推論
エンジン
アプリ
開発
モニタ
リング
推論
実行
データ
収集
データ
蓄積
データ
ソース
AI Life Cycle

5. Copyright © 2018 AI Business Promotion Consortium All Rights Reserved.
AI 開発・運用環境
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• AI DevOps環境とは？
• 一連のAIライフサイクルを実行する環境
• 企業がAIを効率よく開発、運用できるためのプラッ
トフォーム
• AI開発・運用CI/CD/CL環境
データ
ソース
データ
収集
データ
蓄積
データ
前処理
学習
推論
エンジン
開発
モニタ
リング
推論
実行
「システム側からAIライフサイクルを補完する
開発・運用環境」が必要
AI LifeCycle Management & DevOps

6. Copyright © 2018 AI Business Promotion Consortium All Rights Reserved.
AI DevOps環境検討WG 取り組み目標
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• WG目的：
AIライフサイクルを実行、継続できるAI DevOps環境
の定義を明確にすることによって、企業におけるAI開
発環境、および、AIビジネス活用を推進する
• 期間：
2018/6 - 2018/12
• 目標：
AIライフサイクルとEnterprise向け AI DevOps環境
を構成するためのコンポーネントの調査結果＆ナレッ
ジ発表

7. Copyright © 2018 AI Business Promotion Consortium All Rights Reserved.
AI DevOps環境検討WG 参加企業
• WG参加企業様 9社スタート
• アドソル日進株式会社
• OSIsoft Japan株式会社
• 株式会社グリッド
• TIS株式会社
• 株式会社フェーズワン
• 丸紅株式会社
• 丸紅情報システムズ株式会社
• 三井情報株式会社
• 伊藤忠テクノソリューションズ株式会社
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8. Copyright © 2018 AI Business Promotion Consortium All Rights Reserved.
AI DevOps環境検討 仮説
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Infra Management
(Ops Engineer)
Test Pod(AI Developer)
AI Development
(AI Developer)
App Development
(App Developer)
Data Management
(Data Engineer)
IoT Device
ERP/CRM
SQL
Vectorization
MQ、Rest、JSON
Batch Train
Tag/Label
AI Service
AI Deploy
App Deploy
Production Pod(Ops Engineer)
training
Compute
Dashboard
Orchestrator
Scheduling
Validate
Model
Management
Custom
App
Inference
Model
REST API
Monitoring＆
Versioning
Pre
Processing
User & Role
Management
Pre
Processing
DataLake
Data Capture
Storage
dashboard
Data Source
Data Sore
Edge Security
Custom App
Annotation
Dev Tool
Custom
App
Inference
Model
REST APIRealtime
Stream
A/B test
AI Developer Interface
Portal Job Management ML/DL Interface
API
Manamement
App Developer Interface
Portal
①
ソース
データ
③
データ前処理
④
AI学習・推論エンジン
管理
⑥
AI
アプリ開発
⑧サービス
管理
⑤
AI学習ジョブ管理・学習自動化
②
データ収集・蓄積
⑨AI
アプリ開発管理
⑨モニタ
リング・
運用管理

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AI DevOps環境検討WG 取り組み計画
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• タスク：日本のマーケットに適した環境の提示
• AI DevOpsの調査、動向調査。海外先進事例の調査
• AIライフサイクルの調査・整理（AIの開発・運用の流れ）
• 新規AI作成
• アンサンブル学習、継続/再学習
• AIライフサイクルを完結させるための技術調査
• WG参加企業の課題の体系化・現状整理
• 実現可能なAI DevOps環境の調査結果＆ナレッジ発表
• 企業のAI活用フェーズに適した環境の討議・調査（AIライフサ
イクルを段階的に導入する仕組み）
• オンプレミス、クラウドのベストな環境討議・調査
• AI DevOps環境の実証実験

10. Copyright © 2018 AI Business Promotion Consortium All Rights Reserved.
AI DevOps環境検討 WG
AIビジネス推進コンソーシアム事務局
〒107-0061 東京都港区北青山3丁目11番7号 Aoビル6階（株式会社グリッド内）
お問合せ先
info@aibpc.org