AI継続運用・改善
導入で終わりにしない。 AIを育て続ける。
モデルドリフトをリアルタイム検知 推論コスト最適化で運用費30〜50%削減（実績値） 内製化支援で6〜12ヶ月後に独立運用可能に
本番稼働後に精度が落ちるのは、AIの問題ではなく運用設計の課題です。 モデル監視・再学習・コスト最適化を一手に引き受けるマネージドサービス。
AI Consulting & SIer / Solution 04
こんな課題はありませんか
半年後に精度が落ちていた
学習データと現実のデータの乖離（データドリフト）は、すべてのAIに起きる。監視の仕組みなしに気づくのは、すでに業務に悪影響が出てから。
AI担当者の退職でブラックボックス化
特定の担当者にMLOpsのノウハウが属人化し、退職と同時にシステムがブラックボックスになる。
AI推論コストが想定を超えている
LLM APIの従量課金・GPUクラウドコストは、適切な最適化なしに青天井になる。
サービス概要
サービス概要
本番稼働中のAIシステムを「育て続ける」仕組みを構築・運用するマネージドサービス。モデルドリフト・精度劣化・コスト最適化に継続対応し、最終的には内製化もサポートします。
モデル監視
精度・ドリフト・レイテンシをリアルタイムで検知、アラート通知
再学習パイプライン
データ変化に応じた自動再学習・A/Bテスト・段階的ロールアウト
コスト最適化
GPU/API利用量の分析と最適化で運用費30〜50%削減
内製化支援
6〜12ヶ月で社内チームへの段階的な運用移管
進め方
プロジェクトの進め方
監視基盤構築
Month 1現行AIシステムの現状評価。監視ダッシュボード・アラート設定・KPI指標の定義。
安定化フェーズ
Month 2〜3再学習パイプラインの設計・テスト。コスト最適化施策の実装。
継続運用
Month 4以降月次レポート提出。四半期レビューでのモデル改善ロードマップ更新。内製化支援を並行。
成果物
お届けする成果物
- 月次モデルパフォーマンスレポート
- データドリフト検知ダッシュボード（リアルタイム）
- コスト最適化レポート（月次・累計）
- 再学習実施記録・モデルバージョン管理ログ
- インシデント対応記録