AI活用の効果を最大化する
「ライフサイクル」の考え方とは

AIへの期待がどんどん高まっています。一方、AIは他の業務システムのように、導入してすぐに効果が出るものではありません。ビジネス活用を成功させるには「AIライフサイクル」をデザインし、これを継続的に回していくことが肝心です。

AIライフサイクルは「データ処理」「学習」「アプリケーション開発」という三つのプロセスで成り立っています。

まず、データ処理のプロセスではさまざまなデータソースからデータを収集・蓄積し、AI分析・学習用にデータを加工します。

次の学習プロセスでは分析・学習用に加工済みのデータや統計アルゴリズムなどを用いて学習処理を実施。これにより、推論エンジンを作成します。そしてアプリケーション開発のプロセスでは、推論エンジンを利用するAIアプリケーションを設計・開発し、その実行状況をモニタリングします。ここでデータや環境変化による分析・予測精度の低下があれば、継続的な再学習を実施します。

CTCはこのAIライフサイクルをワンストップで実現する「AI統合プラットフォーム」としてCTC Integrated AI Platform Stack(通称：CINAPS)を提供しています。これを活用することで、データの加工から学習、実システムへのデプロイ、モニタリング、再学習といったサイクルをシームレスに回せるようになります。

加えてCTCは、AIのビジネス活用を加速する「AI DevOps」のグランドデザイン構築、およびそこで力を発揮するAI人材の育成も支援しています。例えば、体系的な人材育成のスキームを提供する「CINAPS for Education」では、専用の教育プラットフォームを用いてAIの基礎から実践に至る一連の教育を実施することが可能です。

現在は、CTC自身もこのソリューションを利用し、全社で3,000人以上がAI人材育成に取り組んでいます。これらの活動で蓄積した知見を基に、お客様のAI活用を強力に支援していきます。