クラウド導入

DopikAI向けのMLOpsパイプライン

DopikAI向けのMLOpsパイプライン

・自動化されたMLOpsパイプラインにより、手作業の負担が軽減され、ワークフローが効率化。業務全体の運用効率が向上しました。
・最適化されたストレージとスケーラブルなインフラにより、運用コストを大幅に削減しました。
・環境間でのシームレスなモデルデプロイが可能となり、DopikAIの俊敏性と迅速なスケーリング能力が強化されました。
・AIソリューションのスケーリング能力が向上し、変化するビジネスニーズにも柔軟に対応できるようになりました。

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DopikAI向けのMLOpsパイプライン

クライアント

2019年に設立されたDopikAI は、画像処理、コンピュータビジョン、自然言語処理(NLP)などの先端技術を活用したデジタル変換ソリューションに特化したAI企業です。革新に注力し、DopikAIは法的書類や身分証明書の認識を含む、テキストおよび画像認識分野で最先端のソリューションを開発し、正確で効率的なデータ抽出を必要とする業界に対応しています。日常業務にAIを統合することで、DopikAI は企業の業務効率を高め、よりスマートでデータ主導型の意思決定を支援しています。

 

チャレンジ

DopikAI は、モデルのラベリング、トレーニング、運用におけるデプロイメントを管理するための、効率的かつコスト効果の高いMLOpsパイプラインの構築に大きな課題を抱えていました。これらのタスクをスケーラブルかつ自動化されたプロセスで連携させる必要があり、リソースを最適化し、運用コストを削減できる堅牢なソリューションが求められていました。この課題に対応するため、DopikAI は包括的かつ革新的なソリューションを提供できる技術パートナーを探しており、AWSのWell-Architected Partnerであり、AWSアドバンストTierサービスパートナーでもあるSotaTekが最適なパートナーとして選ばれました。

 

ソリューション

DopikAI の課題に対応するため、SotaTekは以下の3つの主要なソリューションを通じてAWS MLOpsのベストプラクティスを導入しました:

データ保存およびラベリング管理SotaTekはまず、Amazon Simple Storage Service(Amazon S3)を活用して生画像データを保存し、大規模なデータセットの管理においてスケーラブルかつ低コストなソリューションを提供しました。複雑なラベリングワークフローを簡素化するため、AWS Step Functionsを使用して、データ準備からラベリングまでのタスクをシームレスに連携。また、Amazon SageMaker Ground Truthを導入し、機械学習モデルと人間による管理型リソースの両方を活用した自動ラベリングを実現しました。さらに、AWS Lambdaによってデータ準備・ラベリングタスクの起動・ラベルの保存が自動化され、Amazon SageMaker Feature Storeへの一元管理が可能となりました。

モデルトレーニングおよびデプロイメントパイプラインモデルのトレーニングおよびデプロイメントには、Amazon SageMaker Pipelinesを採用。これにより、機械学習ワークフロー全体を自動化する堅牢なフレームワークが構築されました。SageMaker Trainingジョブによりトレーニングを自動化し、SageMaker Processingジョブによりデータ準備とモデル評価が行われました。これらを統合することで、手動作業の削減、エラーの最小化、一貫したパフォーマンスの確保を実現し、運用コストも削減できました。

モデルの自動リリースおよびアプリケーションホスティング新しいモデルバージョンのスムーズなデプロイを実現するために、SotaTekはAWS CodeBuildとAWS Step Functionsを活用し、Dockerイメージの構築とGitOpsによる自動リリースを実施。開発環境、UAT、そして本番環境において一貫したアップデートを実現しました。アプリケーションホスティングにはAWS Elastic Kubernetes Service(EKS)を使用し、DopikAI のウェブアプリケーションに対してスケーラブルで信頼性の高いプラットフォームを提供。GitOpsとオートスケーリングを活用することで、リソース使用の最適化とパフォーマンスの向上、コスト削減を同時に実現しました。

 

特徴

自動化されたMLOpsパイプラインにより手作業を削減し、ワークフローを最適化、業務効率を向上

最適化されたストレージとスケーラブルなインフラにより運用コストを大幅に削減

環境間でのシームレスなモデルデプロイにより、迅速なスケーリングと高い機動性を実現

AIソリューションのスケーラビリティが向上し、変化するビジネスニーズへの迅速な対応が可能に

 

成果

AWS MLOpsのベストプラクティスを戦略的に導入したことにより、DopikAI は効率的かつコスト効果の高いMLOpsパイプラインを構築するという課題を克服しました。SotaTekのソリューションによってワークフローが自動化・効率化され、手作業と運用コストが削減されただけでなく、データラベリングやモデル学習の精度と速度も向上。モデルのデプロイとスケーリングが円滑に行われるようになり、業務最適化と市場投入までの時間短縮が実現しました。最終的に、柔軟かつ拡張性の高いインフラを構築することで、DopikAIはAIを活用したデジタル変換ソリューション分野で競争優位を維持し、ビジネスニーズの変化にも迅速に対応できるようになりました。

SotaTekのソリューションによって得られた成果に非常に満足したDopikAI は、今後も長期的なパートナーシップを築いていく意向を示しています。信頼できる技術パートナーとして、SotaTekと共にAI主導の取り組みをさらに加速させ、持続的なイノベーションと成功を目指していくとしています。

あなたのビジネスが、DopikAI のようにMLOpsパイプラインの構築やデータワークフローの最適化に課題を感じている場合は、ぜひ当社にご相談ください。
SotaTekは、AWSの最先端技術と深い知見を活かし、貴社のニーズに応じた最適なソリューションを提供します。業務を効率化し、ビジネス目標の達成をサポートいたします。

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