新 古川

エンタープライズMLOpsにおいては、開発生産性の一方で、運用の信頼性も課題になってきます。データ品質の管理は、ビジネスリスク管理の観点からもMLモデルの運用において極めて重要な課題です。AI活用をスケールアウトするためには、AI専門外の人的リソースも活用することが必要になりますが、サイエンティストのモデル開発からシステム運用までデータ品質の一貫性を保証する体制作りは容易ではありません。 私はこの課題を、全社プラットフォーム、EC事業、サイエンス組織での兼務により、多角的に構造上の課題を分析し、これを解決するためのACP Data Qualityを発案しました。プロダクトの企画、プロトタイピング、PoCから、POとPdM、そしてTech Leadエンジニアとしてメンバーをまとめ、最初のリリースからわずか5ヶ月でGAを実現し、社内の多くのサービスで本番導入されるプロダクトに成長させました。