今日の企業は、競争上の優位性を確保するために、機械学習 (ML) を使って自らのビジネスを変革しています。医療業界から輸送業界、サプライ チェーンからリスク管理にいたるまで、機械学習はあらゆる業界に普及しつつあり、市場に破壊的イノベーションをもたらし、ビジネス モデルを再構築します。 組織は、適切な機械学習モデルを構築してデプロイし、俊敏に運用するために必要なテクノロジとツールを求めています。機械学習のプロジェクトを大規模に成功させるには、MLOps が鍵となります。MLOps とは、データ サイエンスと IT チームの間のコラボレーションを実践することで、モデルの開発、デプロイ、監視など、機械学習のライフサイクル全体を加速させる手法です。Microsoft Azure Machine Learning を使用すれば、企業は MLOps をフルに実践して、自社のビジネスで AI の可能性を最大限に引き出せるようになります。 すばらしい顧客事例の 1 つに、機械学習と MLOps で自社のビジネスを変革している TransLink 社が挙げられます。同社はメトロバンクーバーの交通網を支えており、その交通機関での居住者と訪問者の総乗車回数は 2018 年に 4 億回に達しています。1,800 平方キロにわたる広大なバス システムの下で TransLink の利用者が行程を組む際には、バスの出発時刻が正確であることが重要になります。 TransLink 社では、利用者の利便性を高めるために 18,000 セットの機械学習モデルをデプロイし、交通量、悪天候、ダイヤが乱れるその他の要因を考慮して、バスの出発時刻をより正確に予測できるようになりました。Azure Machine Learning で MLOps を使用することで、これらの機械学習モデルを大規模に管理して提供することが可能になったのです。 「Azure Machine