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公開：2024-12-19

DataRobotがIDC MarketScapeのMLOpsプラットフォーム評価で2度目のリーダーに、自動化とガバナンス機能が高評価

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• DataRobotがIDC MarketScapeのMLOpsプラットフォーム評価でリーダーに選出
• 自動化とガバナンス機能、製品強化の迅速性が高評価
• 予測モデルと生成モデル間のシームレスな移行環境を提供

DataRobotのMLOpsプラットフォームの高評価獲得

DataRobotは、IDC MarketScape: Worldwide Machine Learning Operations Platforms 2024 Vendor Assessmentにおいて2度目のリーダーポジションを2024年12月16日に獲得した。幅広いMLOpsポートフォリオとAI、生成AI、アプリの統合プラットフォーム、さらにはマルチクラウド対応とオンプレミス展開オプションを提供することで、あらゆる業界での採用が期待される製品として評価を得ている。^[1]

DataRobotのMLOpsプラットフォームは、顧客のリスク管理とAIの大規模展開を支援する堅牢なガバナンス機能とコンプライアンス対策を備えており、企業のAI導入における信頼性と正確性を確保している。予測モデルと生成モデルの間をシームレスに移行できる柔軟な環境を提供することで、コードファーストとノーコードの両アプローチに対応した開発を可能にしている。

IDC MarketScapeの評価では、顧客満足度、機能性、成長性、革新性などの要因に基づき、11のカテゴリーで10社が評価対象となった。DataRobotは組み込みの自動化機能、ガバナンス体制、製品強化の迅速性、そしてパートナーシップとエコシステムの充実度において高い評価を獲得している。

DataRobotのMLOpsプラットフォーム機能まとめ

MLOpsについて

MLOpsとは、Machine Learning Operationsの略称で、機械学習モデルの開発から展開、運用までのライフサイクル全体を効率的に管理するためのプラクティスとツールセットのことを指す。主な特徴として、以下のような点が挙げられる。

• 機械学習モデルの開発から本番環境への展開を自動化
• モデルのパフォーマンス監視とガバナンス管理を実現
• 開発から運用までの一貫したワークフロー確立

DataRobotのMLOpsプラットフォームでは、予測モデルと生成モデルの統合環境を提供し、コードファーストとノーコードの両アプローチに対応することで、企業のAI導入における柔軟性を実現している。堅牢なガバナンス機能とコンプライアンス対策により、企業規模を問わずAIの安全な運用を支援している。

DataRobotのMLOpsプラットフォームに関する考察

DataRobotのMLOpsプラットフォームが2度目のリーダー評価を獲得したことは、企業のAI導入における重要な指標となっている。特にガバナンスとコンプライアンスへの対応強化は、AIの信頼性と安全性に対する企業の懸念を解消する重要な要素となっているだろう。

今後の課題として、AIモデルの説明可能性やバイアス検出などの倫理的な側面での機能強化が必要となる可能性がある。これに対して、モデルの監視機能の拡充や透明性の向上、さらには業界固有の規制への対応強化が解決策として考えられるだろう。

将来的には、より多様なAIフレームワークとの連携や、エッジコンピューティングへの対応強化が期待される。特に生成AIの進化に伴い、モデルの制御とガバナンスの重要性は一層高まることが予想されるため、これらへの対応が今後の成長のカギを握ると考えられる。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「DataRobot、IDC MarketScapeのWorldwide MLOps Platforms 2024 Vendor Assessmentで2度目のリーダーに選出 | DataRobot, Inc.のプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000117.000030930.html, (参照 24-12-19).

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