機械学習モデルは、学習が終わって本番環境へ配置された瞬間に完成するわけではありません。むしろ実務では、モデルを本番へ出したあとからが本当の運用の始まりになります。

データ活用の実務では、単にデータを集められるだけでは不十分です。

データ活用の実務では、分析基盤や業務基盤を設計するときに、必ずと言ってよいほど ETL と ELT のどちらを前提にするかが問

機械学習や深層学習の実務では、モデル構造を高度化したり、学習率やバッチサイズを調整したりすることに注目が集まりやすい一方で、実際には「どのようなデータを学習へ入れるか」が最終性能を大きく左右する

AIの精度を高めるうえで、データの重要性は今さら説明するまでもありません。実際の利用環境に近いデータを多く使えるほど、モデルは現場に適応しやすくなり、推論精度や使い勝手も向上しやすくなります。

AIシステム設計では、一つの大きなモデルや一つの単独エージェントにすべてを担わせる構成だけでなく、複数のエージェントへ役割を分けて協調させるアプローチが強く注目されています。