AI・PMOの進化
モデル監視
Model Monitoring
読み：もでるかんし
配備後のモデルに入るデータ、出力、業務結果を継続して観察し、性能の悪化や想定外の挙動を見つける活動。
01初心者向け
まず意味をつかむ
導入時に納期をよく予測できても、業務が変わると外れ始める。予測と実績の差を見て、いつ点検や切替が必要かを判断する。
02実務者向け
仕事でどう使うか
運用移管前に、計測項目、警告の目安、確認担当、対応期限を定める。誤差が判明するまで時間がかかる場合は、入力の変化や利用者からの訂正件数も観察する。
03専門家向け
判断を一段深める
モデルの変化と、入力の障害や業務結果の記録遅延を切り分ける。全体指標に加えて用途やモデル版で集計し、警報の検知時間と誤警報の負荷を見直す。
IN PRACTICE
具体例で考える
架空の受注処理予測では、商品追加後に未分類入力が増えた。担当者が取込設定の漏れを確認し、修正後に影響範囲の案件を再判定した。
理解を助けるための架空の例です。入力と出力を記録
実績や条件と比較
原因に応じて対応
警告をきっかけに、データ、モデル、業務のどこに変化があるかを調べる。
ここは誤解しやすい
警告の数が少なくても、実績の取得が止まっている場合は評価できない。監視に使うデータの到着と欠落も点検する。
PROXIA INSIGHTS
考え方を、実務へつなぐ
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