AI・PMOの進化
シャドーデプロイメント
Shadow Deployment
読み：しゃどーでぷろいめんと
現行サービスの処理を維持しつつ、実運用の入力を候補にも渡して挙動を観測する配備方法です。
01初心者向け
まず意味をつかむ
新しいモデルを裏側で動かし、実際の入力で何を返すかを調べます。候補の回答を利用者に出さずに、現行の結果と比較できます。
02実務者向け
仕事でどう使うか
PMは複製する入力の範囲、運用資源の上限、観測指標と期間を決めます。候補の出力が外部送信や業務処理を起こさないよう、接続と権限を確認します。
03専門家向け
判断を一段深める
裏側での観測は入力の違いに対する検証に向きます。候補の回答を見た利用者の反応や、その結果で次の入力が変わる循環は、別の方法で評価する必要があります。
IN PRACTICE
具体例で考える
架空の仕分け案件で、現行モデルの結果で受付を続け、新モデルの分類結果だけを記録し、食い違う例を審査します。
理解を助けるための架空の例です。実際の入力を複製
現行の回答を利用
候補の結果を別に観測
候補の出力が業務を起動しないよう接続を分けます。
ここは誤解しやすい
裏側で動かす処理にも資源やデータ管理が必要です。現行サービスへの負荷を見落とさないようにします。
PROXIA INSIGHTS
考え方を、実務へつなぐ
AIを「使う」から、PMの判断に「活かす」へ ↗この知識を、組織の力へ。