講演情報
[B-14-18]ネットワーク運用状態に基づくAIモデルデプロイ判断方法の検討
林 直輝1、〇谷崎 公亮1、相浦 一樹1、金森 圭太1、尾居 愛子1 (1. NTT株式会社)
キーワード：
ネットワークオペレーション、MLOps、AIモデル、デプロイ判断
本稿では，通信ネットワーク監視におけるAIモデルの本番昇格判断において，精度だけでなく運用状態を考慮する手法を提案する．従来のシャドウデプロイやカナリアリリースでは，本番データを用いた評価は可能であるが，デプロイ判断時点の運用状況を考慮できず，不適切なタイミングでのモデル切替が生じる課題があった．本方式では，候補モデルの精度改善量と，時間帯や特別保守期間などに基づく運用リスクを統合し，デプロイ適合度を算出する．この値に基づき，本番昇格候補，評価継続候補，昇格不可に分類することで，運用影響を抑えつつ適切なタイミングでモデルを適用可能とする．