2024年第4四半期に倫理的AI・機械学習研究所が行った調査では、機械学習モデルを本番環境に導入する際の最大の課題として、観測可能性とモニタリングの問題が挙げられています。調査対象者の44%は機械学習エンジニアであり、ほぼ同数がデータサイエンティストやMLOpsエンジニアとして身を置いています。
しかしながら、セキュリティやガバナンス、リスク管理の重要性はそれほど注目されていない実態が明らかになりました。これらの分野が他の研究では大きな障壁とされていることとは対照的です。
加えて、多くの企業が生成AIや大規模言語モデルを基盤としたAIエージェントの実験を少なくとも行っている状況があり、予測分析やコンピュータビジョンの利用の増加が見られます。これらが拡大するにつれて、日々の運用課題への対応が必要とされています。
調査はAIと機械学習を活用するために必要な技術スタックの異なる部分についても質問しており、カスタムビルドのツールがユーザーのロードマップを支配していることが分かりました。これは市場にあまり浸透していないベンダーツールと対照的な結果です。
出典 : ML and LLM Adoption Challenged Most Often by Observability https://thenewstack.io/ml-and-llm-adoption-challenged-most-often-by-observability/
