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AOSデータ社、AIライフサイクル向けデータバージョン管理システム「AIデータ ALM」をリリース
[23/10/31]
提供元：PRTIMES
提供元：PRTIMES
〜AIプロジェクトにおけるデータのバージョン管理を円滑に〜
クラウドデータ、システムデータ、リーガルデータ、AIデータなどのデータアセットマネジメント事業を展開するAOSデータ株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長 春山 洋 以下 AOS データ社)は、企業のAIプロジェクトやデータサイエンス活動において、データの変更履歴を追跡し、異なるバージョン間での変更を管理することができるデータバージョン管理システム「AIデータ ALM」( https://aidata.jp/alm/ )を、2023年10月31日より販売開始することをお知らせします。
■AIライフサイクルにおけるデータバージョン管理システムの目的
AIライフサイクル管理ツールにおけるデータバージョン管理ツールは、機械学習プロジェクトやデータサイエンス活動において、データの変更履歴を追跡し、異なるバージョン間での変更を管理するツールです。データの品質、信頼性、再現性を確保するために非常に重要です。
データバージョン管理ツールは、次のような目的で使用されます。
１．変更履歴の追跡
データセットがどのように変更されたのかを追跡し、特定の変更がどのバージョンに導入されたのかを把握することができます。
２．異なるデータソースの統合
生成AIモデルのトレーニングには、異なるデータソースからのデータが必要な場合があります。データバージョン管理システムは、さまざまなデータソースから取得したデータを統合し、トレーニングデータの一貫性を保ちます。
３．協力と共同作業
チームで作業する際、異なるメンバーが同じデータバージョンを使用して作業することができ、混乱を避けることができます。
４．データ品質の確保
データの変更を追跡することで、データ品質の低下を防ぎ、信頼性のある分析と予測を可能にします。
５．バージョン間の比較
異なるデータバージョンを比較し、データの変化がどのようにモデルのパフォーマンスに影響を与えたかを理解できます。
[画像1: https://prtimes.jp/i/40956/318/resize/d40956-318-eef6f9eff90fa9d8bdfb-0.png ]
データバージョン管理ツールは、データのバージョン管理を効果的に行い、プロジェクトの成功に不可欠な役割を果たします。
■AIライフサイクル管理ツールにおいてデータバージョン管理ツールが重要な役割を果たす理由
AIライフサイクル管理ツールにおいてデータバージョン管理ツールが重要な役割を果たす理由は、データが機械学習プロジェクトにおいて中心的かつ基本的な要素となります。以下ではその理由を説明します。
1. データの中心性
機械学習プロジェクトにおいて、モデルのトレーニングや評価の品質は、使用するデータに大きく依存します。データはアルゴリズムの成功に影響を与えるため、そのバージョン管理はプロジェクト全体の成功に直結します。
2. 実験の再現性
データのバージョン管理は、プロジェクト内で実行されるさまざまな実験やモデルの再現性を確保するのに役立ちます。特定の結果を再現するためには、同じデータセットを正確に再現できる必要があります。
3. コラボレーション
データバージョン管理は、多くのデータサイエンティストやエンジニアが協力してプロジェクトを進行する際に非常に役立ちます。異なるチームメンバーが同じデータセットを共有し、それに基づいて作業できるようになります。
4. バックアップとセキュリティ
データバージョン管理ツールは、データのバックアップとセキュリティを確保するのに役立ちます。誤ってデータを上書きするリスクを軽減し、データの機密性を保護します。
5. プロジェクトの透明性
データバージョン管理はプロジェクトの透明性を向上させます。特定のデータバージョンがどのモデルに使用されているか、またそのデータの変更履歴を追跡できるため、問題が発生した場合にトラブルシューティングが容易になります。
[画像2: https://prtimes.jp/i/40956/318/resize/d40956-318-68c419572c550d39d90c-0.png ]
データバージョン管理ツールは、機械学習プロジェクトにおいてデータの品質、再現性、セキュリティ、コラボレーションを強化し、プロジェクト全体の効率性と成功に寄与します。そのため、AIライフサイクル管理ツールにおいてもデータバージョン管理は非常に重要な要素となっています。
■データバージョン管理の需要がさらに高まる
AIライフサイクルソリューションの中でデータバージョン管理は、AI市場においてさらに需要が高まっている分野の一つです。
1. データの重要性
AIモデルのトレーニングには大量のデータが必要であり、データの品質、整合性、バージョン管理が不可欠です。企業はデータの価値を最大化し、データセットを効果的に管理する必要があります。
2. モデル開発の複雑化
AIモデルは複雑化しており、多くのエンティティが異なるバージョンのモデルを同時に開発しています。データバージョン管理は、これらのプロジェクトを追跡し、管理するのに役立ちます。
3. コラボレーションとチームワーク
データバージョン管理は、AIチーム内のコラボレーションを改善し、プロジェクトの進捗を効果的に共有し、チーム全体でデータの整合性を保つのに役立ちます。
4. コンプライアンスとセキュリティ
データの追跡とバージョン管理は、データのセキュリティとコンプライアンスに関する要件を満たすのに重要です。特に規制が厳格になる場合、データの整合性が必要です。
5. モデルの運用と展開
モデルの運用段階でも、正確なデータバージョン管理が必要です。モデルの運用とバージョン管理は密接に関連しており、正確なデータを使用してモデルを更新・展開する必要があります。
6. 成長市場
AI市場は依然として成長しており、企業はAIをビジネスに統合するためのソリューションを求めています。データバージョン管理はAIプロジェクトの成功に寄与するため、今後も需要が増加する可能性が高いです。
[画像3: https://prtimes.jp/i/40956/318/resize/d40956-318-eac0e9cc85870d94c773-0.png ]
そのため、データバージョン管理のソリューションは今後もAI市場において高い需要が続くと考えられます。企業はデータの品質と整合性を維持し、AIプロジェクトを成功させるために、データバージョン管理を重要視しています。
■「データバージョン管理システム AIデータ ALM」の特長
「データバージョン管理システム AIデータ ALM」は、厳格かつ柔軟なアクセス権限管理機能や、ドキュメントへの検索用メタデータ付与によるデータ検索性の強化、AIデータ活用に向けたマルチモーダルAIへの対応、ファイルビューアー機能、暗号化および監査機能、バックアップ機能、および大容量長期保管向けアーカイブシステム機能を備えています。AIデータ ALMは、AIプロジェクトに携わる企業向けに設計されたクラウドストレージのSaaSです。
(1)企業におけるAIデータをバックアップし、どこからでもアクセスできるようにする
(2)内部や外部と安全な共有をし、チームコラボレーションを効果的に行う
(3)すべてのドキュメントのバージョンと変更を追跡する
(4)VDRドリブンセキュリティにより、セキュリティとコンプライアンスを最大化して、企業内外の関係者のデータを安全に保つ
(5) AI活用を見据えた検索用メタタグ機能
(6)大規模なコスト削減を可能にする大容量データ管理機能
(7)マルチモーダルAIへの対応
■「データバージョン管理システム AIデータ ALM」とAIライフサイクル
AIにおけるデータプラットフォームには、AIデータの源となる、各分野に分散されている大量かつ多岐にわたるデータドリブンのためのデータを効率的かつ安全に収集、保存、管理することが求められ、これらのAI学習データを適切に保存管理することができる AIデータマネジメントが重要です。AIの成功は、AIアルゴリズムのトレーニングに使用するトレーニングデータの品質と、AIライフサイクルによるメンテナンスが重要な鍵となります。
AI事業の成功は、AIアルゴリズムのトレーニングに使用するトレーニングデータの品質と、ライフサイクルによる効率的なデータのメンテナンスが重要な鍵となります。AIライフサイクルは、プロジェクトにおいて必要なデータを提供するためのデータ管理のプロセスのことを言います。この流れには、データ収集、モデル作成、モデルトレーニング、展開、評価などの一連のステップが含まれています。
[画像4: https://prtimes.jp/i/40956/318/resize/d40956-318-00f9f0b8690e6f8fbc14-0.png ]
AIの精度を高めるためには、データの品質を向上させることも重要です。AIデータ ALMにおけるデータ管理は、データの品質を確保するためにも重要です。データの収集、整理、保存、共有、分析などの過程で、データの品質を確保することが必要です。
■「データバージョン管理システム AIデータ ALM」を支える各賞受賞実績の技術
「AIデータ ALM」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテックの技術、ITreview Grid Awardの3部門で16期連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を14年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューションとして開発されました。
■「データバージョン管理システム AIデータ ALM」サービス概要
●サービス名： データバージョン管理システム AIデータ ALM（エーアイデータ エーエルエム）
●提供開始：2023年10月31日
●価格：月額16,500円（税込）〜
●URL：https://aidata.jp/alm/
【AOSデータ株式会社について】
名 称：AOSデータ株式会社 代表者：春山 洋
設 立：2015年4月 所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
資本金：1億円（資本準備金15億2500万円）
URL： https://www.aosdata.co.jp/
AOSデータ社は、データ管理技術で知的財産を守る活動を続けており、企業7,000社以上、国内会員90万人を超えるお客様のデータをクラウドにお預かりするクラウドデータ事業、20年に渡り100万人以上のお客様の無くしてしまったデータを復旧してきたデータ復旧事業、1,300万人以上のお客様のデータ移行を支援してきたシステムデータ事業で数多くの実績を上げてきました。データ移行、データバックアップ、データ復旧、データ消去など、データのライフサイクルに合わせたデータアセットマネジメント事業を展開し、BCNアワードのシステムメンテナンスソフト部門では、14年連続販売本数1位を獲得しています。また、捜査機関、弁護士事務所、大手企業に対して、証拠データのフォレンジック調査や証拠開示のEデイスカバリサービスで数多くの事件の解決をサポートした技術が評価され、経済産業大臣賞を受けたグループ企業のリーガルテック社のリーガルデータ事業を統合し、今後一層、データコンプライアンス、AI・DXデータを含めた「データアセットマネジメント」ソリューションを通して、お客様のデータ資産を総合的に守り、活用できるようにご支援いたします。また、 若手隊員の登用・育成を促進し、防衛省の優秀な人材確保・育成に寄与することを目的として作られた若年定年制度を支援し、先端技術のエンジンニアキャリアが活かされる産官連携で日本社会に貢献します。
クラウドデータ、システムデータ、リーガルデータ、AIデータなどのデータアセットマネジメント事業を展開するAOSデータ株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長 春山 洋 以下 AOS データ社)は、企業のAIプロジェクトやデータサイエンス活動において、データの変更履歴を追跡し、異なるバージョン間での変更を管理することができるデータバージョン管理システム「AIデータ ALM」( https://aidata.jp/alm/ )を、2023年10月31日より販売開始することをお知らせします。
■AIライフサイクルにおけるデータバージョン管理システムの目的
AIライフサイクル管理ツールにおけるデータバージョン管理ツールは、機械学習プロジェクトやデータサイエンス活動において、データの変更履歴を追跡し、異なるバージョン間での変更を管理するツールです。データの品質、信頼性、再現性を確保するために非常に重要です。
データバージョン管理ツールは、次のような目的で使用されます。
１．変更履歴の追跡
データセットがどのように変更されたのかを追跡し、特定の変更がどのバージョンに導入されたのかを把握することができます。
２．異なるデータソースの統合
生成AIモデルのトレーニングには、異なるデータソースからのデータが必要な場合があります。データバージョン管理システムは、さまざまなデータソースから取得したデータを統合し、トレーニングデータの一貫性を保ちます。
３．協力と共同作業
チームで作業する際、異なるメンバーが同じデータバージョンを使用して作業することができ、混乱を避けることができます。
４．データ品質の確保
データの変更を追跡することで、データ品質の低下を防ぎ、信頼性のある分析と予測を可能にします。
５．バージョン間の比較
異なるデータバージョンを比較し、データの変化がどのようにモデルのパフォーマンスに影響を与えたかを理解できます。
[画像1: https://prtimes.jp/i/40956/318/resize/d40956-318-eef6f9eff90fa9d8bdfb-0.png ]
データバージョン管理ツールは、データのバージョン管理を効果的に行い、プロジェクトの成功に不可欠な役割を果たします。
■AIライフサイクル管理ツールにおいてデータバージョン管理ツールが重要な役割を果たす理由
AIライフサイクル管理ツールにおいてデータバージョン管理ツールが重要な役割を果たす理由は、データが機械学習プロジェクトにおいて中心的かつ基本的な要素となります。以下ではその理由を説明します。
1. データの中心性
機械学習プロジェクトにおいて、モデルのトレーニングや評価の品質は、使用するデータに大きく依存します。データはアルゴリズムの成功に影響を与えるため、そのバージョン管理はプロジェクト全体の成功に直結します。
2. 実験の再現性
データのバージョン管理は、プロジェクト内で実行されるさまざまな実験やモデルの再現性を確保するのに役立ちます。特定の結果を再現するためには、同じデータセットを正確に再現できる必要があります。
3. コラボレーション
データバージョン管理は、多くのデータサイエンティストやエンジニアが協力してプロジェクトを進行する際に非常に役立ちます。異なるチームメンバーが同じデータセットを共有し、それに基づいて作業できるようになります。
4. バックアップとセキュリティ
データバージョン管理ツールは、データのバックアップとセキュリティを確保するのに役立ちます。誤ってデータを上書きするリスクを軽減し、データの機密性を保護します。
5. プロジェクトの透明性
データバージョン管理はプロジェクトの透明性を向上させます。特定のデータバージョンがどのモデルに使用されているか、またそのデータの変更履歴を追跡できるため、問題が発生した場合にトラブルシューティングが容易になります。
[画像2: https://prtimes.jp/i/40956/318/resize/d40956-318-68c419572c550d39d90c-0.png ]
データバージョン管理ツールは、機械学習プロジェクトにおいてデータの品質、再現性、セキュリティ、コラボレーションを強化し、プロジェクト全体の効率性と成功に寄与します。そのため、AIライフサイクル管理ツールにおいてもデータバージョン管理は非常に重要な要素となっています。
■データバージョン管理の需要がさらに高まる
AIライフサイクルソリューションの中でデータバージョン管理は、AI市場においてさらに需要が高まっている分野の一つです。
1. データの重要性
AIモデルのトレーニングには大量のデータが必要であり、データの品質、整合性、バージョン管理が不可欠です。企業はデータの価値を最大化し、データセットを効果的に管理する必要があります。
2. モデル開発の複雑化
AIモデルは複雑化しており、多くのエンティティが異なるバージョンのモデルを同時に開発しています。データバージョン管理は、これらのプロジェクトを追跡し、管理するのに役立ちます。
3. コラボレーションとチームワーク
データバージョン管理は、AIチーム内のコラボレーションを改善し、プロジェクトの進捗を効果的に共有し、チーム全体でデータの整合性を保つのに役立ちます。
4. コンプライアンスとセキュリティ
データの追跡とバージョン管理は、データのセキュリティとコンプライアンスに関する要件を満たすのに重要です。特に規制が厳格になる場合、データの整合性が必要です。
5. モデルの運用と展開
モデルの運用段階でも、正確なデータバージョン管理が必要です。モデルの運用とバージョン管理は密接に関連しており、正確なデータを使用してモデルを更新・展開する必要があります。
6. 成長市場
AI市場は依然として成長しており、企業はAIをビジネスに統合するためのソリューションを求めています。データバージョン管理はAIプロジェクトの成功に寄与するため、今後も需要が増加する可能性が高いです。
[画像3: https://prtimes.jp/i/40956/318/resize/d40956-318-eac0e9cc85870d94c773-0.png ]
そのため、データバージョン管理のソリューションは今後もAI市場において高い需要が続くと考えられます。企業はデータの品質と整合性を維持し、AIプロジェクトを成功させるために、データバージョン管理を重要視しています。
■「データバージョン管理システム AIデータ ALM」の特長
「データバージョン管理システム AIデータ ALM」は、厳格かつ柔軟なアクセス権限管理機能や、ドキュメントへの検索用メタデータ付与によるデータ検索性の強化、AIデータ活用に向けたマルチモーダルAIへの対応、ファイルビューアー機能、暗号化および監査機能、バックアップ機能、および大容量長期保管向けアーカイブシステム機能を備えています。AIデータ ALMは、AIプロジェクトに携わる企業向けに設計されたクラウドストレージのSaaSです。
(1)企業におけるAIデータをバックアップし、どこからでもアクセスできるようにする
(2)内部や外部と安全な共有をし、チームコラボレーションを効果的に行う
(3)すべてのドキュメントのバージョンと変更を追跡する
(4)VDRドリブンセキュリティにより、セキュリティとコンプライアンスを最大化して、企業内外の関係者のデータを安全に保つ
(5) AI活用を見据えた検索用メタタグ機能
(6)大規模なコスト削減を可能にする大容量データ管理機能
(7)マルチモーダルAIへの対応
■「データバージョン管理システム AIデータ ALM」とAIライフサイクル
AIにおけるデータプラットフォームには、AIデータの源となる、各分野に分散されている大量かつ多岐にわたるデータドリブンのためのデータを効率的かつ安全に収集、保存、管理することが求められ、これらのAI学習データを適切に保存管理することができる AIデータマネジメントが重要です。AIの成功は、AIアルゴリズムのトレーニングに使用するトレーニングデータの品質と、AIライフサイクルによるメンテナンスが重要な鍵となります。
AI事業の成功は、AIアルゴリズムのトレーニングに使用するトレーニングデータの品質と、ライフサイクルによる効率的なデータのメンテナンスが重要な鍵となります。AIライフサイクルは、プロジェクトにおいて必要なデータを提供するためのデータ管理のプロセスのことを言います。この流れには、データ収集、モデル作成、モデルトレーニング、展開、評価などの一連のステップが含まれています。
[画像4: https://prtimes.jp/i/40956/318/resize/d40956-318-00f9f0b8690e6f8fbc14-0.png ]
AIの精度を高めるためには、データの品質を向上させることも重要です。AIデータ ALMにおけるデータ管理は、データの品質を確保するためにも重要です。データの収集、整理、保存、共有、分析などの過程で、データの品質を確保することが必要です。
■「データバージョン管理システム AIデータ ALM」を支える各賞受賞実績の技術
「AIデータ ALM」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテックの技術、ITreview Grid Awardの3部門で16期連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を14年連続受賞したデータ管理技術、経済産業大臣賞を受賞したグループ企業のリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューションとして開発されました。
■「データバージョン管理システム AIデータ ALM」サービス概要
●サービス名： データバージョン管理システム AIデータ ALM（エーアイデータ エーエルエム）
●提供開始：2023年10月31日
●価格：月額16,500円（税込）〜
●URL：https://aidata.jp/alm/
【AOSデータ株式会社について】
名 称：AOSデータ株式会社 代表者：春山 洋
設 立：2015年4月 所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
資本金：1億円（資本準備金15億2500万円）
URL： https://www.aosdata.co.jp/
AOSデータ社は、データ管理技術で知的財産を守る活動を続けており、企業7,000社以上、国内会員90万人を超えるお客様のデータをクラウドにお預かりするクラウドデータ事業、20年に渡り100万人以上のお客様の無くしてしまったデータを復旧してきたデータ復旧事業、1,300万人以上のお客様のデータ移行を支援してきたシステムデータ事業で数多くの実績を上げてきました。データ移行、データバックアップ、データ復旧、データ消去など、データのライフサイクルに合わせたデータアセットマネジメント事業を展開し、BCNアワードのシステムメンテナンスソフト部門では、14年連続販売本数1位を獲得しています。また、捜査機関、弁護士事務所、大手企業に対して、証拠データのフォレンジック調査や証拠開示のEデイスカバリサービスで数多くの事件の解決をサポートした技術が評価され、経済産業大臣賞を受けたグループ企業のリーガルテック社のリーガルデータ事業を統合し、今後一層、データコンプライアンス、AI・DXデータを含めた「データアセットマネジメント」ソリューションを通して、お客様のデータ資産を総合的に守り、活用できるようにご支援いたします。また、 若手隊員の登用・育成を促進し、防衛省の優秀な人材確保・育成に寄与することを目的として作られた若年定年制度を支援し、先端技術のエンジンニアキャリアが活かされる産官連携で日本社会に貢献します。
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