Runway：自動車事故イメージ分析モデル運用プロセスの自動化

1つのモデルのみデプロイ可能な単一オペレーティングシステム（Monolithic Architecture）はメンテナンスが難しく、一部モジュールを変更してもシステム全体に影響を及ぼし、運用安定性が低下。イメージデータの収集・管理、モデル開発・デプロイ、運用・モニタリング環境がそれぞれ分離され、イメージ分析モデルの性能改善のための再学習過程でも制約が発生。 モデル性能の低下、モデル性能の比較、サービス品質管理を一目でできる視覚化モニタリング支援が必要。

並列マイクロサービスアーキテクチャ（多重モデルデプロイが可能な環境）に転換し、モジュール変更による運用サービスに対する影響を最小化し、新しいサービスに拡張可能なデプロイ環境を構築。開発・運用環境を統合し、再学習パイプラインを構築して一元化されたプラットフォームで持続可能なAIサービスを提供。 再学習モデルとサービスモデル間のA／Bテストモニタリングが可能な直観的なGUIを提供。

従来従来は単一モデルのみをデプロイしていたが、8 つのさまざまなモデルを複合的にサービスに適用。年間1回の再学習プロセスをAIプラットフォーム（Runway）で随時行い、新車発売サイクルに合わせて迅速にモデルをアップデート。既存ソフトフェアの永久ライセンスに比べてソフトウェアのメンテナンスコストを40% 削減。