機械学習による予測SaaS

Background

背景

自社サービスとして、蓄積データから機械学習で予測結果を生成し、会員へ提供するSaaSを立ち上げました。予測の精度だけでなく、多数の利用者が同時に使っても安定して動く基盤づくりが求められました。

1. STEP 01

   データ設計・前処理

   予測に効く特徴量を設計し、学習に使えるようデータを整える前処理パイプラインを構築しました。

2. STEP 02

   モデル開発

   ランキング学習と確率予測を組み合わせたデュアル構成のモデルを開発。期待値での選別ができるようにしました。

3. STEP 03

   サービス基盤の開発

   予測結果を会員へ届けるWebサービスを開発。認証・課金・配信を含め、同時アクセスに耐える構成にしました。

4. STEP 04

   運用・継続改善

   自動デプロイと多数の自動テストで品質を保ちつつ、モデルとサービスを継続的に改善しています。

Operation

運用・伴走

本番稼働を続けながら、モデルの精度改善とサービスの機能追加を継続。自動テストと自動デプロイで、安定運用と改善スピードを両立しています。