【生成AI事例集】機械学習インフラの運用基盤提供スタートアップ8選（前編・4社）

「生成AI事例集」のカテゴリーごとのスタートアップ紹介記事、今回は「機械学習インフラの運用基盤」です。（「生成AI事例集」では、約50のカテゴリー、500社以上のスタートアップを1カテゴリー1記事で順次、解説していきます。）

機械学習インフラ運用基盤の提供における生成AIの有用性は、データの準備、モデルの構築・テスト、そしてアプリケーションへの統合という3つの主要な段階で表れます。最初のデータ準備の段階では、高品質で多様なデータセットの迅速な構築が重要であり、特定の分野に特化したオーダーメイドデータセットを提供する技術が、AIモデルのトレーニングを加速し、より精度の高いモデル構築を可能にします。

次に、モデルの構築とテストの段階では、モデルのパフォーマンス監視と説明性の向上が重要です。特に、AIモデルの予測結果の可視化とそれに影響を与える変数の特定は、開発者がモデルの挙動を理解し、必要に応じて調整を行いやすくするため、予測の精度向上やバイアスの削減に貢献します。

最終段階のアプリケーションへの統合では、LLMなどを活用したアプリケーションへのデータ統合を効率化するニーズがあります。マルチモーダルデータを簡単にアプリケーションに埋め込み、カスタマイズする機能は、ユーザーの問い合わせやタスクに対してより関連性の高い出力の生成を支援します。

これらの技術は、機械学習インフラ運用基盤における生成AIの活用を通じて、開発から実装、ユーザーへの提供までのプロセスを大幅に効率化し、改善することを可能にしています。以下では、各サービスの特徴を明らかにしつつ、機能の詳細を説明していきます。

「生成AI事例集」には、「機械学習インフラの運用基盤」カテゴリーとして、現時点で以下の9社のスタートアップが登録されています。

1. QTIS AI

2. Fiddler AI

3. Scale AI

4. Baseplate

5. WhyLabs

6. Lightning

7. LAMINI

8. Fixie.ai

9. Modzy

本記事では、その中でも、8社を詳しく紹介します。今回の記事（前編）で4社、次の記事（後編）で4社の紹介になります。

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