オーケストレーション
AIワークフローとサービス（データ取り込み、モデル学習、デプロイメント）を自動的に統合・調整し、ポリシー遵守とリソースガバナンスを確実に実現します。
ワークフローエンジン（Airflow、Kubeflow Pipelines）やコンテナオーケストレーター（Kubernetes）を活用し、データ取り込み、前処理、学習、検証、本番展開といったタスクを順序立てて実行します。オーケストレーションフレームワークは、各段階でポリシーチェック（影響評価、セキュリティスキャン）を適用し、リソースクォータを管理するとともに、リトライロジックを提供します。ガバナンスの観点では、ポリシー遵守を実証するために、ワークフローのバージョン管理、コンプライアンスゲートの組み込み、ならびにオーケストレーションログの監査が求められます。
医療AIチームは、Kubeflow上でMLOpsパイプラインを定義しています。そこでは、学習前にデータ品質チェック、バイアス評価、セキュリティスキャンを実行します。これらを通過すると、モデルは自動的にステージング環境へデプロイされます。すべてのステップと成果物はArtifactoryに記録され、ライフサイクル全体にわたって監査可能かつポリシー主導のオーケストレーションを実現します。
「かつて手動でのレビューやポリシー作業に数週間かかっていたものが、Enzai では数分で構造化され監査可能になりました。AI ガバナンスが理論的でなく、実用的に感じられるのはこれが初めてです。」
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