ここ数年、機械学習(ML=Machine Learning)は私たちにとってますます身近なツールとなりました。しかしその一方で、開発の現場では様々な課題が残されたままとなっています。対策を講じなくてはいけないとわかってはいるものの“現状で手一杯”という開発チームも多いのではないでしょうか?そうした課題を解決するプラットフォームとして注目されているのが「ML開発者のためのベストツールWandB」なのです。
モデル開発の効率化
大規模スケールでの実験管理
WandBは、組織全体で大規模モデルを簡単に比較したり、再現したり、深掘りができる実験環境を提供します。
最先端の生成AI企業、OpenAI(アメリカ)、Cohere(カナダ)、Stability(イギリス)などはWandBを用いて大規模モデルを構築しています。
反復的かつ継続的な学習と評価
WandBの双方向かつ視覚的な分析ツールは、反復的にモデルを学習・評価・デバッグすることを可能にします。
性能とコストのベストバランスを実現
WandBは、GPU全体でのシステムメトリクス(損失、精度)を可視化して、パフォーマンスとコストのベストバランスを実現します。

モデル評価・デプロイメントの品質向上
開発に関わる全ての部門が連携するためには、各モデルに関する最新情報を共有できる統合的な記録システム(Central Place of Record)を構築する必要があります。その中で中核的な役割を担うのがWandBのモデルレジストリです。

AI開発とオペレーションを全社支援
開発結果の再現に必要な情報をWandB経由で連携し、複数部門にまたがるMLOps/LLMOpsワークフローを構築します。
またWandBを実験管理・進捗管理を行う部門連携型コラボレーションプラットフォームとして活用することで、情報の共有がスムーズになります。
開発結果の再現に必要な情報をWandB経由で連携し、複数部門にまたがるMLOps/LLMOpsワークフローを構築

- R&Dにおける基盤モデル開発を事業部におけるサービス適用に短時間で繋げる
- 開発進捗・経緯の記録と情報連携により、高い再現可能性を担保
- リスク評価やモデル運用時のモニタリング結果を開発時の情報と統合し、監査可能に
WandBを実験管理・進捗管理を行う部門連携型コラボレーションプラットフォームとして活用

- R&D/CoEが追跡可能な形式で結果共有し、事業部が透明性高くプロジェクト把握をすることができる
- 事業部からの細かい確認リクエストを回避し、R&D/CoEの生産性を向上させる
- レポートが常に最新アップデートされ、R&D/CoEのレポート作成時間が大幅削減される