拓海先生、最近部署で「AIをすぐ使える形にしてほしい」と言われて困っております。うちの現場ではモデルを作っても実運用に回せる技術者が足りません。KModelsという論文がビジネス向けに良いと聞きましたが、要するに何ができるのですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。短く言えばKModelsは、AIモデルの“作る人”と“使う人”の間の手間を大幅に減らして、現場に導入しやすくする仕組みです。テンプレート化と運用自動化で、現場の開発負荷を下げられるんですよ。
つまり現場の部長や外注先でも扱える状態にする、ということですか。うちのシステムはオンプレミス（on-premise）で運用しているのですが、そういう環境でも動きますか？
はい、そこが大きなポイントです。KModelsはKubeflow Pipelines（Kubeflow Pipelines）（クベフローパイプライン）やKServe（KServe）（ケーサーブ）といった既存のMLOps（MLOps）（機械学習運用）ツール上に構築しており、オンプレミス環境にも適用できるよう設計されています。要は既存の運用基盤を活かして導入できるのです。
なるほど。現場のIT担当に負担をかけずに済むなら魅力的です。ただ、導入コストと効果が見合うかが肝心です。これって要するに、テンプレートを使えば専門家を大量に雇わなくても運用できるということ？
まさにその通りです。要点を3つにまとめますね。1つ目、モデルをテンプレート化することで移植性が上がる。2つ目、運用（Model Ops）を自動化して現場の作業を削減する。3つ目、ビジネス向けの設定を優先したUIやAPIで、非専門家でも利用しやすくする。投資対効果が見えやすくなる設計です。
それなら現場負担が減りますね。ですが、セキュリティやカスタマイズ性はどうでしょうか。うちの業務は固有の前処理や後処理が多く、画一的なテンプレートで対応できるか不安です。
良い質問です。KModelsはテンプレートを“箱”として提供しつつ、その箱の中に業務固有の前処理や後処理を差し込める設計になっています。つまり標準部分は共通化しつつ、必要なカスタマイズはテンプレートのパラメータやプラグインで行えるのです。セキュリティ面ではオンプレミス対応と既存の認証基盤を使える点が利点です。
分かりました。最後に、社内会議で導入を説明するときの要点を教えてください。短く、経営判断に使える言葉でお願いします。
もちろんです。提案用の核は三行でいけます。1) KModelsはAI導入の時間と専門家コストを下げる。2) オンプレミス含む既存基盤に組み込みやすい。3) テンプレートで再利用性が高まり、投資回収が早くなる。これを基にROI試算を示せば説得力が出ますよ。
なるほど、ありがとうございます。自分の言葉で整理すると、KModelsは「モデルを使える箱」にして現場に配って、運用は自動化し、必要な部分だけカスタムで差し込める仕組みということですね。これなら我々の現場にも使えそうです。
