AI+ AI／MLエンジニア
AIを活用して、より優れたモデルを構築し、信頼性の高いシステムを本番環境に展開する
本来なら1日で済むはずの実験に2日かかったMLエンジニアへ。そして、モデルカードがいまだに書けていない方へ。
ほとんどのMLエンジニアはコード補完ツールを導入済みです。しかし、MLライフサイクル全体にAIを体系的に組み込んでいる方はわずかです。実験には相変わらず時間がかかり、モデルカードは今も省略されがちです。本書は、5つのライフサイクル段階にわたるFORGE Framework、デプロイのためのLAUNCH Protocol、50以上のすぐに使えるプロンプトテンプレート、そしてこのギャップを埋める90日間プランをお届けします。AIを構築するエンジニアのために、AIエンジニアリング企業が書き上げた一冊です。自分のシステムに求めるのと同じ厳密さで、AIを使いこなしたい方に向けた内容です。
- 54個のコピーレディなプロンプトテンプレート——コード生成・デバッグ・評価・デプロイ・ドキュメンテーション向け
- FORGE Framework——ML作業におけるAIツールの活用効果が最も高い5つのライフサイクル段階を明示
- LAUNCH Protocol——本番リリース前に毎回実施すべき6つの事前チェック項目。スプリント単位で完了可能
- REFINE Diagnostic Loop——分類・検索・LLMの各失敗タイプに対応した、AI支援による根本原因分析のための診断ループ
- 90日間の加速プラン——金融技術（fintech）、大手テック企業（big tech）、規制対応型ヘルステック（regulated healthtech）という3つのエンジニアリング環境に合わせて調整
テック企業、AIスタートアップ、フィンテック、ヘルステック、または企業のAIチームで働く、経験2〜8年の中堅AI／MLエンジニア。Pythonと少なくとも1つのMLフレームワークに習熟し、モデルの学習、実験管理、デプロイの経験があります。コード補完にGitHub Copilotをすでに使っている場合もありますが、MLライフサイクル全体にAIツールを体系的に組み込むまでには至っていません。
その他の対象：エンジニアリング職へ移行しつつあるデータサイエンティスト、MLへ領域を広げているシニアソフトウェアエンジニア、チームへのAIツール導入を検討しているMLテックリード。
- FORGE Frameworkを適用し、MLの開発ライフサイクル全体にAIツールを体系的に組み込める
- AIによるコード生成を活用し、本番環境で使える品質のMLパイプライン、学習ループ、評価スクリプトを構築・リファクタリングできる
- AIを活用したデバッグと根本原因分析の手法により、モデルの不具合、バイアス、ドリフトを診断できる
- バイアス監査、解釈可能性の文書化、モニタリング、ステークホルダーとのコミュニケーションを含むLAUNCH Protocolを用いて、MLモデルをデプロイし、ガバナンスを効かせられる
- エンジニアリングの厳密さと責任あるデプロイの実践を適用し、LLMを活用したアプリケーションと検索システムを構築できる。
- スキルチェック
- 機械学習（ML）実践は、どの程度AIで強化されていますか？
- 第1章
- 現在のMLエンジニアリングにおけるAIの活用状況
- 第2章
- AIを活用した実験の高速化
- 第3章
- 機械学習システム向けコード生成
- 第4章
- AIを活用した特徴量エンジニアリングとデータ作業
- 第5章
- モデル開発と評価
- 第6章
- デバッグと根本原因分析
- 第7章
- AIを活用したMLOpsと本番環境システム
- 第8章
- LLMエンジニアリングと検索システム
- 第9章
- 文書化、モデルカード、およびステークホルダーとのコミュニケーション
- 第10章
- 90日間AI・MLエンジニアリング加速プログラム
- 巻末資料
- スキルサマリー・推奨書籍・用語集・ツールリファレンス
AIエンジニアリング企業が、AIを構築するエンジニアのために制作。そして、自分たちが自社のシステムに求めるのと同じ厳密さでAIを構築したいという思いから生まれました。