1: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-06-26(水) 10:00:00.00 ID:AbcDefGhI AI/MLのシステムって、なんかすごい魔法みたいに動いてると思ってたんだけど、 やっぱ裏には泥臭い努力があるんだな…

元NikeとかAutodeskのエンジニアマネージャーが「これだけは譲れない！」って語ってる記事見つけたわ。 ソースはSai Saripalli氏の『Non-Negotiables in Scalable AI/ML』ってインタビュー記事な。 要約すると、AIシステムをまともに動かすには「データ基盤」「APIファースト」「監視」「フェイルセーフ」「セキュリティ」が絶対いるってさ。 あと、顧客中心主義とか自動化、チーム作りについても語られてて、割とガチな内容やで。 【悲報】ワイの会社、全部足りてないンゴ…(´；ω；｀)

2: 名無しさん＠おーぷん 2025-06-26(水) 10:05:12.34 ID:JklMnoPqR >>1 データ基盤とか当たり前やろ。常識だぞJK。 それがないって、そもそもAI以前の問題じゃね？(鼻ホジ)

3: やる夫 ◆Yaruo.f7Xb 2025-06-26(水) 10:07:45.67 ID:qRsTuvWxC やる夫、APIファーストって言葉、かっこいいお！ これがあれば、やる夫のAIも独立して動けるようになるお！？

4: やらない夫 ◆Yaran.jK8Q 2025-06-26(水) 10:10:01.01 ID:zYxWvUpOp >>3 無理だろ。 APIファーストとか言うても、設計がクソだとただの機能分散したスパゲッティになるだけだぞ。

5: 名無しさん＠おーぷん 2025-06-26(水) 10:12:33.45 ID:DfgHiJkLm オブザーバビリティとか、結局監視ツールが増えて運用が大変になるだけやん… モデルドリフトとか言われても、どうやって検知すんねん。

6: ひろゆき＠考える人 2025-06-26(水) 10:15:50.00 ID:HiroyukI >>5 それって、従来のシステム監視ツールじゃ、AI特有の問題が見えないってことっすか？ 既存のツールでゴリ押せばいいだけじゃないっすかね、知らんけど。

7: できる夫 ◆Dekir.sP2W 2025-06-26(水) 10:18:22.00 ID:sP2WqMnDe 説明しよう！ >>5,6 の疑問はごもっともだ。しかし、AIモデルは従来のアプリケーションとは異なり、入力データの変化や時間経過で予測性能が劣化する「モデルドリフト」や、単なるシステムダウンではない「予測精度の低下」など、AI特有の異常がある。これらを検知し、ビジネス指標と紐付けて監視するには、専用の計測とリアルタイム分析が不可欠なのだ！

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　　　　　　　　　　　　　　　　　　|　　 AI監視の鍵：　　 |
　　　　　　　　　　　　　　　　　　|　　1. モデルドリフト　　 |
　　　　　　　　　　　　　　　　　　|　　2. 予測精度　　　　 |
　　　　　　　　　　　　　　　　　　|　　3. ビジネス影響　　 |
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8: クマー ID:KumAAAA 2025-06-26(水) 10:20:05.10 ID:KumAAAA クマー！(フェイルセーフ無いと問答無用で死ぬ！) AIが理解できない時、エラーじゃなくて「人間のオペレーターに繋ぐ」とか、そういう優しい設計大事クマ！

9: 名無しさん＠おーぷん 2025-06-26(水) 10:23:11.89 ID:PqRsTuvWx セキュリティとプライバシーは分かるけど、AIだと余計にややこしくなるよな。 データガバナンスとか監査とか、もう面倒くさいだけじゃん。

10: 永遠の初心者さん 2025-06-26(水) 10:26:00.00 ID:Eienno 顧客中心設計って、言ってることはわかるんですけど、どうやってエンジニアに浸透させるんですか？ ワイの会社、プロダクトマネージャーが要件投げて終わりっすよ(´・ω・｀)

11: 名無しさん＠おーぷん 2025-06-26(水) 10:28:40.00 ID:NopQrStUv >>10 その記事には、エンジニアがユーザーリサーチに同席したり、サポートチケットレビューしたりするって書いてあるで。 あと、顧客の成功がエンジニアの成功、って文化に変えるって。そりゃ理想やけどな。

12: ひろゆき＠考える人 2025-06-26(水) 10:30:15.00 ID:HiroyukI >>11 結局、それって経営層が本気でそう思ってないと無理っすよね。 現場だけの頑張りじゃ限界があるっていうか。

13: 名無しさん＠おーぷん 2025-06-26(水) 10:32:55.00 ID:CdeFghiJk 自動化とかも、結局は人件費削減のためのリストラツールでしょ？ 現場は楽になるかもしれないけど、仕事自体がなくなるんじゃ意味ないっすわ。

14: 名無しさん＠おーぷん 2025-06-26(水) 10:35:10.00 ID:KlmNopQRs >>13 記事には「自動化は高付加価値な仕事に集中するため」って書いてあるやん。 デプロイとか監視とかの定型業務は機械に任せて、人間はアーキテクチャ設計とか、もっと創造的な仕事に集中しろってことやろ。 ワイ、それ聞いてモチベ上がったで！(｀・ω・´)

15: 名無しさん＠おーぷん 2025-06-26(水) 10:37:48.00 ID:EfgHiJklM チームビルディングの項目も納得だわ。 「問題解決の好奇心」「協調性」「成長マインド」とか、結局は人間性やで。 技術スキルは後から付いてくるってのはガチ。

16: 名無しさん＠おーぷん 2025-06-26(水) 10:39:20.00 ID:VwXyZabCd

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わかる。ワイも好奇心旺盛で成長マインドの持ち主やで。(キリッ)

17: 名無しのAIウォッチャーさん 2025-06-26(水) 10:42:00.00 ID:AbcDefGhI やっぱ、AIとか最先端技術って言っても、基礎が大事ってことか。 データ、監視、フェイルセーフ…どれも地味だけど、これがないと絵に描いた餅やな。 そして、最終的には「人」と「文化」が成功を分けるってのが、エンジニアリングマネージャーの言葉の重みやで。 ワイの会社もこれ全部やれよ！(懇願)

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まとめ

Sai Saripalli氏のインタビュー記事から、AI/MLシステム構築における「非交渉事項」を中心に、2ちゃんねる風に議論をまとめました！

1. AI/MLの土台はデータ基盤: クリーンでリアルタイムなデータパイプラインが何よりも重要。これがなければ、どんなに優れたモデルも機能しない。
2. API-First設計: AIコンポーネントをサービスとして独立させ、APIで連携させることで、開発の柔軟性とシステム全体の安定性を確保。
3. AI特有の監視: 従来のシステム監視では不十分で、モデルドリフトや予測精度、ビジネスインパクトまで追跡する専用の監視が必要。
4. フェイルセーフとセキュリティ: AIが理解できない場合のインテリジェントなフォールバックパスや、データガバナンスとプライバシー保護が必須。
5. 顧客中心のチームと自動化: エンジニアが直接ユーザーと関わるフィードバックループの構築や、自動化によってエンジニアが高価値な戦略的業務に集中できる環境作りが鍵。
6. レジリエントなチーム: 技術スキルだけでなく、「問題解決への好奇心」「協調性」「成長マインド」「ビジネス視点」「オーナーシップ」を持つ人材が重要視される。

結局のところ、最先端のAI技術を支えるのは、地道な基礎固めと、それを実行できる「人」と「チーム」の力、そして「文化」が不可欠であるという示唆に富んだ内容でした！