Celebal Technologies は、米国 ITES リーダー企業に対し CT Passport ベースの MLOps ソリューションを導入。Kedro で構築したパイプラインと GitHub 連携、Neural Network／XGBoost などの高度モデルにより、ML アプリケーションのコスト最適化・データ精度向上・キャンペーン管理強化を実現しました。その結果、運用効率 75％ 向上、500 + モデル最適化、10 + 自動化パイプラインを達成し、スケーラブルで持続可能なフレームワークを確立しました。

半導体／センサー業界のリーディングカンパニーは、断片化したデータパイプライン・非効率な ML ワークフロー・並列処理不足という課題を抱えていました。Celebal Technologies は、統合データ＆モデルパイプラインを構築し、分散 Spark を用いたリアルタイム処理とタスク特化型カスタムレイヤーを実装。トレーニング／推論／再学習の全自動化パイプラインを整備しました。結果として、データ抽出時間を 70％、変換時間を 82％、前処理＋学習時間を 68％ 削減し、手動作業は 75％ 低減。大幅な処理効率向上と運用負荷削減を達成しました。