Batch Transformとリアルタイム推論

モデルは作って終わりではない

機械学習プロジェクトでは「学習したモデルをどう活用するか」が最も重要なフェーズです。
製薬・医療分野では、用途によって以下のような異なる要件が存在します。

ユースケース特徴推論形態
ADMET予測や化合物スクリーニング数百万件の化合物を一括処理バッチ推論（Batch Transform）
医療画像や電子カルテ解析低レイテンシが求められるリアルタイム応答リアルタイム推論（Realtime Endpoint）

この記事では、AWS SageMakerでの バッチ推論とリアルタイム推論の設計比較 と、Canary / Blue-Green デプロイ による安全なモデル切り替え手法を解説します。

バッチ推論：大規模処理・レイテンシ要件が緩いケース

特徴

利点

実装例（Python SDK）

from sagemaker.transformer import Transformer

transformer = Transformer(
    model_name="admet-model-v2",
    instance_count=1,
    instance_type="ml.m5.xlarge",
    strategy="SingleRecord",
    output_path="s3://your-bucket/predictions/",
    assemble_with="Line",
    accept="text/csv",
)

transformer.transform(
    data="s3://your-bucket/input/molecules.csv",
    content_type="text/csv",
    split_type="Line",
)
transformer.wait()

運用Tips

リアルタイム推論：即時応答が求められるケース

特徴

利点

実装例（エンドポイント作成）

from sagemaker.model import Model

model = Model(
    image_uri="763104351884.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/xgboost:1.7-1",
    model_data="s3://your-bucket/models/admet/xgb_model.tar.gz",
    role="arn:aws:iam::123456789012:role/SageMakerRole",
)

predictor = model.deploy(
    initial_instance_count=1,
    instance_type="ml.m5.large",
    endpoint_name="admet-realtime-endpoint"
)

response = predictor.predict("CCO,CCC(=O)O")
print(response)

Serverless Inference：コスト最適化の新しい選択肢

AWSは近年、Serverless Inference（サーバーレス推論）を提供しています。
低リクエスト頻度のモデルを「必要なときだけ」起動できるため、医療・創薬アプリのPoC環境などで有効です。

比較項目Realtime EndpointServerless Inference
常時稼働ありなし（リクエスト時のみ起動）
レイテンシ低起動時やや遅延あり
コスト常時課金使用時間分のみ課金
用途商用システムPoC/研究用途・低頻度API

Canary / Blue-Green デプロイパターン

モデルを新バージョンに更新する際、製薬・医療分野では「既存モデルとの整合性」を確認しながら慎重に切り替える必要があります。

Canaryデプロイ

# SageMakerのProductionVariant設定例
production_variants=[
    {"VariantName": "OldModel", "ModelName": "admet-model-v1", "InitialVariantWeight": 0.95},
    {"VariantName": "NewModel", "ModelName": "admet-model-v2", "InitialVariantWeight": 0.05},
]

Blue-Greenデプロイ

項目CanaryBlue-Green
検証コスト低い高い
リスク残る低い
切替スピード段階的一括切替
適用例Webサービス医療・製薬システム

適用シナリオ（製薬・医療）

ユースケース推論タイプコメント
化合物スクリーニングBatch Transform数百万件の処理。スポット活用でコスト最適化
医療画像診断支援Realtime Endpoint数秒以内の応答が必要
研究PoC環境Serverless Inference利用頻度が低く、コスト重視
医療機器AI承認前検証Blue-Green新旧モデルを厳密比較して安全切替

まとめ

製薬・医療分野では、精度だけでなく 安全性・透明性・コスト効率 を両立する運用設計が不可欠です。

弊社では、製薬・医療分野に特化した AIモデルのデプロイ・運用基盤構築 を支援しています。

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