実質TensorFlowのモデル実行のみ

改善してほしいポイントは何でしょうか？

ML Engine は機械学習を高速に実行するためのプラットフォームです。そして、プラットフォームには制約が付き物ですが、ML Engine の場合はこの制約が結構厳しい感じがします。
ML Engine はパワーはあるが、ストレージやPythonパッケージなどの制約があり、クイックに機械学習ができるサービスではありません。

どのようなビジネス課題を解決できましたか？あるいは、どのようなメリットが得られましたか？

あらかじめ構築してるモデルをクラウドにおき、とにかく所定の計算リソースで信頼性のあるGoogleクラウドプラットフォーム上で実行すれば良いというシナリオではメリットがあります。
最終的には ML Engine で大量データ処理＆システム化のように機械学習のプロジェクト進捗によって実行プラットフォームを変えても良いと思います。