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title: "MLOps"
slug: "mlops"
category: "dx"
updated_at: "2025-12-31"
description: "機械学習モデルの開発から運用までのプロセス管理。"
tags:
- "機械学習
- 運用
- DevOps"
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## MLOpsとは？
## 意味・定義
MLOps（Machine Learning Operations）とは、機械学習モデルの開発から運用までの全プロセスを管理するための手法や実践を指します。これには、データの収集や前処理、モデルのトレーニング、デプロイ（実運用環境への導入）、モデルの監視、さらにはメンテナンスなどが含まれます。MLOpsは、機械学習プロジェクトのライフサイクルを効率的かつスムーズに進行させるためのフレームワークを提供します。
## 目的・背景
近年、企業はデータを活用した意思決定を行うために、機械学習技術を導入するようになっています。しかし、モデルの開発と運用の間には多くの課題が存在します。例えば、モデルが運用される環境でのパフォーマンスが低下することや、モデルの更新が難しいことがあります。MLOpsはこれらの問題を解決するために必要とされ、開発者と運用担当者の間の連携を強化し、効率的な運用を実現します。
## 使い方・具体例
- 機械学習モデルを開発する際、MLOpsの手法を用いて、データの前処理や特徴量エンジニアリングを自動化し、開発時間を短縮します。
- モデルをデプロイした後、MLOpsを活用して、運用中のモデルの性能をリアルタイムで監視し、異常検知を行います。
- 定期的にモデルを再学習させるためのパイプラインを設計し、新しいデータが入るたびに自動でモデルを更新します。
- チーム間での情報共有を円滑にするために、MLOpsツールを使用して、モデルのバージョン管理やドキュメンテーションを一元管理します。
- 組織内でのナレッジの蓄積を促進するため、MLOpsを導入して、成功したプロジェクトや失敗したプロジェクトの学びを共有するプラットフォームを構築します。
## 関連用語
試験対策や体系的な理解を目的とする場合、以下の用語もあわせて確認しておくと安心です。
- [機械学習](/machine-learning/)
- [運用](/operation/)
- [DevOps](/devops/)
## まとめ
- MLOpsは機械学習モデルの全ライフサイクルを管理する手法である。
- 効率的なモデルの運用と開発チーム間のコラボレーションを促進する。
- さまざまな業務シーンでモデルの監視や更新を自動化することが可能である。
## 現場メモ
MLOpsを導入する際には、チーム内での役割分担やツール選定に注意が必要です。また、運用環境でのモデルのパフォーマンスを常に監視し、迅速に対応できる体制を整えることが重要です。特に、初期段階では運用の難しさから、チームメンバーが戸惑うことがあるため、教育やトレーニングが効果的です。MLOps
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