Best Practices

機械学習運用、いわゆる機械学習モデルを実世界の環境で動かし続けるということは、一筋縄ではいかない難しい仕事です。作ったモデルをただ動かすだけでなく、その性能を維持し続け、問題があればすぐに対処し、必要に応じて改善していく必要があります。この複雑な作業をうまく進めるための方法論が、機械学習運用（MLOps）です。 従来の機械学習開発では、モデルを作る人とそれを動かす人が別々で、連携がうまくいかないことがよくありました。研究者は精度の高いモデルを作ることに集中し、運用担当者は安定して動かすことに集中するため、お互いの重点が異なるのです。例えば、研究者が作った最新のモデルが、運用環境のシステムでは動かないといった問題や、運用中に想定外のデータが入力され、モデルがうまく動かなくなるといった問題が起こりがちでした。 MLOpsは、このような開発と運用の間の溝を埋めることを目指します。開発と運用を密に連携させ、モデルの構築から運用、監視、改善までの一連の流れを自動化することで、作業を効率化し、ミスを減らすことができます。具体的には、バージョン管理システムを使ってモデルの変更履歴を管理したり、自動テストを導入してモデルの品質を保証したり、監視ツールを使ってモデルの性能をチェックしたりといった工夫が用いられます。 このように、MLOpsは機械学習を研究段階から実用段階へと押し上げるための重要な役割を担っています。MLOpsを取り入れることで、機械学習モデルをより迅速に、より確実に、そしてより低コストで運用することが可能になり、ビジネスへの貢献度を高めることができるのです。