定義
MLOps(機械学習運用基盤)とは、機械学習モデルの開発から本番投入・監視・再学習までを一連の工程として自動化し継続的に管理する仕組みのこと。
MLOps (機械学習運用基盤)とは（詳しく解説）
MLOpsとは、機械学習モデルの学習・デプロイ・監視・再学習を一連のパイプラインとして自動化し、DevOpsの考え方を機械学習領域に適用した運用手法とされる。具体的にはデータ管理、モデルのバージョン管理、CI/CDによる自動デプロイ、本番環境でのモデル性能監視(データドリフト検知)などを含む。2026年時点では生成AI・LLMの普及に伴い「LLMOps」という隣接領域も広がり、プロンプト管理やAPIコスト監視まで運用範囲に含める組織が増えているとされる。実運用での落とし穴としては、モデル精度がデータ分布の変化により時間とともに劣化する点や、監視・再学習の仕組みを後付けで構築すると手戻りコストが大きくなる点が挙げられる。現場でのツール選定では、小規模チームはオープンソースのワークフロー自動化基盤を組み合わせる構成が採用されやすく、大規模組織はクラウドベンダーのマネージドMLOps基盤を選ぶ傾向があるとされる。導入コストはパイプラインの規模と監視項目の粒度に比例して増えるため、相場感を把握したうえで必要最小限の監視項目から始める設計が現場では推奨される。
この解説の引用について
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出典: AI PICKS AI用語辞典「MLOps (機械学習運用基盤)とは」 https://aipicks.jp/glossary/mlops
MLOps (機械学習運用基盤)の使用例
- プロンプト:「MLOpsパイプラインでモデルのデータドリフトを検知する監視項目を3つ挙げて」
- プロンプト:「小規模チーム向けにコストを抑えたMLOps構成を、既存のワークフロー自動化ツールで組む案を出して」
