AIを業務で使う企業が増える一方で、「モデルは作れたのに、実際のサービスで使い続けられない」という課題が目立つようになりました。そこで注目されているのが、機械学習のモデルを継続して安定的に運用するための考え方「MLOps」です。
ここでは、MLOpsとは何かを、必要とされる背景やDevOpsとの違いから解説します。MLOpsの流れや支える仕組み、主なツールに加えて、インフラエンジニアの仕事とどう関わるかもまとめました。
この記事で分かること
- MLOpsとは何か、必要とされる背景とDevOpsとの違い
- MLOpsのライフサイクルと、それを支える主な仕組み
- MLOpsの主なツールと、インフラエンジニアの仕事との関わり
MLOpsとは？
機械学習のモデルを「作って終わり」にしない仕組み
MLOps（エムエルオプス）は「Machine Learning Operations」の略で、機械学習のモデルを開発し、本番の環境で継続して運用・改善していくための考え方と仕組みです。
機械学習のモデルは、データをもとに学習させて作ります。ところが、作ったモデルを実際のサービスに組み込み、安定して動かし続けるには、データの管理、学習のくり返し、性能の監視など、多くの作業が必要です。MLOpsは、こうした作業をチームで分担し、できるだけ自動化して回し続けるための取り組みです。
AIを動かす基盤の全体像は、［AIインフラとは］で解説しています。
MLOpsが必要とされる背景
MLOpsが必要とされるようになった理由は、大きく4つあります。
| 背景 | 起きている問題 |
|---|---|
| モデルの劣化 | 世の中の状況やデータの傾向が変わると、モデルの予測の精度が少しずつ落ちていく |
| 作業の属人化 | 学習の手順や使ったデータが担当者の手元にしか残らず、同じモデルを作り直せない |
| 開発と運用の分断 | データサイエンティストが作ったモデルを、本番の環境に載せるまでに時間がかかる |
| AI活用の広がり | 運用するモデルの数が増え、人の手作業では管理しきれなくなった |
とくに1つ目の「モデルの劣化」は、普通のシステムにはない機械学習ならではの問題です。モデルは一度作れば終わりではなく、データの変化に合わせて作り直し続ける必要があるため、それを仕組みとして回すMLOpsが欠かせなくなっています。
DevOpsとの違い
MLOpsは、開発と運用が協力してソフトウェアを素早く安定して届ける「DevOps」の考え方を、機械学習に広げたものです。
主な違いは、次のとおりです。
| 項目 | DevOps | MLOps |
|---|---|---|
| 主に扱うもの | アプリのコード | コードに加えて、データとモデル |
| 品質が変わる原因 | コードの変更 | コードの変更に加え、データの変化 |
| 自動化の範囲 | テストと本番への反映（CI/CD） | CI/CDに加え、モデルの再学習（CT） |
| 関わる人 | 開発者、運用エンジニア | データサイエンティスト、MLエンジニア、インフラエンジニアなど |
コードを変えていなくても、データが変わるだけで品質が変わるのが、機械学習のシステムの大きな特徴です。そのため、MLOpsではデータとモデルの管理が重要になります。
MLOpsの仕組みと流れ
MLOpsのライフサイクル
MLOpsでは、次の流れをくり返しながら、モデルを改善し続けます。
学習に使うデータを集め、整え、どのデータを使ったかを記録する。
データを使ってモデルを学習させ、条件や結果を記録する。
精度などの基準を満たしているかを確かめ、本番に出すモデルを決める。
選んだモデルを、本番のサービスで使える状態にする。
予測の精度や処理の速さ、入ってくるデータの変化を見守る。
精度が落ちたら、新しいデータで学習し直し、モデルを入れ替える。
最後の再学習から最初のデータの準備へと戻り、この輪を自動で回せるようにするのがMLOpsの目標です。
MLOpsを支える主な仕組み
MLOpsのライフサイクルは、次のような仕組みで支えられています。
| 仕組み | 役割 |
|---|---|
| データの管理 | 学習に使ったデータの版（バージョン）を記録し、あとから同じデータを使えるようにする |
| 実験の管理 | 学習の条件や結果を記録し、どのモデルが良かったかを比べられるようにする |
| モデルレジストリ | 作ったモデルを版ごとに保管し、どれが本番で動いているかを管理する |
| パイプライン | データの準備から学習、評価、デプロイまでの流れを自動で実行する |
| モデルの監視 | 本番での精度やデータの変化を見守り、問題があれば知らせる |
これらがそろうと、だれが作業しても同じモデルを再現でき、問題が起きたときにすぐ前の版に戻せるようになります。
MLOpsの成熟度
MLOpsは、一度にすべてを整える必要はありません。Google Cloudは、MLOpsの進み具合を3つのレベルで示しています。
| レベル | 状態 |
|---|---|
| レベル0 | 学習もデプロイも、担当者の手作業で行っている |
| レベル1 | 学習の流れ（パイプライン）が自動化され、新しいデータで自動的に再学習できる |
| レベル2 | パイプライン自体の変更も、テストから本番への反映まで自動化されている |
多くの企業はレベル0から始まります。まずは記録を残す、学習の手順を自動化するなど、できるところから段階的に進めるのが現実的です。
MLOpsのツールとインフラエンジニアとの関わり
主なツール・サービス
MLOpsで使われるツールは、オープンソースのものと、クラウドのサービスに大きく分かれます。
| 種類 | 主なツール・サービス | 特徴 |
|---|---|---|
| オープンソース | MLflow | 実験の管理やモデルレジストリなど、MLOpsの基本的な機能をそろえている |
| オープンソース | Kubeflow | Kubernetesの上で、機械学習のパイプラインを動かす |
| クラウドのサービス | Amazon SageMaker（AWS） | 学習からデプロイ、監視までをAWSの上でまとめて行える |
| クラウドのサービス | Vertex AI（Google Cloud） | Google Cloudの上で、機械学習の開発と運用をまとめて行える |
| クラウドのサービス | Azure Machine Learning（Microsoft） | Azureの上で、機械学習の開発と運用をまとめて行える |
すでに使っているクラウドがあるなら、そのクラウドのサービスから試すと始めやすくなります。
学習に使うGPUを借りる方法は、［GPUクラウドとは］で紹介しています。
AIOps・LLMOpsとの違い
名前の似た言葉に、AIOpsとLLMOpsがあります。
| 言葉 | 内容 |
|---|---|
| MLOps | 機械学習のモデルを、継続して運用・改善するための仕組み |
| AIOps | AIを使って、ITシステムの運用（監視や障害対応）を効率化する仕組み |
| LLMOps | 生成AIの大規模言語モデル（LLM）を使ったサービスを運用するための仕組み。MLOpsを生成AI向けに広げたもの |
MLOpsは「AIを運用する」仕組みで、AIOpsは「AIで運用する」仕組みと考えると、違いが分かりやすくなります。
AIOpsについては、［AIOpsとは］で解説しています。
インフラエンジニアの仕事との関わり
MLOpsは、データサイエンティストだけの仕事ではありません。モデルを動かし続けるための基盤づくりは、インフラエンジニアの得意分野です。たとえば、次のような仕事があります。
- 学習や推論に使うGPUのサーバーやクラウドの環境を用意する。
- コンテナやKubernetesを使って、モデルを安定して動かす
- パイプラインを自動化し、学習からデプロイまでの流れを整える。
- モデルやシステムを監視し、費用が膨らみすぎないように管理する。
サーバーやクラウド、自動化の経験は、MLOpsでもそのまま活かせます。インフラの知識に機械学習の基本を加えると、AIの基盤を担う人材として活躍の場が広がります。
AIの基盤を支える仕事については、［AIインフラエンジニアとは］で紹介しています。
MLOpsでよくある疑問
Q．MLOpsとDevOpsは何が違う？
DevOpsは、アプリのコードを素早く安定して届けるための考え方です。MLOpsはそれを機械学習に広げたもので、コードに加えてデータとモデルも管理し、モデルの再学習まで自動化する点が違います。
Q．小さなチームでもMLOpsは必要？
必要です。ただし、最初から大がかりな仕組みを作る必要はありません。学習の条件や使ったデータを記録する、学習の手順をスクリプトにまとめるなど、小さなところから始めるだけでも、モデルの作り直しや引き継ぎがぐっと楽になります。
Q．MLOpsを学ぶには何から始めればいい？
まずは、Pythonと機械学習の基本を押さえましょう。そのうえで、MLflowなどのツールで実験を記録したり、クラウドのサービスでモデルをデプロイしたりと、小さなモデルで一連の流れを実際に試すのがおすすめです。
Pythonについては、［Pythonとは］で紹介しています。
Q．Kubernetesの知識は必要？
必須ではありませんが、あると強みになります。クラウドのマネージドサービスを使えば、Kubernetesを直接扱わなくてもMLOpsを始められます。一方、大規模な環境では、Kubernetesの上でパイプラインやモデルを動かすことが多いため、インフラエンジニアにとっては活躍の場を広げる知識になります。
Q．MLOpsに関係する資格はある？
MLOpsそのものの資格は多くありませんが、クラウド各社の機械学習の資格で、モデルの開発から運用までの知識を証明できます。たとえば、AWS Certified Machine Learning Engineer – AssociateやGoogle Cloud Professional Machine Learning Engineerがあります。
資格の内容は変わることがあるため、各社の公式サイトで最新の情報を確認してください。
まとめ
MLOpsは、機械学習のモデルを本番の環境で継続して運用・改善していくための考え方と仕組みです。
この記事のポイントは次のとおりです。
- MLOpsとは
機械学習のモデルの開発から運用、再学習までを、チームで自動化して回し続ける取り組み。 - 背景
データの変化でモデルの精度が落ちる問題や、作業の属人化、運用するモデルの増加に対応するために必要になった。 - DevOpsとの違い
コードに加えてデータとモデルを管理し、CI/CDに加えて再学習（CT）まで自動化する。 - 仕組み
データの管理、実験の管理、モデルレジストリ、パイプライン、モデルの監視で、ライフサイクルを支える。 - 仕事との関わり
GPUの環境づくりやコンテナでの運用、自動化など、インフラエンジニアの経験がそのまま活かせる。
AIの活用が広がるほど、モデルを動かし続ける基盤の重要性は高まります。インフラの知識を土台に、MLOpsの流れを小さなモデルで試すところから始めてみましょう。
