MLOps

MLOpsとは、機械学習モデルの開発、デプロイ、監視、再学習までを継続的かつ安定して回すための運用の考え方と、それを支える仕組みのことです。ソフトウェア開発のDevOpsの考え方を機械学習に適用したもので、生成AIの運用に特化した場合はLLMOpsと呼ばれることもあります。

機械学習モデルは、一度作れば終わりではありません。利用者の行動や市場環境の変化によってデータの傾向が変わると、精度が徐々に落ちていきます。そのため、データとモデルのバージョン管理、精度の監視、再学習と入れ替えの手順を仕組み化しておく必要があります。

新規事業では、PoCで精度が確認できても、本番運用に必要な体制と費用が見積もられていないことが少なくありません。誰が精度を監視し、どの程度精度が落ちたら再学習するのかを、事業化判断の前に決めておきましょう。