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MLOpsとは
MLOps（えむえるおぷす）は、DevOpsを機械学習に適用し、モデルの開発・デプロイ・運用・監視・保守を一体で回す考え方と実践の総称です。ばらばらになりがちな作業をつなぎ、継続的に品質を保ちながら改善できる状態を目指します。
機械学習はデータ収集、前処理、学習、評価など多工程です。工程を別々に回すと再現性が下がり、引き継ぎや運用も不安定になります。MLOpsはこの分断を減らし、流れを標準化します。誰が担当しても同じ手順で動かせることを重視します。
中核は自動化です。データ、コード、モデルをバージョン管理し、学習・テスト・デプロイをつなぐパイプラインを用意します。運用中は指標を監視し、精度低下を検知したら再学習やロールバックを行います。これにより、モデルの状態を常に把握し、必要な更新を素早く実施できます。
その結果、変更の追跡が容易になり、安定した迅速なリリースが可能になります。手作業のミスを減らし、保守コストを抑えつつ性能を継続的に高められます。MLOpsは、AIをビジネスで継続提供するために開発と運用を結ぶ土台といえるでしょう。
