MLOpsとは？ AIOpsやDevOpsとの違いや活用事例、おすすめツールまで紹介

MLOpsは、機械学習モデルの開発から運用までを効率化する実践的な方法論です。

近年、注目を集めているMLOpsは、DevOpsの概念を機械学習に拡張したものであり、データサイエンティスト、エンジニア、運用担当者間の連携を強化し、ビジネス価値の高いモデルを迅速かつ確実に提供することを目的としています。

MLOpsとは何か？

MLOpsは、「Machine Learning (機械学習)」と「Operations (運用)」を組み合わせた造語です。

これは、機械学習モデルの開発から運用までのライフサイクル全体を管理するための文化と実践を指します。

従来、機械学習プロジェクトは、データサイエンティスト、エンジニア、運用担当者など、異なる専門家チームによって分断されていました。

MLOpsは、これらのチーム間の連携を強化し、効率的なモデル開発・運用を実現するための方法論です。

データサイエンティストが開発したモデルを、エンジニアが本番環境で運用するのは困難な場合があります。MLOpsは、両者の連携を強化することで、このギャップを解消します。

また、MLOpsは、モデルのパフォーマンスを監視し、必要に応じてモデルを更新するための仕組みを提供し、モデルを効率的に運用することで、ビジネス価値を最大化します。

MLOps導入のメリットとビジネスへの影響

MLOpsは、機械学習モデルの開発・運用を効率化し、ビジネス価値を最大化するための強力なツールです。導入を検討している企業は、次のポイントを参考にMLOpsを効果的に活用しましょう。

迅速なデプロイ

MLOpsを導入することで、モデルの開発から運用までのサイクルを短縮できます。

従来の開発・運用方法では、以下の課題がありました。

データサイエンティストがモデルを開発
エンジニアがモデルを本番環境に移行
運用担当者がモデルを運用
各工程が手作業で行われる
時間とコストがかかる
人為的ミスが発生しやすい

従来の機械学習モデル開発・運用は、手作業による作業が多く、時間とコストがかかり、モデルの開発に数ヶ月、運用開始にさらに数ヶ月かかることもありました。

一方、MLOpsは自動化と標準化によってこの時間を大幅に短縮し、迅速なデプロイを実現します。

モデルの品質向上

MLOps導入はモデルの品質向上に大きく貢献できます。

従来の機械学習プロジェクトでは、モデル開発と運用が分断されていたため、モデル品質の維持が困難でした。MLOpsは、以下の点を通じてモデル品質の向上を実現します。

MLOpsは、機械学習モデルの開発から運用までのライフサイクル全体を管理するための文化と実践です。モデルのパフォーマンスを継続的に監視し、必要に応じてモデルを更新することで、モデルの品質を向上させます。

これは、モデルの精度、信頼性、安定性を向上させることにつながります。

ビジネス価値の最大化

MLOpsは、モデルを迅速にデプロイし、品質を向上させることで、ビジネス価値を最大化します。

MLOpsは自動化と標準化により、モデル開発・運用を効率化し、迅速なデプロイを実現します。これにより、市場の変化に迅速に対応し、新たなビジネスチャンスをいち早く捉えることができます。

高品質なモデルを迅速に運用することで、企業は競争力を高め、収益を向上させることができます。

また、MLOpsは大量のデータを分析し、ビジネスに役立つ洞察を得るための強力なツールです。これらの洞察を活用することで、従来は考えられなかった新たなビジネスモデルを創出することができます。

AIOpsやDevOpsとの違い

MLOpsは、AIOpsとDevOpsの概念を拡張し、機械学習モデルの開発・運用に特化したものです。AIOpsは、MLOpsの一部として活用できます。

	MLOps	AIOps	DevOps
対象	機械学習モデル	IT運用	ソフトウェア開発・運用
主な役割	モデル開発・運用	ログ分析・異常検知	コード開発・運用
データ	機械学習データ	運用データ	アプリケーションコード
ツール	MLflow、Kubeflow	Splunk、Logstash	Jenkins、Ansible

AIOpsとは何か？その特徴と活用方法

AIOpsは、IT運用の自動化と効率化を目的とした技術です。AIOpsは、Artificial Intelligence for IT Operationsの略称で、人工知能（AI）技術をIT運用に活用する概念です。

AI技術を活用することで、IT運用の自動化、効率化、ログ分析や異常検知を行い、問題の迅速な解決や意思決定の支援を実現します。

具体的な機能は以下の通り。

異常検知
異常の原因を自動的に分析し解決策を提案
インシデント対応やルーチンタスクの自動化
過去のデータに基づいて、将来の障害を予測
将来のシステム負荷を予測し、必要なリソースを計画

手作業による作業を減らし、IT運用の効率化するという点ではMLOpsと同じですが、その対象や役割が違います。

DevOpsとの違いと相互関係

DevOpsとMLOpsは、いずれもITにおける効率化を目指す方法論ですが、以下の点で違いがあります。

DevOpsは、ソフトウェア開発と運用の連携を強化し、効率的なソフトウェア開発・運用を実現するための方法論です。

DevOpsはソフトウェア開発・運用に特化している一方、MLOpsは機械学習モデルの開発・運用に特化している点が主な違いです。DevOpsのプラクティスは、MLOpsにも適用できます。

MLOpsを活用する際の重要ポイント

MLOpsは、機械学習モデルの開発・運用を効率化するための実践的な方法論ですが、その効果を最大限に発揮するには、以下のポイントを押さえることが重要です。

データの可視化と共有

モデル開発・運用において、データは重要な役割を果たします。

MLOpsでデータを可視化することでデータの理解が深まり、モデル開発・運用の効率化やデータの偏りやノイズなどの問題点を発見しやすくなり、モデル品質の向上に繋がります。

また、関係者間で共有することで、データに基づいた意思決定を可能にしたり、チームメンバーからのフィードバックを得やすくなり、モデルの改善に役立てることができます。

さらにデータの使用方法やアクセス権限などを管理しやすくなり、コンプライアンスの遵守に役立ちます。

パイプラインの自動化

MLOpsにおいてパイプラインの自動化は非常に重要です。パイプラインを自動化し人間による手作業を減らし、エラーを防ぐことで、効率化と品質向上を実現できるのです。

手作業の人件費や人為的ミス、再現性の低さ、スケーラビリティの低さなどを解決できるのがMLOpsです。

運用の継続性

MLOpsを活用する際には、運用の継続性も重要です。

MLOpsは、監視、更新、ロールバックなどの仕組みを提供することで、モデルの運用を継続的に行うことができます。

MLOpsでモデルを継続的に監視、評価、改善することで、モデルの品質と信頼性を高めることができ、ビジネスへの影響を最小限に抑え、長期的に価値のあるモデルを運用が可能。

また、運用を継続することで、モデルのパフォーマンス低下や異常を早期に検知し、迅速に対応することができます。

さらに、MLOpsは、運用データを収集、分析することで、データに基づいた意思決定を可能にします。これは、より効果的なモデル開発、運用、ビジネス戦略の策定に役立ちます。

MLOps導入におすすめのツール比較

では、ここからはMLOps導入の際のツールを紹介します。それぞれに特徴があるので、自社に合ったツール選びの参考にしてください。

	価格	特徴
Databricks	Databricks Community Edition: 無料 Databricks Single User: 月額 $9.99 Databricks Team: 月額 $29.99 Databricks Enterprise: 要問い合わせ	統合されたデータプラットフォーム
MLflow	オープンソース版: 無料 MLflow Tracking Server: 月額 $150 から MLflow Model Registry: 月額 $250 から	モデル管理ツール
Amazon SageMaker	使用時間とインスタンスタイプ、使用回数に基づいて課金	機械学習プラットフォーム
Azure Machine Learning	開発者向けワークスペース: 無料基本ワークスペース: 月額 $99 エンタープライズワークスペース: 月額 $2,999	機械学習プラットフォーム