MLOpsとは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

MLOps（Machine Learning Operations）

MLOps（エムエルオプス）とは、機械学習のモデルを、作るだけでなく、動かし、見守り、更新するまでを仕組みにする考え方のことです。Machine Learningと、運用を意味するOperationsを合わせた言葉です。AIは作って終わりではなく、世の中の変化でだんだん当たらなくなります。データの準備から、公開、監視、再学習までをくり返し回せるようにして、品質を保ちます。

MLOps（Machine Learning Operations）関連用語

MLOps（Machine Learning Operations）に関連する単語は以下の通りです。

• LLMOps生成AI向けのLLMOpsとは？→
• AutoMLモデル作りを自動化するAutoMLとは？→
• モデルカードモデルの説明書、モデルカードとは？→
• 機械学習（Machine Learning）そもそも機械学習とは？→
• データガバナンスデータの管理ルールとは？→
• PoC（概念実証）小さく試すPoCとは？→

MLOps（Machine Learning Operations）で知っておくと得する有益情報

AIは運用が品質を左右します。MLOpsで押さえたい点を3つにまとめました。

• 作った後が本番モデルは、公開してから性能が落ちることがあり、見守りが必要です。
• 再現できるように記録データや設定の版を残し、同じ結果を再現できるようにします。
• 最初から大きくしない小さな運用から始め、必要に応じて仕組みを足します。

MLOpsに含まれる主な作業

AI運用の準備チェック

確認できた項目にチェックを入れてみてください。

• モデルの性能を測る基準を決めている
• 公開後の精度を、定期的に見る担当がいる
• 使ったデータと設定を、記録している
• 精度が落ちたときの対応手順がある
• 以前の版に戻せる準備がある

確認できた数 0 / 5

まず、性能を測る基準を決めましょう。

AIは公開してからが本番だと考えて、見守る体制をつくりましょう。

MLOps（Machine Learning Operations）やさしい解説

AIって、一度作ったらずっと使えるんじゃないの？

お店のメニューのようなものです。季節やお客さんの好みが変われば、メニューも見直しが必要になりますよね。

AIも、世の中が変わると当たらなくなるので、見直しが要ります。

たとえば需要を予測するAIは、新商品が出たり流行が変わったりすると外れやすくなります。月に一度は予測と実績を見比べ、ずれが大きければ作り直す、という運用を決めておくと、品質が保てます。

MLOps（Machine Learning Operations）についてのみんなの疑問

MLOpsは、中小企業にも必要ですか？

AIを継続して使うなら、簡易な形で必要です。大がかりな仕組みは要りません。精度を定期的に確認する、データの記録を残すといった基本から始めましょう。

MLOpsとDevOpsは、何が違いますか？

MLOpsは、データとモデルの管理も対象にします。DevOpsはソフトの開発と運用をつなぐ考え方です。MLOpsは、それに加え、データの変化でモデルが劣化する点も扱います。

ChatGPTを使うだけでも、MLOpsは要りますか？

自分でモデルを作らなければ、基本は不要です。ただし、AIの答えを業務に組み込む場合は、品質を見守る点が似ています。その場合はLLMOpsの考え方が参考になります。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

AI関連の用語集（全用語）気になった言葉は、ここからまとめて探せます。用語集を開く →

この記事は役に立ちましたか？

はい、役に立った いまいち

この記事をシェア

X Facebook LINE はてブ URLをコピー

ブログやSNSで紹介していただくときは、このページのURLをそのままお使いください（リンクはご自由にどうぞ）。

このサイトをホーム画面に追加

分からない言葉が出たとき、すぐ開けます。