MLOpsとは？必要性や類語との違い、導入方法をわかりやすく解説

MLOpsについて見聞きしたものの、

・具体的な内容が分からない…。
・導入方法が知りたい…。

という方も多いのではないでしょうか。そこでこの記事では、

・MLOpsの意味や類語との違い
・MLOpsの基本的なサイクル
・MLOpsの導入方法

についてご紹介します。

初心者の方でも、この記事を読めば、MLOpsの必要性や導入方法について理解できます。

MLOpsとは？

MLOps（エムエルオプス）とは「Machine Learning Operations」の略称で、AIによってデータの分析や予測を行う「機械学習モデル」の開発から運用までを効率的に進める手法を指します。

MLOpsは「機械学習（Machine Learning：ML）」と「運用（Operations）」を組み合わせた造語です。もともとソフトウェア開発の分野で導入されていた「DevOps」という手法を、機械学習モデルの開発に置き換える形でMLOpsという手法が登場しました。

MLOpsを導入すると、機械学習プロジェクトに関わる開発部門と運用部門のメンバーが連携し、機械学習モデルを実際のビジネスに迅速に適用できるようになります。

なお、ツールによって開発・運用の各プロセスを自動化する取り組みもMLOpsに含まれます。

MLOpsのサイクル

機械学習モデルを設計し、ビジネスに活用するためのプロジェクトには、開発プロセスと運用プロセスがあります。各プロセスの担当者が別々にタスクを進めてしまうと、プロジェクトをスムーズに進めることができません。

そこで、プログラマーやデータサイエンティストなどがお互いに連携し、プロジェクト全体を1つのサイクルとして回すことを目指すため、MLOpsが用いられます。

例えば、機械学習による予測モデルの精度を高めるためには、ビジネスに適用した際のパフォーマンスや課題の有無をチェックして、モデルの再トレーニングや調整などを行うことが重要です。

運用担当者が機械学習モデルのパフォーマンスを監視した結果を、開発担当者へリアルタイムに共有すれば、精度を高めるために必要なタスクをスムーズに進められます。

このようなサイクルで機械学習プロジェクトを進められるように、社内の体制や管理のシステムなどを整備することが、MLOpsの取り組みです。

　

MLOpsが必要とされる理由

機械学習プロジェクトでMLOpsが必要とされる主な理由は3つあります。

1つ目の理由は、機械学習プロジェクトには多くの技術者が関わっているからです。各技術者がプロジェクトの状況を把握し、タスクを効率的に進めるために、MLOpsの導入が求められます。

2つ目の理由は、機械学習モデルの精度を継続的に高めるためです。機械学習モデルは、運用を続けるにつれて精度が劣化していく場合があります。パフォーマンスの監視やメンテナンスといったプロセスの一部を自動化し、リリース後も継続的に精度を高めていくために、MLOpsが必要です。

3つ目の理由は、プロジェクトの早い段階からシステムリリース後の運用や保守について準備しておくためです。機械学習プロジェクトでは単にモデルを開発するだけでなく、リリース後の継続的な保守が求められます。MLOpsの体制を整えておくことで、運用や保守まで含めて効率的にプロジェクトを回すことが可能です。

　

MLOpsと類語との違い

MLOpsには名称が似ている用語がいくつかあるものの、それぞれの意味には違いがあります。ここでは、「DevOps」「AIOps」「ModelOps」の定義や、MLOpsとの違いを解説します。

• DevOpsとの違い
• AIOpsとの違い
• ModelOpsとの違い

DevOpsとの違い

DevOps（デブオプス）は、「開発（Development）」と「運用（Operations）」を組み合わせた造語です。

DevOpsとMLOpsは、開発・運用を行う対象が異なります。DevOpsがソフトウェアの開発と運用を効率化する手法であることに対して、MLOpsは機械学習モデルの開発・運用に特化した考え方です。

DevOpsについて詳しくは、「DevOpsとは何かを図でわかりやすく解説！アジャイルとの違いは？」で解説しているので、併せてご覧ください。

AIOpsとの違い

AIOps（エーアイオプス）とは、企業などの組織におけるITシステムの運用に、AIを活用する取り組みのことです。例えば、ITシステムによるデータの管理やパフォーマンスの監視などをAIで自動化する取り組みがAIOpsに含まれます。

AIOpsがAIの活用を意味することに対して、MLOpsは機械学習モデルなどのAI開発と運用を効率化する考え方であることが、主な違いです。

ModelOpsとの違い

ModelOps（モデルオプス）は、「Model Operations（モデルオペレーション）」の略語で、MLOpsと同様にDevOpsの考え方をもとに作られました。

MLOpsが機械学習モデルの開発と運用を効率化することに対して、ModelOpsはすでに開発されている機械学習を効率的に運用し、最適な結果を得るための考え方です。

MLOpsとModelOpsはいずれか一方を選ぶのではなく、状況や目的に応じて両方を使い分けることが効果的です。

　

MLOpsの導入方法

ここでは、機械学習モデルの開発・運用を始めるにあたって、MLOpsを導入する方法を解説します。

MLOpsは何かツールをインストールしたり、代表者が研修を受けたりといったことは必要ありません。「開発から運用までを効率的に進める取り組み」を行うことが、MLOpsを導入することになります。

なお、MLOpsは以下の3段階に分けられます。

• レベル0：手動
• レベル1：MLパイプライン自動化
• レベル2：CI/CDパイプライン自動化

MLOpsを導入しているつもりだけどうまくいかない、効率化できている気がしない、といった場合は、参考にしてください。自分たちが現在どのレベル（状態）かを理解し、次に何をすれば良いかを判断する基準になるでしょう。

以下の図は、MLOpsの全体像です。各技術者のタスクと関係性を理解し、どこが課題になっているか把握・改善することで、MLOpsがスムーズに行えます。

ここからは、MLOpsの各レベルがどのような状態であるかを紹介します。

レベル0：手動

レベル0は、プロジェクトを始めたばかりの段階で、機械学習モデルの開発や運用のステップが各担当者によって手動で行われている状態です。

この段階では、開発した機械学習モデルの一部分しかデプロイされず放置されたり、新しくデプロイされたモデルが適切に運用されなかったりする可能性があります。

MLOpsによる効率化を行うためには、開発チームと運用チームの連携や、タスクの自動化を行うためのツール導入などが必要です。

レベル1：MLパイプラインの自動化

レベル1は、機械学習モデルの開発から運用までのプロセスを自動的に行う「MLパイプライン自動化」が実現された状態です。MLOps向けのツールを活用することで、機械学習モデルの継続的なトレーニングである「CT（Continuous Training）」を自動化します。

この段階では、機械学習モデルのパフォーマンスを高めるための調整や変更を、より迅速かつ効率的に進めることが可能です。また、機械学習モデルに変更が生じた場合でもスムーズに対応できます。

レベル2：CI/CDパイプラインの自動化

レベル2は、機械学習モデルの継続的な変更である「CI（Continuous Integration）」と、継続的なデリバリーを意味する「CD（Continuous Delivery）」をまとめた「CI/CDパイプライン」を自動化した段階です。

CI/CDパイプラインが自動化されると、予め指定した条件に従って機械学習モデルのビルドやテスト、パッケージ化、デプロイなどが自動的に行われます。

例えば、売上の予測を行うための機械学習モデルでは、日々の売上データを自動的に取り込み、最新のデータを用いたトレーニングが可能です。

また、これらのプロジェクトの進捗状況はMLOps向けのツールで一元管理できるため、データサイエンティストとエンジニアが共同作業を進めやすくなります。

　

MLOpsを通して機械学習の理解を深めよう

MLOpsとは、機械学習モデルの開発から運用までを効率化する手法です。MLパイプラインやCI/CDパイプラインの自動化により、開発チームと運用チームが連携して、効率的に機械学習モデルを実装できます。

MLOpsを導入し、機械学習のプロジェクトを効率的に進めましょう！

MLOpsの運用に求められる知識について効率的に学びたい方には、以下の講座がおすすめです。この講座では、機械学習の基礎知識やPythonを使った実装方法などについて学べます。機械学習システムの開発に取り組みたい方はぜひ参考にしてください。

MLOps（本番運用）に向けた機械学習のPython実装～線形回帰～

レビューの一部をご紹介

評価：★★★★★
コメント：内容は初回ということもあって初心者向けですが、実務に近いゴールに向けて実践的な知見を共有してくれる動画です。
Pythonの基礎やデータサイエンスの理論をその他動画も組み合わせて学びつつ、実践感覚をこの動画で補完しょうと思っています。
非常にコストパフォーマンスの良い動画だと思いますし、続きがとても楽しみです。

評価：★★★★★
コメント：機械学習初学者におすすめの講座です。講師の方が実際の機械学習システムの導入・運用経験者ということもありDockerやLinuxなどの開発におけるソフトウェア開発の基礎から機械学習の基礎を学習することができます。
notebookによるPoCフェーズからクラウドで動作する本番フェーズを見据えた図を最初に示しているのが好印象です。

MLOpsを正しく運用するため、機械学習の理解を深めましょう。