現代のビジネスでは、機械学習（ML）モデルの活用が進んでいます。しかしモデルを効果的に運用し続けるには、デプロイから管理、運用までの全プロセスの最適化が必要です。そこで、MLOpsが注目されています。

MLOpsは、MLモデルのデプロイと運用を自動化・効率化する手法です。MLOpsはDevOpsの概念を機械学習に応用したもので、モデルの開発からデプロイ、運用、メンテナンスまでを包括的に管理します。MLOpsによって、データサイエンティストやエンジニアは、モデルの提供と性能改善を迅速かつ効率的に行えるのです。

MLOpsの導入により、モデルの再現性や信頼性が向上し、プロジェクトの生産性が高まります。継続的な監視とフィードバックでモデルのパフォーマンスを最適化し、ビジネスの変化に迅速に対応できます。コスト削減にも有効です。

本記事では、MLOps・DvOpsの基本概念、必要性、メリット、具体的な活用方法を解説します。
MLOpsを効果的に活用し、機械学習モデルのビジネスインパクトを最大化する方法について学びましょう。

DevOpsとは？

DevOps（デブオプス）とは、「Development（開発）」と「Operations（運用）」を統合するアプローチです。開発と運用が連携することで、ソフトウェアの品質向上とリリースサイクルの短縮を実現します。アジャイル開発との親和性が高く、自動化や継続的な改善を重視する点が特徴です。ここでは、DevOpsの目的や価値、代表的なワークフローやツールについて詳しく解説します。

DevOpsの目的とメリット

DevOpsの最大の目的は、開発と運用をシームレスにつなげ、ソフトウェアのリリースを迅速かつ安定して行うことです。これにより、ビジネスの変化に柔軟に対応し、顧客ニーズに素早く応える体制が整います。

DevOpsの導入によって、以下のようなメリットが得られます。

• デリバリーの高速化
  
• インシデント対応の迅速化
  
• サービス品質の向上
  
• 部門間の連携強化
  

とくに、継続的インテグレーション（CI）と継続的デリバリー（CD）の自動化は、開発と運用のギャップを埋める上で重要な要素です。

DevOpsのワークフローと特徴的なプロセス

DevOpsは、計画→開発→ビルド→テスト→リリース→デプロイ→運用→監視の8段階からなるループ構造で構築されます。各フェーズは自動化され、継続的に繰り返されるのが特徴です。

とくに重要なプロセスは以下のとおりです。

• CI/CD：コードの統合とデプロイを自動化し、変更を迅速に本番環境に反映。
  
• 自動テスト：品質を担保しつつ、人為的ミスを防止。
  
• インフラのコード化（IaC）：構成管理をコードで制御し、再現性と可用性を高める。
  

このプロセスにより、エラーの早期発見と対応が可能になり、運用負荷の軽減にもつながります。

DevOpsでよく使われる代表的なツール

DevOpsでは、各工程を支援するために多数のツールが利用されます。とくに、CI/CDツールやインフラ管理ツールが重要です。これらのツールは開発と運用の自動化を促進し、リリースサイクルの短縮とシステムの安定化に貢献します。次に、それぞれのツール群について詳しく紹介します。

h4:CI/CDツール（Jenkins、CircleCIなど）

CI/CD（継続的インテグレーション／継続的デリバリー）を実現するためのツールは、DevOpsの中核を成します。代表的なものとして、JenkinsやCircleCIがあります。

• Jenkins：オープンソースで拡張性が高く、あらゆる開発フローに柔軟に対応。
  
• CircleCI：クラウドベースで設定がシンプル。GitHubやBitbucketとの統合性も良好。
  

これらのツールを活用することで、コードの変更が即座にビルド・テスト・デプロイされ、開発スピードが大幅に向上します。エンジニアは手作業から解放され、品質と効率を両立できます。

h4:インフラ管理ツール（Terraform、Ansibleなど）

インフラ管理を自動化するツールとして注目されているのがTerraformとAnsibleです。

• Terraform：インフラをコードとして定義（IaC）し、環境の再現性やバージョン管理を可能に。AWS、Azureなど複数のクラウドに対応。
  
• Ansible：エージェントレスで動作し、シンプルな構文（YAML）で構成管理やデプロイを自動化。
  

これらのツールにより、手動でのサーバー構築や設定作業が不要になります。結果として、ヒューマンエラーの削減と運用コストの低下が実現します。

MLOpsとは？

MLOps（エムエルオプス）は、機械学習モデルの開発から運用までを効率化・自動化するための仕組みです。DevOpsの考え方を機械学習領域に応用したもので、継続的なモデル改善やデータの一貫管理を実現します。以下では、その定義や役割について詳しく解説します。

MLOpsの定義とDevOpsとの関係性

MLOpsとは、「Machine Learning（機械学習）」と「Operations（運用）」を組み合わせた概念です。モデルの開発、学習、テスト、デプロイ、監視といった一連のプロセスを自動化し、再現性と信頼性を高めることを目的としています。

DevOpsがアプリケーション開発の自動化と効率化を目指すのに対し、MLOpsはそれに加えて「データ」と「モデル」という変動要素を扱います。そのため、より高度なワークフロー管理が求められます。

つまり、MLOpsはDevOpsの拡張であり、複雑な機械学習システムのライフサイクルを支える運用戦略といえます。

MLOpsが解決する課題とは？

機械学習プロジェクトでは、以下のような課題が頻発します。

• モデルの再現性が保てない
  
• データが散在しており、バージョン管理が困難
  
• モデルの精度が時間とともに劣化する（データドリフト）
  
• 手動プロセスが多く、開発と運用に時間がかかる
  

MLOpsは、これらの課題を一括で解決する手法です。開発者とデータサイエンティスト、インフラ担当が連携し、効率的かつ継続的にモデルを運用できるようになります。とくに、再学習やパイプラインの自動化は保守コスト削減に直結します。

h4:モデル再学習の仕組み

モデルは一度構築して終わりではなく、定期的な再学習が必要です。これは、データが変化することでモデルの精度が低下する「モデル劣化」に対応するためです。MLOpsでは、一定期間や特定条件下での自動再学習を設定し、モデルのパフォーマンスを常に最適化します。これにより、精度の維持と運用負荷の軽減が両立できます。

h4:データバージョン管理

MLOpsでは、モデルだけでなくデータのバージョン管理も重要です。なぜなら、データの違いによって学習結果が大きく変わるからです。DVC（Data Version Control）やGitなどのツールを用いて、データセットの変更履歴を追跡・管理します。これにより、モデルの再現性が確保され、トラブル発生時の原因特定も容易になります。

MLOpsで扱う主要なプロセスとフロー

MLOpsでは、機械学習モデルのライフサイクル全体を統合的に管理します。主なプロセスは以下のとおりです。

• データの収集・前処理
  
• モデル構築と学習
  
• 評価とチューニング
  
• デプロイと監視
  
• モデルの再学習
  

これらを1つの自動化パイプラインで繋ぐことで、手動作業を減らし、迅速かつ安定した運用が可能になります。とくに、CI/CDの考え方をMLに応用することで、開発サイクルが短縮され、モデルの改善もスムーズに行えます。

h4:MLライフサイクル管理

MLライフサイクルとは、モデルの企画から運用・改善までの一連の流れを指します。MLOpsでは、このライフサイクルを可視化・自動化することで、各フェーズの進行状況を把握しやすくなります。また、開発・運用メンバー間の情報共有も容易になり、効率的なプロジェクト推進が可能になります。

h4:自動化とパイプライン構築

MLOpsでは、機械学習ワークフローの自動化が中心となります。これには、前処理、学習、評価、デプロイの各工程を連結した「パイプライン」を構築する必要があります。KubeflowやMLflowなどのツールを用いることで、繰り返しの作業を自動化し、エラーの削減と作業スピードの向上が実現します。

DevOpsとMLOpsの違いを図解で理解する

DevOpsとMLOpsは似た概念に見えますが、対象やプロセス、関与するチームなどに大きな違いがあります。この章では、図解を交えながら両者の違いを視覚的に理解しやすく整理します。機械学習プロジェクトにおいてMLOpsが必要とされる背景も明らかになります。

対象の違い

DevOpsとMLOpsは、いずれも開発と運用の効率化を目指す考え方ですが、対象とするものに大きな違いがあります。

• DevOpsの主対象： アプリケーションやソフトウェアの機能
  
• MLOpsの主対象： 機械学習モデルとその学習に使われるデータ
  

アプリケーション開発では、主にコードの品質と安定性が重視されます。一方、MLOpsではデータそのものの質や構造、モデルの精度が重視されます。さらに、モデルは学習後も継続的な再学習や監視が必要であり、動的な性質を持ちます。

また、DevOpsではバグ修正や機能追加のたびにCI/CDが行われますが、MLOpsでは「モデルが劣化したら再学習」といったように、イベントトリガーにも違いがあります。

▼比較図：DevOpsとMLOpsの対象の違い

項目	DevOps	MLOps
主な対象	アプリケーションコード	機械学習モデルとトレーニングデータ
更新の主な要因	機能追加・バグ修正	データの変化・モデルの精度劣化
成果物の評価指標	安定性・パフォーマンス	精度・再現性・汎化性能
バージョン管理	コードベース	コード＋データセット＋学習済みモデル

プロセス構造の違い

DevOpsとMLOpsでは、開発から運用までのプロセス構造にも明確な違いがあります。DevOpsのプロセスは主に「コード」を中心に構成されるのに対し、MLOpsでは「コード」と「データ」の両方を管理・統合する必要があります。

DevOpsのプロセス：

1. コードの作成
2. ビルドとテスト（CI）
3. デプロイ（CD）
4. モニタリングと運用

MLOpsに追加されるステップ：

• データの収集と前処理
• 特徴量の設計
• モデルの学習と評価
• モデルの再学習と改善

とくに、再現性を確保するために「データセットのバージョン管理」が重要になります。

▼比較図：プロセス構造の違い

フェーズ	DevOps	MLOps
ソース管理	コード（Gitなど）	コード＋データ（Git＋DVCなど）
自動化	CI/CD	CI/CD + モデル学習・評価の自動化
テスト対象	アプリケーション機能	モデル精度、データ品質
再実行のトリガー	コードの変更	データの更新、モデルの劣化
特徴	シンプルで汎用性が高い	高度な依存関係管理とパイプライン構築が必要

チーム構成や役割の違い：MLOpsには誰が関与する？

DevOpsとMLOpsでは、関与するメンバーの職種やチーム構成も異なります。DevOpsでは、主にソフトウェアエンジニアと**インフラエンジニア（SREなど）**が中心です。

一方、MLOpsでは以下のように多様な職種が関わります。

• データサイエンティスト（モデル構築と検証）
  
• MLエンジニア（パイプライン構築とデプロイ）
  
• データエンジニア（データ基盤の整備と運用）
  
• ソフトウェアエンジニア（アプリケーションとの統合）
  
• プロダクトマネージャー（ビジネス要件と成果の橋渡し）
  

このように、MLOpsでは技術だけでなく業務知識やドメイン理解も求められます。チーム内の連携と役割分担が、プロジェクト成功の鍵となります。

▼比較図：関与する職種の違い

役割	DevOps	MLOps
エンジニアの種類	ソフトウェアエンジニア、SRE	データサイエンティスト、MLエンジニア、データエンジニアなど
非エンジニアの関与	少ない	プロダクトマネージャー、ビジネス担当も積極関与
求められる知識領域	システム設計、CI/CD	統計、機械学習、クラウド基盤、データモデリング
チームの構成	技術中心	技術＋データ＋ビジネスの横断的な連携体制

機械学習プロジェクトにおいてMLOpsが必要な理由

機械学習プロジェクトでは、モデルの精度維持や多職種間の連携が重要になります。従来の開発体制ではこうした課題への対応が困難なため、MLOpsの導入が不可欠です。ここでは、MLOpsが求められる背景について、2つの観点から解説します。

予測モデルの品質を保ちにくいため

機械学習モデルは、一度学習させれば永続的に機能するものではありません。使用されるデータは時間の経過とともに変化し、**モデルの精度は徐々に劣化（データドリフト）**していきます。また、モデル構築時には最適だったアルゴリズムも、現在のデータでは効果を発揮しないケースが出てきます。

こうした変化に対して、手動での再学習やデプロイを都度行うには膨大な労力がかかります。MLOpsを導入することで、モデルの監視・再学習・再デプロイのプロセスを自動化し、常に高品質な予測性能を維持できます。

MLOpsは、予測精度を持続させるための「仕組み」として、モデル運用の中核を担います。

プロジェクトメンバーが多数かつ多様であるため

機械学習プロジェクトには、多様な専門領域を持つメンバーが関与します。たとえば、

• データサイエンティスト：モデルの設計と検証を担当
  
• データエンジニア：データの収集と整備を担当
  
• MLエンジニア：パイプライン構築やデプロイ環境の整備を担当
  
• ビジネス側：施策との整合性や効果測定を担当
  

このように、役割が分断されている中で、共通の基盤やプロセスがなければ、認識のズレや作業の重複が発生しやすくなります。

MLOpsは、プロジェクト全体を横断する共通言語と仕組みを提供することで、各職種の連携を円滑にし、作業の標準化と効率化を可能にします。

機械学習プロジェクトの全体手順

機械学習プロジェクトは、単なるモデル構築だけではなく、課題設定から運用・改善までの一連の手順を経て進行します。ここでは、プロジェクトの成功に必要な8つのステップを時系列に沿って解説します。各工程を理解することで、実践的な運用体制を築けます。

1. 課題設定・目的の明確化

最初に取り組むべきは、ビジネス上の課題を明確にし、それを解決するための目的を定義することです。ここでの失敗は、プロジェクト全体の方向性を誤らせます。解くべき問いを正確に言語化することが、データ収集やモデル設計の質を大きく左右します。

2. データ収集

課題に関連するデータを社内外から集めます。データの質と量はモデルの精度に直結するため、網羅性と信頼性が求められます。データベース、ログファイル、APIなど多様なソースから必要なデータを取得し、分析や学習に適した形式に整えて保存します。

3. データ前処理・クレンジング

収集したデータには欠損値や異常値、重複が含まれることが多いため、前処理が必要です。型の統一、不要項目の除去、スケーリングなどを行い、モデルが学習しやすいデータ構造を整えます。これにより、モデルの信頼性が高まります。

4. モデル選定と構築

課題に適したアルゴリズムを選定し、モデルを構築します。分類、回帰、クラスタリングなど、タスクに応じた手法を比較検討します。必要に応じて複数のモデルを構築し、最もパフォーマンスの高い構成を選び出します。

5. 学習と評価

前処理済みのデータを使ってモデルを学習させ、精度やF1スコアなどの指標で性能を測定します。過学習や学習不足を避けるため、検証データを用いて調整を行います。モデルの有効性を定量的に確認する工程です。

6. テストと改善

実データや未知のデータでモデルをテストし、実運用に近い状態でパフォーマンスを確認します。問題があれば、特徴量の見直しやパラメータ調整を行い、再学習を実施します。運用前に最適なモデルに仕上げるための重要なフェーズです。

7. デプロイ（運用環境への展開）

完成したモデルを本番環境にデプロイします。API化やバッチ処理など、目的に応じた形式で提供されます。デプロイ時にはスケーラビリティや応答速度にも配慮し、安定した運用ができるように設計する必要があります。

8. 運用・監視・再学習

本番環境でのモデル運用では、継続的な監視とメンテナンスが不可欠です。精度の低下や異常を検知した際は再学習が求められます。MLOpsを導入することで、これらのプロセスを自動化し、効率的で安定した長期運用が実現できます。

Googleが定義するMLOpsレベル

Googleは、MLOpsの成熟度を3段階（レベル0〜2）で定義しています。これにより、機械学習プロジェクトの自動化や継続的運用における進捗度合いを客観的に評価できます。以下では、それぞれのレベルの概要と特徴を解説します。

MLOps レベル 0: 手動プロセス

MLOpsレベル0では、すべての工程が人手による手動操作で行われます。たとえば、データの抽出や前処理、モデルの学習やテスト、さらには本番環境へのデプロイまでもが、その都度スクリプトやツールを使って実施されます。

このレベルでは、実験の再現性が低く、エラーが発生しやすい点が特徴です。また、同じ手順を別の環境で再実行することが難しく、チーム間の連携や引き継ぎも非効率になりがちです。

モデルの変更や改善が手動で行われるため、継続的な改善が難しく、PoC（概念実証）止まりで終わってしまうケースも少なくありません。

MLOps レベル 1: ML パイプラインの自動化

レベル1では、機械学習における主要なフロー（前処理、学習、評価、デプロイ）を「パイプライン」として自動化します。代表的なツールには、KubeflowやMLflowなどがあります。

この段階では、コードの変更に応じて機械的に再学習や再デプロイが実行されるため、再現性と効率性が大幅に向上します。また、手動によるミスの削減や、作業時間の短縮にもつながります。

ただし、CI/CDのようなエンドツーエンドの運用自動化にはまだ対応しておらず、データ変更やモデル評価をトリガーとする処理は限定的です。中規模以上のMLプロジェクトで現実的に利用される構成といえます。

MLOps レベル 2: CI / CD パイプラインの自動化

最も成熟度が高いレベル2では、CI/CDパイプラインを含むエンドツーエンドの完全自動化が実現されます。コードやデータの変更をトリガーとして、学習からデプロイ、テスト、監視、再学習までがすべて自動で実行される構成です。

このレベルでは、モデルのパフォーマンスをリアルタイムで監視し、必要に応じて自動で再学習やロールバックが行われます。さらに、異常検知、A/Bテスト、カナリアリリースといった高度な運用も組み込まれており、精緻なモデル運用が可能です。

Googleが推奨するこの段階は、大規模かつ本格的なプロダクションレベルのMLシステムに適しており、MLOpsの理想形と位置付けられます。

機械学習プロジェクトで発生しやすい課題

機械学習プロジェクトでは、高度なアルゴリズムそのものよりも、「データ」や「目的設定」に起因する課題が頻出します。とくに、データの質・構造・前処理の難しさ、あるいはビジネスとの乖離が、失敗の主な原因となります。ここでは、代表的な課題とその背景を整理します。

データが不足・散在・非構造的

機械学習において、データは学習の基盤そのものです。しかし現場では、十分なデータ量が得られなかったり、部門ごとにデータが分散していたりするケースが多く見受けられます。さらに、ログデータ、テキスト、画像といった非構造データの整備には、高度な前処理が求められます。

こうした「データのサイロ化」や「形式の不統一」により、必要な情報の統合が難しくなり、モデル構築の足かせとなります。データの整理と標準化は、プロジェクト初期における最重要課題の一つです。

データ前処理・特徴量設計に時間がかかる

モデルの精度を大きく左右するのが、データの前処理と特徴量の設計です。しかし、この工程には膨大な時間と労力が必要であり、プロジェクト全体の約70%以上がデータ整備に費やされるとも言われています。

具体的には、欠損値の補完、異常値の除去、変数の正規化、カテゴリデータのエンコーディングなどが挙げられます。加えて、業務理解に基づいた適切な特徴量設計も重要です。

この工程は自動化が難しい部分ですが、MLOpsによるパイプライン化により、作業の再現性と効率化を実現できます。

目的が不明確 or ビジネスと連動していない

機械学習プロジェクトが失敗に終わる大きな要因の一つが、「目的が曖昧なまま開発が進んでしまうこと」です。技術先行でモデルを構築しても、ビジネス価値に直結しなければ意味がありません。

たとえば、「予測精度を上げること」が目的になってしまうケースがありますが、本来は「返品率を下げる」「成約率を上げる」といった、具体的な業務課題と結びつける必要があります。

MLOpsを導入する際も、目的や期待する効果を定量化できなければ、継続的な改善サイクルは成り立ちません。技術とビジネスをつなぐ視点が、プロジェクトの成功を左右する鍵となります。

まとめ

本記事では、DevOpsとMLOpsの違いを軸に、MLOpsがなぜ機械学習プロジェクトにおいて不可欠なのかを詳しく解説しました。とくに、モデルの再学習やデータバージョン管理、多様な関与メンバーの存在など、MLOpsが解決すべき課題は多岐にわたります。

また、Googleが定義するMLOpsの成熟レベルを参考に、自社の運用レベルを客観的に把握する視点も重要です。そして、データ統合や前処理といった初期工程におけるボトルネックにも注意を払う必要があります。こうした課題の解決には、データ統合自動化ツール「TROCCO」 の活用が効果的です。TROCCOを導入することで、煩雑なデータ処理を効率化し、MLOps基盤の構築をよりスムーズに進めることができます。まずは、自社のデータ環境を見直すことから始めましょう。