定義

MLOpsの必要性と価値

MLOpsは、機械学習プロジェクトの90%以上が本番環境にデプロイされない「モデルの墓場」問題を解決する統合プラットフォームです。データサイエンティストの実験的アプローチと本番システムの運用要件のギャップを埋めます。

MLOpsの成熟度レベル

• Level 0：手動プロセス、モデルの一回限りデプロイ
• Level 1：ML パイプラインの自動化、継続的学習
• Level 2：CI/CD パイプライン、自動化されたML システム

具体例

核心コンポーネント

• Feature Store：特徴量の一元管理、バージョニング、共有
• Model Registry：モデルのライフサイクル管理、A/Bテスト
• Data Versioning：DVC、MLflow、Wandbによるデータ系譜管理
• Experiment Tracking：ハイパーパラメータ、メトリクスの追跡
• Model Monitoring：ドリフト検知、性能劣化の早期発見

主要ツールスタック

• Kubeflow：Kubernetes上のML ワークフロー
• Apache Airflow：データパイプライン オーケストレーション
• MLflow：実験管理、モデルデプロイメント
• Feast：オープンソース Feature Store

活用事例

企業レベル実装事例

• Netflix：レコメンデーションモデルの日次更新、A/Bテスト自動化
• Uber：需要予測モデル、リアルタイム価格最適化
• Spotify：音楽推薦アルゴリズム、コンテンツ最適化

実装アーキテクチャパターン

• Batch Prediction：定期的なバッチ処理、高スループット
• Online Prediction：リアルタイム推論、低レイテンシ要求
• Streaming ML：ストリーミングデータでの継続学習

関連概念

クラウドネイティブ環境では、AWS SageMaker Pipelines、Azure MLOps、Google Cloud Vertex AI Pipelinesがマネージドサービスとして提供。Terraformによるインフラ管理、Helmチャートによるアプリケーションデプロイが標準的。

運用上の課題と解決策

• データドリフト：統計的テスト、分布比較による自動検知
• モデルドリフト：性能メトリクス監視、自動再学習トリガー
• スケーラビリティ：Horizontal Pod Autoscaler、負荷分散
• セキュリティ：RBAC、データ暗号化、監査ログ