MLOpsとは?機械学習(予測モデル)を効率的にビジネスに適用する!

2022.11.25

MLOpsとは?機械学習(予測モデル)を効率的にビジネスに適用する!

ユーザーのニーズが変化しやすい今、機械学習の予測モデルをビジネスに活用する「MLOps」が注目されています。

このページでは、MLOpsの定義や関連キーワード、MLOpsが必要とされる理由、そして効率的に活用するMLOpsツールを解説します。

MLOpsとは

MLOpsとは

まずは、MLOpsの定義と注目される理由、そして関連キーワードについて解説します。

MLOpsの様々な定義

MLOpsには様々な定義があり、開発組織のあり方や予測モデルを活用する手法を指すものがあります。

機械学習プロジェクトの開発チームと運用チームが協調し合う体制

MLOpsとは、機械学習の開発チーム(Machine Learning)と運用チーム(Operations)を合成してできた言葉です。

開発(Development)と運用(Operation)を組み合わせた造語に「DevOps」がありますが、MLOpsはDevOpsから発展して生まれた考え方です。

機械学習の開発チームは、モデルの作成とデリバリー、デプロイを行い、運用チームはビジネス変化に合わせたフィードバックと修正依頼を行います。

MLOpsは、このモデルの実装から運用、そして改善するサイクルを迅速に効率的に行うために、互いが協調し合う体制のことを指します。

予測モデルを効率的にビジネス適用する手法や概念

機械学習システムの開発工程には、他のシステム開発のように要件定義から設計、開発、テスト、運用がありますが、MLOpsは特に予測モデルの運用にフォーカスしています。

予測モデルとは、過去の営業実績やアンケート結果から顧客行動や市場動向を予測する統計モデルのことです。

MLOpsは、最新の予測モデルを効率的に運用してビジネス価値を生み出すことを目的として生まれた概念や手法であり、効率化に役立つツールを指すこともあります。

★以下の記事もよく読まれています。

MLOpsの関連キーワードと違い

MLOpsの似た言葉として、AIOpsやModelOpsがあります。

AIOps

AIOps(Algorithmic IT Operations)とは、IT運用の一部にAIを適用させて自動化を進め、効率化することを指します。

これは米国最大のITアドバイザリ企業「ガートナー」によって定義された概念であり、「サービス管理、自動化、監視」のサイクルを運用することでシステムの課題を発見し、解決に導くことを目指しています。

MLOpsは、IT運用に限らず、効率的に予測モデルをビジネスに適用させることを目指すため、より広範囲に及ぶ考え方となります。

★以下の記事もよく読まれています。

ModelOps

ModelOpsとは、モデルオペレーションからきた言葉であり、以下6つのフェーズがあります。そのうちの4から6にわたる運用から調整の工程がMLOpsに該当します。

<ModelOps>

  1. ビジネス課題の明確化
  2. データの準備
  3. 予測モデルの作成
  4. 予測モデルの本番運用(MLOps)
  5. 予測モデルを監視し効果を測定(MLOps)
  6. パフォーマンス向上のための予測モデルの調整(MLOps)

ModelOpsは、機械学習のシステム開発から運用の全工程の効率化を目指すため、MLOpsよりも広範囲に及ぶ仕組みや考え方と言えます。

MLOpsはなぜ必要なのか

MLOpsはなぜ必要なのか

MLOpsが必要とされる理由は、主に以下の2つの課題があります。

機械学習プロジェクトで発生しやすい課題

機械学習システムの開発プロジェクトでは、次のような課題を抱えています。

実用レベルに達するまでに時間がかかる

機械学習プロジェクトには、データの抽出からモデルのトレーニング、検証といった工程があり、そのための環境を構築する必要があります。

しかし、実際の開発現場では、実験用マシンが不足していたり、データを十分に集められなかったりなどリソース不足が原因で、迅速に開発が進められないことがあります。

また、機械学習は技術が複雑で曖昧な面も多く、開発環境で実証できたものでも本番環境でトラブルが生じ、PoCでとどまってしまうケースも少なくありません。

プロジェクトメンバーが多様で、開発・運用チーム間で対立しやすい

機械学習プロジェクトには、データアナリストやデータサイエンティスト、プログラマー、運用管理のSEなど様々な専門家が加わります。

多様な人材が開発チームと運用チームを構成するため、トラブルが生じたときにチーム内で衝突しやすいという懸念があります。

★以下の記事もよく読まれています。

予測モデルの運用における課題

予測モデルを運用するうえでも、様々な課題が生じます。

予測モデルの品質を保ちにくい

機械学習などの先端技術は、真新しさゆえに予測モデルや技術そのものを作ることに注目が集まる傾向があります。

しかし、ビジネスの観点では「予測モデルを用いてどのようにビジネス価値を生み出すか」という手段として活用することが求められます。

予測モデルは、リリースした時点で高品質だったとしても、時間の経過とともに社会のニーズは変化するため、品質は劣化していきます。

変化のスピードが早いビジネスシーンでは、予測モデルをリリースして終わりではなく、継続的な改善を重ねて最新の状態に保つ必要があります。

複数の予測モデルをまとめて管理する場合も多い

ビジネスアプリケーションを開発する際は、使用する予測モデルが複数にわたるケースが多く、それらをまとめて管理・運用を行います。

例えば、ユーザーの嗜好や生活スタイルに合わせたナビゲーションシステムを開発する場合、道路状況と過去の渋滞データのほか、よく利用するお店の特売情報など複数のデータを使用します。

道路状況については、新しい道路が作られるたびに情報を更新し、予測モデルに反映させていく必要があります。

また、同時にユーザーの最新の利用状況をもとにおすすめ情報を予測するモデルも必要になるため、複数の予測モデルの管理と運用を行うことになります。

このように、1つのシステムで複数の予測モデルを管理しなければならないケースが多く、それに対応しうる開発・運用環境が必要になります。

MLOpsを活用して開発を効率化させる 

MLOpsを活用して開発を効率化させる 

MLOps環境を整備するには、「作業の自動化」と「ワークフローの基盤化」につながるITツールの活用が不可欠です。

MLOps環境を整備するITツール

MLOps環境を実現するITツールは、次の3つがあります。

機械学習プラットフォーム

機械学習プラットフォームとは、開発に必要なソフトウェアや通信環境、ストレージを備えている基盤です。

例えば、先ほど紹介した予測モデルの運用で生じる課題を解消するには、DataRobotが提供している「MLOps」というプラットフォームを活用できます。

これはE2Eのプラットフォームであり、SaaS型のクラウドサービスとして、あるいは自社環境に構築して利用できるものです。

また、プログラミング不要の機械学習プラットフォームを活用すれば、一から自社で開発環境を構築する必要が無くなるため、大幅な効率化が可能です。

このように、自社の環境に合った機械学習プラットフォームを利用することで、開発を迅速かつ効率的に進めることができます。

実験管理ツール

予測モデルの更新や挙動・パフォーマンスの検証、デリバリーとデプロイ、ログの分析、そしてモニタリングやアラート通知などを自動的に管理するツールです。

開発メンバーによってデータの保存方法や更新頻度にバラつきが生じる場合でも、ツールを活用することで統一性を保つことができ、情報共有をスムーズに行えます。

具体的には、DevOpsでもよく使われる自動化ツール「CI/CD」や、Dockerのようなコンテナ型のアプリケーションも使うことがあります。

また、ワークフローを支援するツール「Apache Airflow」や、モニタリング機能ツール「Datadog」などが挙げられます。

パイプライン管理ツール

機械学習の実験や予測モデルのトレーニングを自動的に行うパイプラインを導入すると、継続的にモデルのチューニングとリリースが行えます。

例えば、データの前処置からモデルの学習、評価にいたる一連のパイプラインを作成して自動化することで、エンジニアはモデルの構築やロジックの設計に集中することができます。

MLOpsの成熟度合いを測るモデルも活用できる

MLOpsを進めるうえで、Microsoftなどから提案されている「MLプロセスの成熟度」を参考にすることができます。

例えば、Microsoftが定義するMLOps成熟度モデルは5段階の技術的機能に分けられます。

<Microsoftが定義する「5段階のMLOpsレベル」>

Levelテクノロジ

MLOpsレベル0:

MLOps なし

手動によるビルドとデプロイ

モデルおよびアプリケーションの手動によるテスト

モデルのパフォーマンスの一元的追跡なし

モデル トレーニングは手動

MLOpsレベル1:

DevOps はあるが、MLOps はなし

自動ビルド

アプリケーション コードの自動テスト

MLOpsレベル2:

トレーニングの自動化

自動化されたモデルのトレーニング

モデル トレーニングのパフォーマンスを一元的に追跡

モデル管理

MLOpsレベル3:

モデル デプロイの自動化

デプロイのためのモデルのパフォーマンスに関する A および B テストを統合

すべてのコードのテストを自動化

モデル トレーニングのパフォーマンスを一元的に追跡

MLOpsレベル4:

MLOps 運用の完全自動化

モデル トレーニングとテストを自動化

デプロイされたモデルからの詳細で一元化されたメトリック

※引用元:Machine Learning 用の成熟度モデル – Azure Architecture Center | Microsoft Learn

Microsoftが提供する「Azure Machine Learning」は、他のクラウドツールが提供するものと比べて機械学習に関する機能が細かく、MLOps成熟度モデルにおいても他社と比べると詳細にまとめてあります。

MLOpsを進める際に、参考にしてみてください。

まとめ

MLOpsとは?機械学習(予測モデル)を効率的にビジネスに適用する! まとめ

MLOpsについてまとめると、機械学習プロジェクトを円滑に進めるための組織のあり方や、予測モデルをビジネスに適用する手法を指すものと言えます。

関連する言葉にはAIOpsやModelOpsがあり、適用範囲が異なるものの、機械学習の技術を
IT運用やビジネスに効率的に適用させるという目的は共通しています。

機械学習プロジェクトを進めるうえで、PoCでとどまってしまう傾向があることや、チーム内でメンバーが対立しやすいといった問題があります。

また、予測モデルを運用するにあたって、常に最新のモデルに更新し続ける必要がある点や、複数の予測モデルを管理するプロダクトも多い点が難しいとされています。

これらの課題を解決するには、MLOps環境を整備する機械学習プラットフォームや実験管理ツール、そしてパイプライン管理ツールを導入するとよいでしょう。

そして、Microsoftなどが提供している「MLプロセスの成熟度」を活用すると、よりMLOpsを進めやすくなります。

予測モデルを活用したビジネスアプリケーションを開発したいと考えている方は、ぜひMLOpsを導入してみてください。

人材不足でお悩みの企業様へ

IT業界では長年課題となっている「慢性的な人材不足」と「案件の低単価化」…

この課題を解決するBtoBマッチングサービスがあるのをご存じですか?

その名も「ふるリモエンジニア」。

ふるリモエンジニア」は、フルリモート案件に特化し、システム開発案件を発注したい企業と受注したい企業を直接つなげることで、全国から開発リソースの確保することが可能になります。

人材不足でリソースを確保したい

リソース不⾜が原因で、 相談や依頼のあったシステム開発の受注を断念した経験はありませんか?

ふるリモエンジニア」では、開発体制の⼀部をフルリモート化することで、全国の実績豊富な開発企業と協業体制を築きます。

人材不足、リソース不足でお困りの企業様はぜひ一度ご相談ください。(詳細はコチラ)

発注企業様向けに新しく『Freeプラン』をリリースいたしました。

今だけ『初期費用0円キャンペーン』実施中のため、「完全無料」で当サービスの利用を開始していただけます。

ぜひ、この機会に「ふるリモエンジニア」へお申し込みいただき、サービスをお試しください。

※案件のご掲載をご希望の場合は、有償プランへのアップグレードが必要となります。

エンジニアをお探しの企業様へ フルリモート開発で人材不足を解決!まずは資料請求してみませんか?

案件を獲得したい

ふるリモエンジニア」は、システム開発を依頼したい企業と直接つながることができるBtoBマッチングサービスです。

フルリモート案件に特化することで、全国どこでも開発が可能となり、いままで断念していた案件の獲得も可能となります。

案件を獲得したい企業様はぜひ一度ご相談ください。(詳細はコチラ)

案件をお探しの企業様向けに『お試しキャンペーン』を実施しております。

キャンペーン期間中は、エンジニア登録2名様まで「完全無料」で当サービスをお試しください。

ぜひ、この機会に「ふるリモエンジニア」へお申し込みいただき、サービスをお試しください。

※3名様以上のご登録をご希望の場合は、有償プラン月額11,000円へのアップグレードが必要となります。

お試しキャンペーン

フルリモートに特化した開発案件が見つかる!まずは資料請求してみませんか?

アバター画像

ふるリモ編集部

ふるリモメディア編集メンバーが不定期で更新します。
システムエンジニア業界と社会の動向から今話題の最新トピックまで、わかりやすく紹介します!

関連記事Related article

おすすめ記事Recommend

ジャンルから記事を探すSearch by genre

カテゴリから記事を探すSearch by category

案件をお探しの企業様へ フルリモートに特化した開発案件が見つかる「ふるリモエンジニア」のサービス詳細はこちら案件をお探しの企業様へ フルリモートに特化した開発案件が見つかる「ふるリモエンジニア」のサービス詳細はこちら
エンジニアをお探しの企業様へ ふるリモエンジニアならBtoBでエンジニアの⼈材不⾜を解決!サービス詳細はこちらエンジニアをお探しの企業様へ ふるリモエンジニアならBtoBでエンジニアの⼈材不⾜を解決!サービス詳細はこちら