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なぜMLOpsが必要なのか（現場で起きること）

• データが変わり、モデル精度が落ちる（ドリフト）
• 誰がどのモデルを本番に出したか追えない（再現性なし）
• 手動デプロイで事故が起きる（手順依存）
• GPU/推論が高コスト化して止められない

MLOpsは、「モデル」ではなく「仕組み」を作る仕事です。

よくある誤解（MLOps導入が止まる原因）

• 「MLOps＝ツール導入」→ ❌（運用設計が本体）
• 「学習環境が整えばOK」→ ❌（本番監視と再学習が重要）
• 「精度が高ければ壊れない」→ ❌（データが変われば劣化する）
• 「MLチームだけで回せる」→ ❌（インフラ/セキュリティ連携が必要）

成功するMLOpsは、最初から“監視・改善・停止”まで組み込みます。

① パイプライン構築（学習〜デプロイの自動化）

• データ取得→前処理→学習→評価→デプロイの自動化
• CI/CD（テスト、ビルド、リリース）整備
• IaC（Infrastructure as Code）で環境を再現

② モデル/データの管理（再現性と追跡）

• データ/特徴量/モデルのバージョン管理
• 実験管理（パラメータ・結果・比較）
• モデルレジストリ（どれが本番か明確化）

③ 本番運用（監視・障害対応・ロールバック）

• 推論APIの監視（遅延・エラー・スループット）
• 性能監視（精度/ドリフト/異常値）
• ロールバックや段階リリース（カナリア等）

④ 改善サイクル（再学習・最適化・コスト管理）

• 再学習のタイミング設計（条件/周期）
• 推論最適化（量子化/キャッシュ/バッチ）
• クラウドコストの見える化と上限管理

例：需要予測モデルを本番運用している場合

• 9:30：監視ダッシュボード確認（遅延/精度/ドリフト）
• 10:30：異常検知（データ欠損・入力分布の変化）
• 13:00：パイプライン改善（テスト追加・自動化）
• 16:00：モデル更新準備（再学習→評価→候補登録）
• 18:00：段階リリース計画（切替・ロールバック手順）

特徴：日々の仕事は“障害を起こさない仕組み作り”が中心です。

• 本番のモデルが「どれか」常に追える（レジストリ/タグ）
• 評価基準が決まっている（基準未達はデプロイ禁止）
• ロールバック手順がある（即時切替ができる）
• 監視がある（遅延・エラー・ドリフト）
• コスト上限がある（GPU/推論の暴騰を止められる）

弱い部分がある場合は、機能追加より“運用の土台”を優先するのがおすすめです。

MLOpsは「ML×インフラ×運用」

• クラウド基盤（AWS/Azure/GCP）とネットワーク基礎
• コンテナ/CI/CD（Docker・GitHub Actions等）
• 監視（メトリクス・ログ・アラート設計）
• データ/モデル管理（再現性・バージョン・実験管理）
• 推論最適化（スケール、キャッシュ、コスト設計）

MLOpsに効くカテゴリ

• クラウド認定（AWS/Azure/GCP）
• Kubernetes/コンテナ関連
• セキュリティ基礎（権限・監査・運用）

ただし採用/評価で効くのは、「監視＋ロールバックまで作ったデモ」です。

おすすめの順番（現実的ルート）

• 「動く」だけでなく「止めない」仕組みを作りたい
• 障害や例外を想定して設計するのが好き
• ログやメトリクスで原因を追うのが得意
• 自動化・標準化で現場を楽にしたい

• MLOps → MLプラットフォームエンジニア
• MLOps → SRE/クラウドアーキテクト（AI基盤）
• MLOps → AIガバナンス（監査・規程・運用）
• MLOps → Tech Lead（全社AI運用の責任者）