収集できるデータ量が増え続ける現代においては、人手に依存せずデータを迅速に処理できるAIをビジネスに取り入れる重要性がますます高まっています。
AIの中でも、本記事のテーマである機械学習（ML: Machine Learning）は、膨大なデータをコンピューターに反復学習させることで、データの特徴や規則性を見つけだす手法として有名です。MLモデルを製品やサービスに導入することで、より精度の高い推論が可能になります。このため、データに基づく意思決定の迅速化や業務の効率化に繋がり、競争力の強化が期待できます。
しかし、MLモデルを開発しても、実際の運用ですぐには期待通りの成果が得られなかったり、運用の複雑さが課題になったりするケースは少なくありません。ビジネスでMLモデルを活用するには単にシステムを開発するだけでなく、運用環境で継続的に機能し、必要に応じて改善できる仕組みが求められます。
この仕組みを支えるのが「MLOps（エムエルオプス）」です。
MLOpsとは？
MLOpsとは、MLとOperations（運用）を組み合わせた言葉で、モデルの開発から運用までの一連のプロセスを効率化し、継続的に最適化するための考え方や仕組みを指します。
MLOpsが生まれた背景は、ソフトウェア開発におけるDevOpsが生まれた背景と非常に似ています。DevOpsは、開発と運用の分断による課題を解決するために生まれました。MLの分野でも同じように、これまで運用作業は専任のエンジニアが行うことが一般的であったのが、クラウドサービスの発展により、データサイエンティストが運用の一部を担うケースが増えてきました。その結果、モデルの開発と運用の境界が曖昧になりつつあり、開発と運用を円滑に連携させる手法としてMLOpsが注目されています。
MLOpsとDevOpsの違い
MLOpsは、ソフトウェア開発における「DevOps」から派生した概念ですが、両者には明確な違いがあります。DevOpsが主に「プログラムコード」のみをバージョン管理・テストの対象とするのに対し、MLOpsでは「プログラムコード」「学習用データ」「機械学習モデル」の3つをセットで管理・運用する必要があります。機械学習システムは入力されるデータによって出力（精度）が大きく変わるため、ソフトウェア開発の枠組みだけでは対応できない複雑な管理が求められます。
なぜMLOpsが必要なのか？機械学習システム特有の課題
機械学習モデルは「本番環境にリリースした直後が最も精度が高く、時間が経つにつれて徐々に精度が劣化していく」という特有の課題を抱えています。
これは、現実世界のユーザー行動や社会情勢の変化により、学習時のデータと運用時のデータ傾向にズレが生じる「データドリフト」や、予測対象そのものの定義が変わる「コンセプトドリフト」が発生するためです。
このような精度の劣化を防ぎ、常に最適な予測結果を維持するには、定期的に最新のデータを取り込み直してモデルを再学習させる必要があります。手動でこの作業を繰り返すことは運用上の大きな負担となるため、継続的かつ自動的に学習・デプロイを行う「MLOps」の仕組みが不可欠となっています。
MLOpsを導入するメリット
MLOpsを導入することで、主に次のようなメリットを得ることができます。
- 開発・運用コストの削減：データの前処理からモデルの学習、テスト、デプロイまでの手順を自動化（パイプライン化）することで、手作業が減り、運用にかかるコストやエラー対応を大幅に削減できます。
- モデルの品質と信頼性の維持：継続的なモニタリングにより、精度の低下を早期に検知できます。異常があれば過去の安定したモデルへ即座にロールバック（復元）したり、再学習を促したりできるため、システムの信頼性を高く保てます。
- ビジネスの要求への迅速な対応：CI/CD（継続的インテグレーション／継続的デリバリー）により、新しい機能や改善されたモデルを素早く本番環境へリリースできるため、変化の激しい市場ニーズに即座に対応可能になります。
MLOps導入のデメリット・注意点
MLOpsは多くのメリットをもたらす一方で、導入・運用にあたっては次のような点に注意が必要です。
- 初期構築コストと専門人材の必要性：機械学習パイプラインの設計や自動化基盤の構築には一定の開発コストがかかり、クラウドサービスや機械学習の知識を持つ人材も必要になります。すべてを内製する場合は、体制構築自体がハードルになることもあります。
- プロジェクト規模に見合わない過剰投資のリスク：PoC段階や小規模なプロジェクトでは、MLOps基盤の構築・維持にかかるコストが得られる効果を上回ってしまう場合があります。本番運用でモデルを継続的に使い続けるかを見極めたうえで、投資の規模を判断することが重要です。
- セキュリティとガバナンスの確保：機械学習モデルには機密データが含まれることも多いため、モデルやデータへのアクセス制御、どのデータで学習されたかを追跡する監査ログの取得など、エンタープライズ水準のガバナンス体制を整えることも重要です。
MLOpsにおける主な手法
MLOpsに含まれる考え方や仕組みは様々ありますが、ここでは代表的なものを4つご紹介します。
- MLパイプラインの自動化
MLパイプラインとは、データの前処理、モデルの学習、評価、デプロイといった一連のワークフローのこと。これを自動化することにより、手動での介入を減らし、エラーを最小限に抑え、効率的にデプロイすることができる。特に、学習データが頻繁に変わる場合や、モデルの再学習が定期的に必要な場合に効果的。 - 監視とアラート
モデルの性能とデータの品質を継続的に監視し、異常が発生した場合にアラートを通知する仕組み。前述のデータドリフトやコンセプトドリフトに加え、入力データの欠損値・異常値の増加といったデータ品質の問題も監視対象になる。 - MLモデルのバージョン管理
モデルの変更履歴を明確にし、どのデータやパラメータで作られたかを整理して保存する仕組み。これにより、どのバージョンのモデルがいつ、どのように作成されたのかを追跡でき、再現性や品質管理を向上させることができる。また、本番環境で新しいモデルが予期しない動作をした場合、すぐに過去の安定したモデルに戻すことができる。 - CI/CD/CT（継続的インテグレーション / デリバリー / トレーニング）
コードのテストやデプロイを自動化する「CI/CD」に加え、MLOps特有の概念として、新しいデータを使ってモデルを自動的に再学習させる「CT（継続的トレーニング）」が重要になる。これらを組み合わせることで、モデルのコード変更やデータ更新を安全かつ迅速に本番環境へ反映できる。
MLパイプラインの自動化を実践する
MLOpsにおける主な手法をいくつか紹介しましたが、その中から今回はMLパイプラインの自動化について詳しく説明します。
MLパイプラインの自動化のメリット
MLパイプラインを手作業で運用した場合を考えてみましょう。データの前処理やモデルの学習、デプロイを毎回手動で行うと、作業負担が大きくなり、時間もかかります。本番環境へのデプロイ時にファイルを誤って移動したり、旧バージョンのモデルを誤って使用するリスクもあります。
また、手動運用ではモデルの更新が遅れ、精度が低下しやすくなります。特に市場の変化が激しい分野では、頻繁な再学習が必要ですが、手間がかかるため対応が遅れがちです。属人化も大きな問題で、特定の担当者がいなければ運用が滞るリスクがあります。
さらに、一貫性の確保も難しく、担当者ごとに学習環境やデータ処理が異なり、再現性が失われることもあります。
MLパイプラインを自動化すれば、作業負担を減らし、精度を維持しながら効率的に運用できます。MLパイプラインの自動化は、MLOpsの実践において中心的な役割を果たしているのです。
MLOps導入は小さく始めて段階的に拡張する
最初からデータの前処理〜デプロイまでの全てのステップを自動化しようとすると、開発コストがかかり過ぎる上に、予期しない問題が発生した際にどこに問題があるのかを特定するのが難しくなります。特に、MLOpsの導入初期段階では、小さく始めて段階的に拡張することが望ましいです。
例えばAmazon SageMakerを活用すると、この段階的な自動化がスムーズに進められます。まずはモデルの再学習の中心的なステップとなるデータの前処理とモデルの学習の自動化に取り組もうと考えたとします。
SageMaker Processingは、任意のPythonコードをコンテナ上で実行するジョブ※1を作成できます。作成する際は、処理したいデータやインスタンスタイプ、コンテナイメージ等の条件を指定できます。これを利用することで、大規模データの前処理をマネージドな環境でスケーラブルに、かつ一貫した環境で実行できます。
※1. ジョブ：処理開始時にコンピューティングインスタンスが自動起動し、処理が完了すると自動停止して削除される。使用した分だけ秒単位で課金されるため、コスト効率よく処理できる。
なお、SageMaker Processingは前処理や評価のステップ等に使用されることが多いですが、任意のPythonコードを実行できることから、モデルの学習にも利用できます。
SageMaker Pipelinesを利用すると、データの前処理が完了してからモデルの学習が開始されるように、ジョブ実行の順序を自動的に制御できます。データの前処理ジョブが完了した後にのみモデルの学習ジョブが実行されるように設定できるため、不完全なデータでモデルを学習してしまうリスクを軽減できます。
SageMaker ProcessingやSageMaker Pipelinesの設定は、SageMaker Python SDK、Amazon SageMaker Studioのビジュアルパイプラインデザイナー機能（GUI）などを使用して行えます。デザイナー機能によりエンジニアではない方もMLパイプラインを構築することができます。
データの前処理ジョブとモデルの学習ジョブを作成し、それらを統合したMLパイプラインが以下の図になります。
これにより、データの前処理とモデルの学習を手作業で実行する必要がなくなり、運用の負担を軽減できそうです。また、一貫した手順で処理が行われるため、予期せぬエラーを防ぎ、モデルの品質を安定させることが期待できます。
さらに、EventBridge SchedulerによるMLパイプラインの定期実行やSageMakerエンドポイントへのモデルのデプロイ、モデルの学習ジョブの作成により適したSageMaker Trainingの活用に取り組んでみると良いでしょう。
MLパイプラインの自動化の実例
ここからは2つの実例を用いて、MLパイプラインの自動化について説明します。
技術的な話や専門用語が増えますが、そこまで詳しい知識がない方でも、どんなツールがあって何ができるのかイメージを掴んでいただくことはできると思います。
例1. AWS上のMLパイプライン自動化例
1つ目の実例は、MLOps導入の最初のステップとして、データの前処理とモデルの学習を自動化したものになります。こちらはAmazon SageMaker AIを利用しました。
SageMaker Processingでデータの前処理ジョブとモデルの学習ジョブを作成し、SageMaker Pipelinesで各ジョブを統合したMLパイプラインを作成しています。さらに、EventBridge SchedulerによるMLパイプラインの定期実行、Lambdaによる推論処理を行っています。
こちらの事例では、モデルの開発が完了したばかりであり、かつ開発時に使用したデータが非常に少ないことで今後取得するデータと傾向が大きく異なる可能性がある状況でした。そのままでは、モデルの精度が低下して実運用に適さなくなる可能性があるため、新たに得られるデータを継続的にモデルに反映できる仕組みを早い段階で整えることを最優先事項とし、このような構成として仮運用していくことにしました。
メリットとしては以下が挙げられます。
- 使用するAWSサービスが比較的少なく導入しやすい。
- データの前処理とモデルの学習を手作業で実行する必要がなくなり、運用の負担を軽減できる。
- 一貫した手順で処理が行われるため、予期せぬエラーを防げる。
- MLパイプラインの定期実行により、最新のデータをモデルに反映させることができる。
MLパイプラインの自動化の観点からみたデメリットとしては以下が挙げられます。
- Lambdaの容量制限（解凍後300MB・2026/8時点）を超えるモデルファイル容量になった場合に推論処理ができない。
- 再学習した結果、精度が低下した場合にそのモデルで更新されてしまう（評価プロセスの追加が必要）。
例2. Azure上のMLパイプライン自動化例
2つ目の実例は、Azure Machine Learningを使用してデータの前処理〜デプロイまでを自動化したものになります。
データの前処理ジョブとモデルの学習ジョブに加えて、評価ジョブ、モデル保存を統合したMLパイプラインを作成しています。Azure Web AppsやAzure Functionsにモデルファイルを取り込むのではなく、推論エンドポイントとしてモデルをデプロイするようにしています。ワークスペース内にモデルを保存することでモデルのバージョン管理が行えます。推論エンドポイントを使用する際に、Azure Monitorを通して推論結果や入力値を保存でき、アプリケーションや分析で確認できるようにしています。
こちらの事例もモデルの開発が完了したばかりでしたが、大量のデータを用いて開発することができたため、より実運用に近い状況を想定した構成をとりました。
なお、Azure MLについてもAzure ML Python SDK、Azure ML Studio デザイナー（GUI）などを使用してMLパイプラインの設定が行えます。
メリットとしては以下が挙げられます。
- データの前処理からデプロイまでを手作業で実行する必要がなくなり、運用の負担を軽減できる。
- 一貫した手順で処理が行われるため、予期せぬエラーを防げる。
- 新しいデータの追加に応じて自動でモデルを更新できるため、素早く最新の傾向を反映できる。
- モデルのバージョン管理やどのバージョンのモデルがいつ、どのように作成されたのかを追跡できる。
- モデルファイル容量が大きくなってもそれに合わせて推論エンドポイントとしてデプロイできる。
- 評価プロセスがあるため、精度が低下したモデルが本番適用されることを防げる。
- 推論エンドポイントは、複雑なモデルの詳細を隠し、シンプルなAPIを提供する。これにより、エンジニアはモデルの内部構造を知らなくても、推論機能をアプリケーションに組み込める。
- アプリケーションのコードの更新と推論エンドポイントの更新が完全に分けられ、デプロイする範囲が極小化されている。
MLパイプラインの自動化の観点からみたデメリットとしては以下が挙げられます。
- Azureによって必要に応じて、MLパイプライン内の個別のコンポーネントがアップグレードされたり※2、Python SDKを使用している場合にバージョンがアップグレードされたりするため、MLパイプライン自体のメンテナンスは継続的に必要になる。
- 最新のデータの傾向がモデル学習時と異なる状況が続くと、再学習する意味がなくなる。データドリフトを監視しておいてアラートを上げる仕組みを導入するなど、MLパイプラインの自動化以外の仕組みも検討する。
※2. MLパイプラインのジョブの内容が書き換えられるというわけではなく、ジョブの作成や実行などを担うAzure サービスのコンポーネント自体がアップグレードされるということ。
実例から見る導入効果：学習データ収集作業の大幅な効率化
実際にMLパイプラインの自動化を含むシステムを導入した現場からは、運用負荷の大幅な軽減を実感する声が寄せられています。
NCDCが支援したUBE三菱セメント様の事例では、生コンクリートの品質予測システムの構築時にMLOpsを導入しました。同社のご担当者様からは、導入前の課題と導入後の効果について以下のようにお話しいただいています。
システム導入以前は、工場で試験した実測データをExcelに入力して送付してもらい、工場側で取得した製造データと手作業で照合しながら学習データを蓄積するというプロセスを踏んでいました。その手作業の部分が非常に煩雑でしたが、今回のシステム化によってデータが自動的に蓄積され、照合作業も効率化されたことで、データ収集の面では大幅に負担が軽減されました。
このように、MLOpsの考え方を取り入れたシステムは、モデルの精度を維持するだけでなく、現場の煩雑な手作業を排除し、業務効率を向上させる効果があります。
事例詳細：AIを用いた生コンの品質予測システム構築で、品質安定と省人化を目指す
MLモデルの開発やMLOpsはNCDCにご相談ください
MLOpsのメリットやMLOps導入のイメージを掴んでいただけたでしょうか？
NCDCでは、AI活用を含むさまざまなデジタルサービスの企画からシステム開発まで一元的にご支援しています。MLモデルやMLOpsの導入についても、豊富な経験に基づく実践的な計画、開発、そして運用の支援まで行っていますので、この記事を読んで興味を持ってくださった方は、ぜひお気軽にご相談ください。
