機械学習DevOps(MLOps)入門ガイド

機械学習（ML）とDevOpsは、今日のテクノロジーにおいて最も重要で急成長している2つの分野です。そのため、機械学習モデルを効果的に展- 管理できることが、企業にとってますます重要になってきています。そこで登場するのが機械学習DevOps（MLOps）であり、この新しい分野は急速に人気を集めています。このガイドでは、MLOpsの基本を紹介します。また、MLOpsをビジネスに活用するメリット、MLOpsとDevOpsの違い、機械学習DevOpsを効率的に活用するための最適な方法を紹介します。

DevOpsの簡単なおさらい

DevOpsとは、開発者、テスター、運用スタッフ間のコラボレーションを改善することを目的としたソフトウェア開発の手法です。アプリケーションのライフサイクルにおけるコード変更の反復的かつ継続的な統合を促進することで、より迅速にアプリケーションを提供することを目的としています。DevOpsはこの点でアジャイル開発の延長線上にありますが、アプリケーションを常に出荷可能な状態にするために、プログラム全体を通して継続的にテストを行うことも必要です。

では、機械学習DevOpsとは何でしょうか？

機械学習DevOps（MLOps）は、機械学習（ML）とDevOpsを組み合わせたDevOpsの新たな一分野です。MLOpsは、組織が機械学習モデルとアルゴリズムを活用できるようにする、ソフトウェア開発へのアプローチです。MLOpsは、これらのアルゴリズムやモデルの展開と管理を自動化することで、企業が機械学習をビジネスニーズに適用するプロセスを加速させるのに役立ちます。さらに、企業の成長に合わせて機械学習機能を容易に拡張できるようになります。

機械学習DevOpsのメリット

MLOPSをビジネスに活用することには、多くのメリットがあります。主なメリットとしては以下の通りです。

アジリティと効率の向上

MLOpsを使用する主な利点の1つは、企業がより俊敏で効率的に行動できるようになることです。MLOpsは、機械学習モデルの開発プロセスを高速化するのに役立ち、企業は製品やサービスをより早く市場に投入することができます。また、このプロセスの信頼性と再現性を高め、スケーリングを容易にすることもできます。

使い勝手の良さ

モデル管理が自動化されれば、ソフトウェア開発者は新機能の開発に多くの時間を割くことができ、ルーティンワークに費やす時間を減らすことができます。このため、MLOpsは効率性を向上させたいと考えている企業にとって非常に有益です。

チーム・コラボレーションの向上

機械学習DevOpsは、機械学習とDevOpsという、企業内ですでに普及している2つの分野と密接に連携しています。その結果、この2つのチームが存在する組織は、以前よりも効率的に連携して製品のスピードと品質を向上させることができるため、大きなメリットを得ることができます。

コスト削減

MLOpsは機械学習の自動化を強化するため、企業は各機械学習プロジェクトに関わる手作業の量をさらに削減することができるようになります。これにより、今後機械学習の取り組みを拡大しようとする組織では、コストを大幅に削減し、経費を節約することができます。

データサイエンスとエンジニアリングの協力体制

MLOpsを利用するもう一つの利点は、データサイエンティストと機械学習エンジニアがより効果的な方法で協力し合うことができることです。以前は、データサイエンスとエンジニアリングのチームは互いに別々に作業することが多く、作業が属人化してしまうことも多々ありました。MLOpsは、チームをひとつにまとめ、ツールやプロセスを共有できるようにすることで、この問題を解決するのに役立ちます。

品質管理の向上

最後になりますが、MLOpsは企業が機械学習モデルの全体的な品質を向上させることを可能にします。モデルのパフォーマンス管理や開発といった一般的なプロセスを自動化することで、MLOpsは機械学習プロセス全体を効果的にコントロールできるようにします。これにより、モデルのデプロイをより迅速かつ確実に行い、ビジネスニーズを確実に満たすことができるようになります。

MLOpsの最適な活用方法

機械学習DevOpsを導入する際に、成功を収めるために従うべき原則がたくさんあります。その原則のいくつかを紹介します。

チーム間の連携と協働

機械学習プロセスに関わるすべてのチームが互いに調整し、協力し合うことが重要です。これには、データサイエンティスト、DevOpsエンジニア、プロダクトマネージャーなどが含まれます。これらのチームが協力することで、知識や専門知識を共有することができ、モデルのパフォーマンスの向上、市場投入のスピードアップ、開発コストの削減につながります。

データは最も重要な資産の1つです

データはどんな組織にとっても重要な資産であり、機械学習モデルも同じであることを忘れないでください。そのため、組織としてこのデータをどのように管理し、統治するかについての計画を持つことが不可欠です。この計画には、データの収集方法、さまざまなデータセットの所有者、DevOpsパイプライン内でのデータの使用方法などを含める必要があります。また、必要なガバナンス・ポリシーがすべて満たされていることを確認するために、データを監視できるツールに投資する必要があります（例：データにアクセスできる場所、アクセスできるデータの種類と時間など）。

可能な限り自動化する

機械学習モデルを継続的に実装する場合、各ステップで自動化が行われていることがベストです。つまり、手動タスクには、特定のイベントが発生したときにトリガーされる自動化されたカウンターパートが必要です。例えば、データサイエンティストがモデルの最終ドラフトをDevOpsエンジニアに渡したとします。この場合、開発プロセスを開始する自動化されたトリガーが必要で、モデルをできるだけ早く（そして誰も手動で作業することなく）本番稼働させることができます。

機械学習モデルを正確にトレーニングする

モデルが本番環境に導入される際、正確な予測を行う方法を学習するために、ラベル付きデータが必要になることがよくあります。しかし、このラベル付けされたデータが、モデルが実際に目にする状況を代表するものでないとします。その場合、誤った予測をしてしまい、サービス品質の低下によってユーザーを危険にさらすことになりかねません。したがって、「Garbage In, Garbage Out」の状況に陥らないためには、モデルのトレーニングに代表的なラベル付きデータセットを用意することが重要です。

機械学習パイプラインにセキュリティとプライバシーを組み込む

機械学習がセキュリティとプライバシーの観点から組織にどのような影響を与えるかを、プロセスの初期段階で考えておくことは非常に重要です。機械学習モデルはブラックボックスで解釈が難しいことが多いため、チームが緊密に連携して、これらのモデルが組織にどのような影響を与えるか、悪用される可能性やユーザーのサービスに対する信頼を低下させる可能性がないかを理解することが重要だからです。また、データの保存と使用の方法と場所に関するコンプライアンス要件も認識しておく必要があります。

モデル展開のための戦略を持つ

MLOpsパイプラインを実装する場合、パイプラインの外観と各ステップに含まれるべきコンポーネントを決定することが重要です。これには、モデルの監視方法、開発方法、アップデート方法、アーカイブ方法などの問題が含まれます。また、これらの各ステップにはサービスレベル合意書（SLA）を含める必要があり、モデルのトレーニングのターンアラウンドタイム、本番環境へのモデルの展開速度、更新の頻度などの領域を明確に定義することができます。

機械学習に取り組む組織であることを確認する

組織内のあらゆるプロジェクトやイニシアチブでは、すべてのチームがそのプロセスに参加し、自分の責任を理解し、自分の役割に責任を持つことが不可欠です。つまり、精度の向上、新しいサービス、業務効率の改善など、機械学習が組織にどのような利益をもたらすかについて、共通の理解を持つことが必要です。また、各自の役割、プロセス、優先順位に関して、全員が同じ考えを持っていることも重要です。

機械学習モデルの頻繁なテスト

機械学習パイプラインを継続的なデプロイメントモデルで展開することには多くのメリットがありますが、これは同時に、モデルの安定性、精度、その他の能力を評価できるように、頻繁にテストを行う必要があることを意味します。テストを行うことで、開発環境にいる間にエラーやバグを迅速に発見し、必要な変更を行う時間を確保することができます。

MLOpsが他の重要なDevOpsおよび自動化プロセスと同じ重要性を持って扱われるようにする

本番環境での機械学習は、品質保証、継続的インテグレーション、デプロイメントといった他の重要なプロセスと同様に、十分な注意と配慮を払う必要があります。つまり、チームには機械学習専用のリソースが必要であり、新たなスキルギャップの特定から、自動化を改善できる領域の探索まで、あらゆることに注力する必要があります。

機械学習分野のオーナーシップを割り当てる

機械学習の取り組みについて、モデリングに関する決定からプロセスが守られているかどうかの確認まで、誰が監督するのかを決めることが重要です。これは、トレーニングデータ、モデルトレーニングプロセス、実験プラットフォームなど、特定の分野を担当する一人またはグループとすることができます。また、すべてのステークホルダーがオープンで頻繁にコミュニケーションを取り、機械学習に関して何が起こっているのかを全員が把握できるようにする必要があります。

最適なツールの決定

MLOpsチームの構築に関しては、最適なツール、プラットフォーム、および使用するプロセスを見つけるために、さまざまな人にタスクを与えることを検討する必要があります。これには、現在のデータパイプラインのギャップを特定するデータサイエンティストや、PythonやRなどの特定のプログラミング言語を使ってモデルを構築できるソフトウェアエンジニアが含まれます。

モデル入力のためのメタデータの標準化

各モデルが本番に対応できるよう、データの収集、解析、書式設定の標準を確立することが重要です。この標準化されたメタデータを、チームがアクセスできる中央の場所で使用することで、モデルが正しい入力に対して開発されていることを確認することができます。

コンプライアンスに焦点を当てる

機械学習パイプラインの精度を向上させるためには、プロセス全体を通してデータで何が起こっているかを把握する必要があります。これは、何がフィルタリングされ、なぜフィルタリングされたかを追跡したり、データセットを確実に匿名化するなどのタスクを実行することを意味します。コンプライアンスによって、機械学習を取り巻くすべての活動が透明性を保ち、テクノロジーに影響を受ける人々に対して責任を持つことができます。

定期的なレビューの実施

少なくとも年に一度、チームでレビューを行い、すべての製品が仕様の範囲内であること、侵害が発生した場合の対応方法を組織が把握していること、新しい規制に従う能力がまだあることを確認する必要があります。これにより、データパイプラインに影響を及ぼす可能性のあるあらゆる事態に常に備えることができます（物事がうまくいかない場合も含む）。

エクスペリメント・プラットフォームの構築

機械学習の取り組みに関して最も大きな課題の1つは、チームが十分に迅速にテストや実験を行うことができないことです。つまり、AIによる実験を可能にするプラットフォームを開発し、開発者に「高速フェイル」能力を提供することで、チームの他のメンバーのペースを落とすことなく、何がうまくいき、何がうまくいかないかを迅速に判断することができます。

データサイエンス・パイプラインにバージョン管理を追加する

データを扱う場合、常に問題が発生する可能性があります。そのため、バージョン管理ソフトウェアを活用して、変更点やエラーの発生を追跡し、迅速に対処できるようにします。バージョン管理では、過去に起こったことを現在と比較して確認できるため、何が問題の引き金になったのか、誰がなぜ修正する必要があるのかを理解することができます。

まとめ

MLOpsは、それぞれのメリットを生かすために、両方の世界の長所を組み合わせた新しい分野です。意思決定プロセスに人工知能を取り入れたいと考える組織が増える中、このテクノロジーがビジネスの成長と繁栄にどのように役立つかを理解することが重要になります。取り残されないように、デジタルトランスフォーメーションの次に来るものについて考え始める時期が来ているのです。

このガイドでは、MLOpsをより深く理解し、MLOpsパイプラインを構築する際にチームが重視すべき点、そしてプロジェクトでそのメリットを活用する方法について説明します。あなたが何かを学び、データサイエンスのサイクルのスピードを向上させるために、すぐに学際的な機械学習チームの構築を開始されることを願っています。