MLOpsとは？MLOpsは企業の働き方をどう変えるのか？

Linh Nguyen | 09/08/2023

“MLOpsは、MLシステム開発（Dev）とMLシステム運用（Ops）の一体化を目指すMLエンジニアリングの文化と実践である。”

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MLOpsとは？

機械学習オペレーション（Machine Learning Operation－略してMLOps）は、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、オペレーションチームのリアルタイムなコラボレーションによってML製品を提供するための一連のプラクティスである。MLOpsは、開発者が運用チームと緊密に連携するDevOpsと同様のコンセプトであるのに対し、MLOpsでは、データサイエンティストと機械学習エンジニアが、最終的な結果を得るために運用チームと緊密に連携する。

MLOpsの主な目標は、継続的デリバリーのためにMLモデルのデプロイを自動化することだ。MLOpsは、企業が本番用の機械学習モデルを構築するプロセスと、リリースされたモデルを保守・監視するプロセスを合理化するのを支援する。

MLOpsのサイクルには以下のフェーズが含まれる：

探索的データ分析（EDA）：データセットの主な特徴を分析し、ビジュアライゼーションを作成することでパターンや傾向を発見する。
データ変換と準備：チーム全体で共有するために、データを使用可能なデータに変換する。
モデルのトレーニングと開発：機械学習とディープラーニングのアルゴリズムを通じて、特定のタスクを実行するモデルをトレーニングし、モデルのパフォーマンスを継続的に改善する。
モデルのレビューとガバナンス実際のデータを使って、モデルのライフサイクルを追跡・管理します。すべてのアクティビティについて、エントランス・コントロール、エントリー・ポリシー、ユーザー・トラッキングを含むモデル・アクセスを検証します。
モデルサービング：機械学習モデルをホストし、AIをシステムに組み込むためにAPIを利用できるようにする。
モデルのモニタリング：モデルが許容レベルのパフォーマンスを維持していることを確認する。
モデルの再トレーニング：モデルに障害が発生した場合、修正措置を講じ、更新されたデータでモデルを再トレーニングする。

なぜMLOpsが重要なのか？

データ主導の世界に生きる私たちにとって、AIやMLプロジェクトのために収集した大量のデータを活用し、最適化することは重要だ。MLOpsモデルにより、企業は組織内の開発プロセスを合理化し、最高の生産性と効率を実現できる。機械学習モデルはまた、より良い意思決定と顧客体験の向上のための洞察に満ちたソリューションの展開にも役立つ。

MLOpsはチーム間のコミュニケーションを促し、理想的な結果を得るために協力できるようにする。データサイエンスとMLチームは、運用チームと協力してビジネスゴールと戦略を調整し、運用意図に最も適したML製品を作ることができる。開発者はデータやテクノロジーの知識を説明することで、オペレーションチームは現実的な期待値やKPIを導き出すことができる。同時に、オペレーション・チームは開発プロセスを監督し、問題があればすぐにステークホルダーに知らせながら、開発チームをサポートできる。さらに、関係するすべてのチームは、それぞれの専門性に集中し、それぞれの専門性に応じた意見を提供することができる。

MLOpsはビジネスに何をもたらすか？

企業は業務を最適化するために機械学習を採用しており、MLOpsはデリバリープロセスをスピードアップし、組織が俊敏性とリアルタイムのコラボレーションの両方でML製品を提供できるようにするために使用され。MLOpsがビジネスにもたらすメリットはいくつかあるが、これらに限定されるものではない：

ML製品の提供と自動化のスピードアップ

MLツールは、データを収集、抽出、分析し、MLモデルの構築プロセスを自動化するために使用される。

ビジネス洞察の提供、トレンド予測、顧客体験の向上

日々大量のデータが収集される中、MLモデルはデータ分析を通じて洞察を提供し、意思決定プロセスを洗練させ、より良い製品やサービスのための洞察を与えるとともに、特定の商品の需要、再入荷要求、将来のトレンドを予測するために使用される。

社内コミュニケーションとコラボレーションの改善

DevOpsとMLOpsのコンセプトはコミュニケーションとコラボレーションに大きく依存しているため、MLOpsは社内のチームをまとめ、最も最適化された結果を得るために緊密に連携するのに役立つ。これにより、全員が輪の中に入り、ビジネスのゴールと期待を明確に詳述し、会社全体の明確なビジョンを描くことができる。

フィードバックを重視し、顧客体験を高める

顧客データは収集・分析されているため、企業は顧客とその意見をよりよく理解することで、顧客体験を向上させるために、フィードバックを調査・検討することに集中することができる。MLモデルはまた、顧客の要求と期待を実現し、競争市場で優位に立つために、すべての顧客の要求とニーズを満たすための予測を行うのに役立つ。

経営を強化し、売上を伸ばす

MLモデルを経営に活用することで、経営プロセスを効率化し、関係者全員に透明性を持たせることができる。また、四半期報告書や年次報告書用の経営財務分析を作成し、会社の業績や成長、あるいは潜在的な課題を紹介するために使用することもできる。また、販売レポートが簡単に作成・評価できるため、再入荷リクエストに迅速に対応でき、トレンドや需要を常に把握することができるため、商品全体の売上を伸ばすことができます。

バイアスの低減

意思決定プロセスはデータと現実的で洞察に満ちた価値観によって推進されるため、ステークホルダーが意図しないバイアスにさらされることを防ぎ、より良い判断と会社の状態の監視につながります。すべてのビジネス成果は、データに影響された適切な評価とレポートによって導かれる。

MLOpsの将来

MLOpsは2015年に複数の著者による「機械学習システムにおける隠れた技術的負債」と題された論文で初めて言及されたばかりの新しい概念であるにもかかわらず、MLOpsソリューションの市場は2025年までに40億ドルに達すると予想されている。これは、機械学習アプリケーションが世界中で開発され、広範囲に実装され続け、MLOpsが企業のML製品開発方法を完全に変え、データサイエンティストチームと最終的な結果を得るためのオペレーションチームの連携が容易になったため、予想される上昇である。

MLOpsは要件とビジネスニーズの調整を支援し、MLモデルを想定される機能と構造に整合させる手順をより透明で完璧なものにする。これらの利点はすべて、企業がMLOpsを導入し実践することで、モデル開発とデプロイの自動化のための柔軟性と強固なフレームワークを活用することを必須としている。今、MLOpsを学ばずに遅れをとることは、将来的に企業にとって致命的な不利になるかもしれない。特に、各業界のリーダーとしての競争にさらされているハイテク企業や需要の高い企業にとってはなおさらだ。

Topics: 人工知能とデータサイエンス