MLOpsガイド：基礎から実装まで、ベストプラクティスに基づくアプローチを解説

　AIは今や実運用のフェーズに入ろうとしている。実際、ある企業調査の結果では、AIの導入率は2017年と比較して2倍に増え、機械学習（ML）プロジェクトへの投資額も増加。実運用におけるコンプライアンス確保への関心の上昇、AIそのもののコストの低下など、大きな環境変化が見えてくる。

　今後も続くであろう環境変化に対応して、組織がAIのメリットを引き出す上でカギとなるのが「MLOps」だ。MLOpsのアプローチを正しく取り入れられれば、ワークフローの各プロセスを簡素化し、機械学習とディープラーニングのデプロイを自動化できるようになる。

　DevOpsと似ているようだが、DevOpsがアプリケーションと開発に重点を置いているのに対し、MLOpsは機械学習の運用に重点を置いており、再現性やコスト削減、モニタリングなど多岐にわたるメリットを機械学習の取り組みにもたらしてくれる。本資料では、MLOps導入の方法から、実践に必要なソリューションまでを総合的に解説する。