MLOps
MLOpsは、機械学習モデルを効率的に開発・運用するためのフレームワークやプロセスのこと。Machine Learning Operationsの略で、Machine Learning（機械学習）を表すMLと、Operations（運用）のOpsを合わせた造語。
ソフトウェアの開発から運用までのプロセスを自動化・効率化するDevOps（Development Operations）と似ているが、MLOpsはDevOpsの方法論を機械学習に応用し、データ収集、モデルのトレーニング、評価、運用をカバーする。
MLOpsの特徴に、効率的な作業環境の提供、学習モデルの品質向上、スケーラビリティとコストの削減が挙げられる。従来、モデルの開発者と運用担当者の間でデータや設定のやり取りに手間がかかっていたが、MLOpsの導入で開発環境と運用環境が統一され、作業の重複やミスが削減されるようになった。また、機械学習モデルの動作状況を継続的に監視し、必要に応じて自動的に修正や再トレーニングを行うことができる。さらに、クラウド技術の活用で、大量のデータを処理する際も柔軟にリソースを調整できる。MLOpsは必要なリソースだけを使う仕組みなので、無駄なコストを削減しながら、負荷の増減に応じた運用が実現する。
金融、医療・ヘルスケア、小売・Eコマースなどさまざまな業界でMLOpsが活用され、産業全体の効率化に貢献すると注目されている。
