MLOpsとは？DevOpsやAIOpsとの違いとツールを紹介

はじめまして、エンジニアスタイル編集部です！

コラムページでは、ITフリーランスに向けてお役立ち情報を発信します。Twitterではホットな案件を紹介してまいりますので、ぜひフォローをお願いいたします！
本記事が、皆様の参考になれば幸いです。

経験がまだ少ない方にもわかりやすく説明するために、初歩的な内容も記載しております。記事も長いので、実務経験豊富な方は、ぜひ目次から関心のある項目を選択してください。

エンジニアスタイルは、最高単価390万円、国内最大級のITフリーランス・副業案件検索サービスです。MLOpsのフリーランス・副業案件一覧をご覧いただけますのであわせてご確認ください。

MLOpsとは

近年、機械学習の普及とともに、その運用を効率的に行うための手法として「MLOps」が注目されています。しかし、MLOpsとは具体的に何なのか、その特徴や必要性、メリットについて詳しく知らない方も多いでしょう。本章では、MLOpsの深い部分に焦点を当て、その本質や背景、そして現代のIT業界での位置付けについて詳しく解説します。

MLOpsの特徴とは

MLOpsは、機械学習のモデルのライフサイクル全体を効率的に管理・運用するための手法や文化、プラクティスを指します。具体的には、モデルのバージョン管理、自動トレーニング、監視とロギング、自動デプロイ、再現性の確保など、機械学習のモデルの開発から運用までの一連のプロセスを効率的に行うための要素が含まれます。これにより、モデルの品質の向上や、迅速なデプロイ、運用の効率化などのメリットが実現されます。また、MLOpsはチーム間のコミュニケーションを促進し、モデルのライフサイクル全体での協力を強化することも特徴として挙げられます。

MLOpsはなぜ必要性とされているのか

近年、MLOpsという言葉がIT業界で頻繁に取り上げられるようになりました。その背後には、機械学習技術の急速な普及とそれに伴う課題、そして従来のDevOpsの限界が存在します。MLOpsがなぜ注目されるようになったのか、その歴史的背景と進化を以下で見ていきます。

機械学習の普及とその課題

過去10年間で、機械学習はデータ駆動型の意思決定をサポートする主要な技術として浸透してきました。特に、ディープラーニングの進化により、画像認識や自然言語処理などの分野で驚異的な進歩を遂げました。しかし、これらの技術の実業界への適用は容易ではありませんでした。モデルのトレーニングからデプロイ、そして運用までの一連の流れには多くの課題が伴いました。特に、モデルの運用や更新の手間、そしてスケーリングの問題が顕在化してきました。

DevOpsからMLOpsへの移行

DevOpsは、開発と運用のギャップを埋めるための手法として広く受け入れられてきました。しかし、機械学習の特有の課題、特にモデルのライフサイクル管理やデータの取り扱いに関する問題を解決するためには、新しいアプローチが求められました。このニーズに応える形で、MLOpsという考え方が生まれました。MLOpsは、機械学習のモデルの開発から運用までの一連のプロセスを効率的に、かつ継続的に管理するための手法として注目を集めています。

MLOpsのメリット

MLOpsを導入することで、得られるメリットは様々です。以下では代表的なメリットを紹介します。

迅速なデプロイ

MLOpsを導入することで、新しいモデルや改善されたモデルを迅速に本番環境にデプロイすることができます。これは、ビジネスの変化や市場の動向、ユーザーのニーズに素早く対応するための鍵となります。従来のモデル運用では、新しいモデルのデプロイに時間がかかることが多かったが、MLOpsの手法を取り入れることで、デプロイのプロセスが自動化され、その時間を大幅に短縮することができます。

モデルの品質向上

MLOpsのプラクティスに従ってモデルを開発・運用することで、モデルの品質が向上します。モデルのバージョン管理や自動トレーニング、監視とロギングなどの機能を利用することで、モデルの精度や性能を継続的に向上させることができます。また、モデルが新しいデータに対してどのように振る舞うかをリアルタイムで監視することで、問題が発生した際に迅速に対応することが可能となります。

運用の効率化

MLOpsに関連するツールやフレームワークを使用することで、モデルの運用プロセスが効率化されます。これにより、運用に関する手間やコストを大幅に削減することができます。特に、モデルのトレーニングやデプロイ、モニタリングなどの一連のプロセスを自動化することで、人的リソースの節約やエラーのリスクを低減することが期待されます。

MLOpsの主な要素

MLOpsは、機械学習のモデルの開発から運用までの一連のプロセスを効率的に行うための手法や文化、プラクティスを指します。その中で、MLOpsが持つ主な要素やコンポーネントは何か、という疑問を持つ方も多いでしょう。以下では、MLOpsを構成する主要な要素についてその背景や意義、具体的な活用方法について詳しく解説します。

モデルのバージョン管理

機械学習のモデルは、データやアルゴリズムの更新に伴い、頻繁にバージョンアップされることがあります。このため、どのバージョンのモデルがどのデータでトレーニングされたのか、どのようなパフォーマンスを持っているのかを一元的に管理することが重要です。MLOpsでは、これらの情報を効率的に管理し、モデルの履歴を追跡することが容易になります。

自動トレーニング

データは常に変化しています。新しいデータが追加されたり、既存のデータが変更されたりすると、モデルの性能に影響を与えることがあります。MLOpsでは、データの変更を検知し、自動的にモデルを再トレーニングすることで、常に最適なモデルを提供することができます。

監視とロギング

モデルが本番環境で適切に動作しているかを確認するために、リアルタイムでの監視が不可欠です。MLOpsでは、モデルの出力や性能をリアルタイムで監視し、異常を検出した場合には即座にアラートを発することができます。また、ロギング機能を利用して、モデルの動作履歴を詳細に記録し、後から分析することも可能です。

自動デプロイ

モデルのトレーニングが完了したら、次はそのモデルを本番環境にデプロイするステップが待っています。MLOpsの自動デプロイ機能を利用することで、このプロセスを迅速かつスムーズに行うことができます。これにより、新しいモデルを迅速に利用者に提供することが可能となります。

再現性の確保

機械学習のモデルは、使用するデータやハイパーパラメータ、トレーニングの条件など、多くの要因によってその性能が変わります。MLOpsでは、これらの要因を一元的に管理し、同じ条件でのモデルの再現性を確保することができます。これにより、モデルの品質や性能の一貫性を保つことができます。

MLOpsと他の手法の違いとは？

近年、IT業界における運用手法やプラクティスの最適化が求められる中で、MLOpsをはじめとする様々なOpsの手法が登場しています。これらの手法は、それぞれ異なる背景や目的を持ちながら、効率的な運用を目指しています。ここでは、MLOpsと他の主要なOps手法との違いについて、その特徴や背景、適用領域に焦点を当てて詳しく解説します。

DevOpsとの違い

DevOpsは、ソフトウェアの開発(Dev)と運用(Ops)のプロセスを連携・統合するための文化や手法を指します。主な目的は、ソフトウェアのリリースサイクルを短縮し、迅速なフィードバックと改善を実現することです。DevOpsは、開発と運用の壁を取り払い、両者の連携を強化することで、迅速なリリースと高いサービス品質を実現します。一方、MLOpsは機械学習のモデルのライフサイクル全体を効率的に管理・運用することを目的としています。特に、データの取得、前処理、モデルのトレーニング、デプロイ、モニタリングなど、機械学習特有のプロセスに焦点を当てています。MLOpsは、機械学習の特有の課題、例えばモデルの再現性やデータの品質管理などを解決するための手法を提供します。

AIOpsとの違い

AIOpsは、Artificial Intelligence for IT Operationsの略で、IT運用における自動化や最適化をAI技術を用いて実現する手法を指します。AIOpsは、大量のログやアラートをリアルタイムで分析し、異常を検出したり、問題の原因を特定したりすることを目的としています。これにより、システムのダウンタイムを減少させ、運用の効率を向上させることが期待されます。一方、MLOpsは機械学習のモデル自体のライフサイクルを中心に考える手法です。AIOpsがIT運用の問題解決にAIを活用するのに対し、MLOpsはAI・機械学習モデルの開発・運用そのものを最適化することを目的としています。

DataOpsとの違い

DataOpsは、データの取得、加工、分析、利用といったデータのライフサイクル全体を効率的に運用するための手法や文化を指します。DataOpsは、データの品質やアクセス性、セキュリティを向上させることを目的としています。データの流れや変換、保存、アクセスなどのプロセスを自動化・最適化することで、データを利用する各部門やチームが迅速かつ確実にデータにアクセスできる環境を実現します。対照的に、MLOpsはDataOpsが提供する高品質なデータを基に、機械学習モデルの開発・運用を最適化することを中心に考えています。MLOpsは、DataOpsの考え方を基盤として、それをさらに拡張・特化させた形と言えるでしょう。

Googleが提唱するMLOpsのレベルとは

Googleが提唱するMLOpsのレベルについて、以下で詳しく説明します。

MLOpsの背景

機械学習（ML）は、現代の多くの産業やビジネスにおいて中心的な役割を果たしています。これは、大量のデータ、低コストの計算リソース、そして急速に進化するML技術のおかげです。多くの企業は、これらの技術を活用して、ビジネス価値を提供する予測モデルを開発しています。

MLOpsの定義

MLOpsは、DevOpsの原則をMLに適用したものです。具体的には、MLの開発（Dev）と運用（Ops）を統合することを目的としています。MLOpsを採用することで、MLシステムの構築全体、特に統合、テスト、リリース、デプロイ、インフラ管理などのステップでの自動化とモニタリングが推進されます。

MLOpsと従来のソフトウェア開発の違い

MLシステムは、従来のソフトウェアシステムとはいくつかの重要な点で異なります。例えば、MLプロジェクトのチーム構成、開発プロセスの実験性、テストの複雑さ、デプロイの課題、本番環境での挑戦などが挙げられます。これらの違いを理解し、適切に対応することが、MLOpsの成功の鍵となります。

MLOpsの成熟度

MLOpsの成熟度は、その自動化のレベルによって異なります。Googleは、MLOpsの成熟度を以下の3つのレベルに分けています。

MLOps レベル 0: 手動プロセス

このレベルでは、MLモデルのビルドとデプロイのプロセスは完全に手動です。データサイエンスとオペレーションが分離されており、頻繁なリリースやイテレーションは少ない。この段階では、多くの手動作業と人間の介入が必要であり、スケーラビリティや再現性に課題があることが多いです。

MLOps レベル 1: ML パイプラインの自動化

このレベルでは、MLの一部のプロセス、特にモデルのトレーニングやデプロイが自動化されています。しかし、全体のパイプラインが完全に自動化されているわけではありません。データの前処理や特徴量エンジニアリング、モデルのチューニングなど、一部のステップはまだ手動で行われることが多いです。

MLOps レベル 2: CI / CD パイプラインの自動化

この最も成熟したレベルでは、MLの全てのプロセスが自動化されています。データの収集から前処理、モデルのトレーニング、テスト、デプロイまでの全てのステップがCI/CDパイプラインに組み込まれ、自動で行われます。これにより、モデルの品質を確保しつつ、迅速に新しいモデルを本番環境にデプロイすることが可能となります。

参照：MLOps: 機械学習における継続的デリバリーと自動化のパイプライン

MLOpsが抱える課題

機械学習の運用を効率的に行うためのアプローチとして注目されているMLOpsですが、その導入や実践には多くの課題が伴います。これらの課題は、技術的な側面だけでなく、組織の文化や人材の側面からも影響を受けるものです。ここでは、MLOpsを取り巻く主な課題について詳しく探るとともに、それらの課題を克服するための考え方やアプローチについても触れていきます。

コストがかかる

MLOpsの導入や運用に関連するコストは、多岐にわたります。初期のセットアップ、特に高度な自動化や監視ツールの導入には、ライセンス費用やインフラのコストが発生します。さらに、専門的な知識を持つ人材の採用や研修も大きなコスト要因となります。また、MLOpsの継続的な運用やモデルの更新にも、定期的なコストがかかるため、予算の計画や管理が欠かせません。

ツールの選定が難しい

MLOps関連のツールやプラットフォームは日々進化しており、新しいツールが次々と登場しています。それぞれのツールが持つ機能や特性、コスト、サポート体制などを比較検討するのは容易ではありません。また、一度選定したツールを後から変更することは、大きな手間やコストがかかるため、正確な選定が非常に重要です。

開発・運用拘らず組織で取り組む必要があり難しい

MLOpsは、データサイエンティスト、エンジニア、運用チームなど、多岐にわたるステークホルダーが関与する領域です。これらの異なる背景や専門性を持つチームがスムーズに連携するためには、明確な役割分担やコミュニケーションのルールが必要です。また、組織全体でのMLOpsの理解や文化の醸成も欠かせない要素となります。

モデルの再現性の確保

機械学習モデルの再現性は、研究やビジネスの現場での信頼性を保証するための重要な要素です。使用するデータやハイパーパラメータ、トレーニングの環境など、多くの要因がモデルの出力に影響を与えるため、同じ条件でモデルを再現することが求められます。これを確保するためには、実験管理ツールの導入や、モデルやデータのバージョン管理が必要となります。

データの品質管理

データの品質は、機械学習モデルの性能に直接影響を与えます。不正確や偏ったデータ、欠損データなどの問題があると、モデルの精度が低下するだけでなく、不適切な予測や判断を引き起こすリスクが高まります。データの収集、前処理、管理の各ステップでの品質チェックや、データのバージョン管理、異常検知などの仕組みが求められます。

モデルの監視とメンテナンス

モデルを本番環境にデプロイした後も、その性能や振る舞いを継続的に監視する必要があります。特に、新しいデータに対するモデルの反応や、データの分布の変化（ドリフト）を検知することが重要です。これにより、モデルの劣化を早期に察知し、必要に応じてモデルの更新や再トレーニングを行うことができます。

これらの課題は、MLOpsの導入や運用を進める上での障壁となる可能性があります。しかし、これらの課題を克服することで、機械学習モデルの開発・運用の効率と品質を大きく向上させることができます。

MLOpsの未来と展望

MLOpsの基本的な考え方やフレームワークが確立されつつある現在、その先にはどのような技術的な進化や展望が待っているのでしょうか。以下では、MLOpsの未来の方向性と、新たな技術トレンドとの関連性について深掘りします。

量子コンピューティングとの統合

量子コンピューティングは、量子ビットを利用して非常に高速な計算を実現する技術として注目されています。この技術が実用化されると、機械学習の計算速度や精度が飛躍的に向上する可能性があります。MLOpsの枠組みの中で、量子コンピューティングとの統合が進められることで、大規模なデータセットや複雑なモデルに対しても、効率的なトレーニングと運用が可能となるでしょう。

オートMLとのシナジー

オートMLは、機械学習モデルの設計や選択、ハイパーパラメータの最適化などを自動化する技術です。MLOpsとオートMLを組み合わせることで、モデルの開発から運用までの一連の流れをさらに効率化することが期待されます。特に、モデルの選択やトレーニングのプロセスを自動化することで、短期間でのモデルの改善や新しいデータに対する迅速な対応が可能となるでしょう。

クラウドベンダーが提供しているツール・フレームワーク・サービス

近年、機械学習の普及とともに、多くのクラウドベンダーがMLOpsに特化したツールやサービスを提供しています。これらのサービスは、モデルの開発からデプロイ、監視までの一連の流れをサポートし、企業が機械学習を効率的に運用するための強力な支援を提供しています。以下、主要なクラウドベンダーが提供するMLOps関連のツール・フレームワーク・サービスを紹介します。

Google Vertex AI

Google CloudのVertex AIは、機械学習のプロジェクト全体をカバーする統合的なMLOpsプラットフォームとして設計されています。ユーザーは、データの前処理からモデルのトレーニング、最適化、デプロイ、そして監視までの一連のタスクをシームレスに実行できます。特に、AutoMLを活用することで、非専門家でも高品質なモデルを簡単に作成することが可能です。また、Vertex AIは、Google Cloudの他のサービスとのシームレスな統合もサポートしており、データの取り込みから分析、運用までのフローを効率的に構築できます。

Azure Machine Learning

MicrosoftのAzure Machine Learningは、クラウド上での機械学習のライフサイクルを全面的にサポートするプラットフォームです。データサイエンティストや開発者は、このプラットフォームを使用して、データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデルのトレーニングと最適化、そしてデプロイと監視を一元的に行うことができます。特に、Azure Machine Learningのデザイナー機能を使用すると、ドラッグアンドドロップのインターフェースで機械学習のワークフローをビジュアルに構築できます。

Amazon SageMaker

Amazon SageMakerは、AWSが提供するMLOps専用のサービスで、機械学習モデルのライフサイクル全体をカバーします。SageMakerのスタジオ機能を使用すると、Jupyterノートブックを中心に、データの探索、モデルのトレーニング、チューニング、デプロイを一元的に管理できます。また、SageMakerは、リアルタイムの予測エンドポイントの提供や、モデルのA/Bテスト、自動スケーリングなどの高度な運用機能もサポートしています。

OSSとして提供されているツール

MLOpsの普及に伴い、オープンソースコミュニティからも多くのツールやフレームワークが提供されています。これらのOSSツールは、企業や研究機関が自由にカスタマイズや拡張を行いながら、MLOpsのベストプラクティスを実践するための強力な支援を提供しています。以下、主要なOSSのMLOps関連ツールを紹介します。

Metaflow

Netflixが開発したMetaflowは、データサイエンティストが日常的な作業を効率的に行うためのPythonライブラリです。Metaflowは、データの取得、トランスフォーム、モデルのトレーニング、デプロイまでのワークフローをシンプルに管理することを目的としています。また、AWSとの統合が深く、クラウドリソースを効率的に活用することができます。

MLflow

Databricksが開発したMLflowは、機械学習のライフサイクルを管理するためのプラットフォームです。モデルのトレーニング、パラメータのトラッキング、デプロイ、そしてモデルのバージョン管理など、MLOpsに必要な機能を幅広くカバーしています。また、多くの機械学習フレームワークやクラウドサービスとの互換性も持っています。

Tensorflow Extended（TFX）

Googleが開発したTensorflow Extended (TFX)は、TensorFlowをベースとしたエンドツーエンドの機械学習パイプラインを構築するためのフレームワークです。データのバリデーション、特徴量エンジニアリング、モデルのトレーニングとサービング、そしてモデルの監視など、機械学習のライフサイクル全体をサポートしています。TFXは、大規模な機械学習システムの構築に適しており、Google自体も内部で使用しています。

MLOpsの具体的な活用事例とは

近年、多くの企業がデジタルトランスフォーメーション（DX）を進める中、機械学習の技術を活用して業務を効率化し、サービスの質を向上させる取り組みが増えてきました。特に、業務量予測の精度向上は、多くの業界での課題となっています。今回は、宅配業界最大手のヤマト運輸が、エクサウィザーズとの共同でMLOpsを活用し、業務量予測の精度向上を実現した事例について解説します。

ヤマト運輸とエクサウィザーズの共同取り組み

宅配業界最大手のヤマト運輸は、2020年7月からエクサウィザーズと共同で、機械学習の技術を活用し、宅急便の集配を行う営業所における業務量予測の精度向上を目指して取り組んでいます。この取り組みにより、MLOps（Machine Learning Operations）という機械学習モデルを継続的に改善する手法を導入し、安定的な運用と高速化を実現しました。これにより、機械学習モデルの開発から運用までのサイクルを継続的に改良することが可能となりました。

MLOpsの導入背景

ヤマト運輸は、難易度の高いMLOpsに挑戦しました。中林氏によれば、機械学習モデルの運用を高速化し、担当者の作業負荷を軽減するためにMLOpsの導入が必要だったと述べています。具体的には、月次トランザクションデータの収集・加工や学習データの準備など、多岐にわたる作業を効率的に行うための取り組みでした。

業務量予測の背景

ヤマト運輸の中林紀彦氏は、宅急便のビジネスモデルが1976年に生まれて以来、業務量は「経験と勘」である程度予測できていたと述べています。しかし、現代はVUCA時代と言われ、未来の予測が困難になっています。特に、コロナ禍によるEC需要の急拡大など、変化の激しい背景の中で、経験と勘だけでは対応が難しくなっています。このような課題を解決し、変化に柔軟かつ迅速に対応するために、データ分析に基づいた意思決定が必要とされています。

業務量予測の具体的な取り組み

ヤマト運輸は、全国に約3500カ所ある宅急便の集配を行う営業所の業務量を予測する取り組みを行っています。年間約22億7600万個の荷物を取り扱っており、各営業所の3カ月先の業務量を1日ごとに予測することで、最適な経営リソースの配置とコストの適正化を目指しています。また、EC発送の荷物量もリアルタイムでの予測が可能となっています。

MLOpsに関連する技術トレンド

MLOpsは、機械学習のライフサイクルを効率的に管理・運用するための手法として注目されていますが、その背後にはさまざまな技術トレンドが影響を与えています。このセクションでは、MLOpsと深く関連する最新の技術トレンドについて詳しく探ります。

エッジコンピューティングとの連携

エッジコンピューティングは、データを中央のデータセンターではなく、データの発生源に近い「エッジ」で処理する技術です。IoTデバイスやセンサーなど、エッジデバイスでの機械学習モデルの実行が増える中、MLOpsはこれらのデバイスでのモデルの運用や更新を効率的に行うための重要な役割を果たします。エッジでの処理により、レイテンシの低減や帯域幅の節約、プライバシーの保護などのメリットが得られるため、MLOpsとエッジコンピューティングの連携は今後さらに進むと予想されます。

フェデレーテッドラーニングの活用

フェデレーテッドラーニングは、データを中央のサーバに集めずに、各デバイス上でモデルの学習を行い、その結果を中央で集約する技術です。これにより、データのプライバシーやセキュリティを保護しながら、機械学習モデルの学習が可能となります。MLOpsの観点からは、フェデレーテッドラーニングを実現するためのモデルの配布や更新、結果の集約といったプロセスの管理が重要となります。この技術の普及に伴い、MLOpsのフレームワークやツールもフェデレーテッドラーニングに対応したものが増えてくるでしょう。

まとめ

MLOpsは、機械学習のライフサイクルを効率的に管理・運用するための手法であり、DevOpsやAIOpsとは異なる特徴を持っています。MLOpsの導入により、モデルの開発から運用までのサイクルを継続的に改良することが可能となり、多くの企業がそのメリットを享受しています。しかし、コストやツールの選定、組織全体での取り組みが課題として挙げられます。クラウドベンダーやOSSから提供されるツールを活用することで、これらの課題を克服する方向性が見えてきています。具体的な活用事例として、ヤマト運輸がエクサウィザーズと共同でMLOpsを活用し、業務量予測の精度向上を実現したケースが挙げられます。このように、MLOpsは今後のビジネスの競争力を高めるための重要な要素となるでしょう。

SNSシェア

• X
• facebook
• hatebu
• LINE
• pocket

CATEGORY

学習

TAGS

MLOps