【第44話】AIを作って終わりにしないために大切な「MLOps」という考え方とは

AIが身近になった今、見えてきた新たな課題

AIが私たちの生活にどんどん入り込んでいる今、「機械学習モデルを作る」こと自体は、以前よりもずっと身近になってきました。専門的な知識やツールがあれば、ある程度までは誰でも取り組めるようになっています。

けれど、そのモデルを実際の現場で長く使い続けるとなると、話は別です。たとえば、「どうやって毎日正しく動かし続けるのか」「もし壊れたら誰が直すのか」「時代遅れになったらどう更新するのか」といった課題が出てきます。

こうした問題に向き合う中で生まれたのが「MLOps（エムエルオプス）」という考え方です。

MLOpsって何？AIを支える“しくみ”の正体

MLOpsとは、「Machine Learning（機械学習）」と「Operations（運用）」を組み合わせた言葉です。簡単に言えば、AIモデルを作って終わりではなく、その後も安定して使い続けられるようにするための仕組みや方法論のことです。

ここで大切なのは、モデルを開発する人（データサイエンティスト）と、それを動かす環境を整える人（エンジニア）が協力すること。お互いの役割がうまくつながってこそ、AIは現場でちゃんと働いてくれるようになります。

MLOpsは、この「開発から運用まで」の流れ全体を支える土台となります。

天気予報アプリから見えてくるMLOpsの役割

少し具体的な例で考えてみましょう。たとえば、天気予報アプリで「明日の降水確率」を予測するAIがあります。このAIは過去の天気データなどから学び、予測結果を出しています。

ところが季節や気候が変わることで、予測の精度が落ちてしまうことがあります。そんなときには、新しいデータでもう一度学習させ直す必要があります。でもその作業には、新しいデータ集めから始まり、整理・加工し直して、モデルに再び学ばせて……という手間がかかります。そしてこれは一度きりではなく、定期的に繰り返さなければなりません。

ここで活躍するのがMLOpsです。MLOpsでは、この一連の流れ――データ収集からモデル更新まで――を自動化したり、同じ手順で何度でも再現できるように管理したりします。これによって、人手に頼らずともAIが安定して働き続けられる環境が整います。

ただし、この仕組みには課題もあります。システム全体が複雑になりやすく、小さな変更でも思わぬ影響が出ることがあります。また、「いつ・なぜ精度が落ちたのか」が分かりづらいという、AIならではの難しさもあります。

“育てながら使う”時代へ──MLOpsという責任

それでもなお、このMLOpsという考え方は今後ますます重要になっていくでしょう。その理由は、多くの企業やサービスがAIを取り入れる中で、「作っただけ」で終わらせない責任が求められているからです。

人間にたとえるなら、“健康診断”や“メンテナンス”にあたる部分ですね。ただ作って放置するのでなく、その後も見守りながら育てていく視点。それこそがMLOpsの本質だと言えるでしょう。

私たちの日常にも知らないうちに関わっているこの仕組み。一見すると裏方ですが、その存在なしには多くのAIサービスは長持ちしません。「AI時代のインフラ」と呼ばれることもあるほど、大切な役割なのです。

次回は、このMLOpsとも深く関係する新しい考え方「LLMOps」についてご紹介しますので、お楽しみに。

静かに働き続ける仕組み。その裏側には、人知れず支える技術と工夫があります。それを少しずつ知っていくことで、“AIとの付き合い方”もまた変わってくるかもしれませんね。