最近、機械学習の活用がますます注目されていますが、実際に予測モデルをビジネスに適用するには、それを効率的かつ品質を維持しながら運用する必要があります。そのために利用されるのが、Machine Learning Operations（MLOps）という手法です。MLOpsは、予測モデルのデプロイメントからモニタリング、品質管理までをカバーし、機械学習モデルの効率的な運用を支援する手法であり、機械学習の効果的な活用をサポートします。今回は、MLOpsについて詳しく解説します。
Machine Learning Operations（MLOps）の概要
MLOps（Machine Learning Operations）は、予測モデルのデプロイメントからモニタリング、ガバナンスまでをカバーし、機械学習モデルの効率的な運用と品質の維持を支援する手法です。MLOpsは、機械学習と運用の融合を示す言葉であり、機械学習の予測モデルをビジネスに適用するための手法と概念を指します。
一般的なシステムの実装には、開発フェーズと運用フェーズがありますが、AIシステムでは特に運用フェーズが重要です。予測モデルの品質は構築時点で優れていても、時間の経過とともに劣化していきます。これは、構築時に使用したデータと予測時に使用するデータの質に差が生じ、予測結果の精度が低下するためです。
ビジネスでは常に最新のデータが必要であり、予測モデルのチューニングなしに使用し続けると精度の低い予測結果が生じ、意思決定に大きな影響を与える可能性があります。これによって企業の売上低下や組織ブランドのイメージ低下などのダメージが発生する可能性があります。
そのため、予測モデルの品質を維持し精度を下げずに運用するためには、時間の経過とともに変化するデータの質に合わせて予測モデルを運用する必要があります。MLOpsの基本的な考え方は、このような課題に対応し、予測モデルを効率良く高品質で運用することです。
具体的には、予測モデルの運用環境を整える必要があります。予測モデルの運用によくある項目としては、精度の監視、劣化の検知とアラート通知、劣化した予測モデルの更新があります。予測モデルを更新する際には実際の業務に影響を与えずに手を入れる必要がありますし、複数の予測モデルを適用するケースもあります。
MLOpsを活用することで予測モデルの運用環境をゼロから開発する手間を省き、効率的にビジネスに適用することができます。運用環境を整えるためには高額な費用や技術者の工数、AIの運用知識を必要としなければならず、それに起因する問題を解決するためにMLOpsが必要です。
MLOpsは、機械学習の運用における課題を解決するための包括的な手法であり、予測モデルの品質を維持し精度を下げずに運用するための適切な環境を整えることができます。MLOpsの概念と考え方は、機械学習の効果的な活用を支援し、ビジネスにおける予測モデルの運用を最適化するための重要な要素です。
MLOpsの重要な機能
MLOpsは、機械学習プロジェクトにおいて重要な機能を持っています。以下にその機能を詳しく説明します。
モデルの管理とトレーニングの自動化
MLOpsは、モデルの管理やトレーニングの自動化を可能にします。機械学習プロジェクトでは、多くのモデルを作成し、改善していく必要があります。しかし、モデルの数が多くなると管理やトレーニングが困難になります。MLOpsを導入することで、複数のモデルを効率的に管理し、自動的にトレーニングすることができます。これにより、モデルの品質と性能を維持し、運用コストを削減することができます。
継続的な監視とドリフト検出
MLOpsは、モデルの継続的な監視とデータドリフトの検出をサポートします。機械学習モデルは、運用中に性能が劣化する可能性があります。データの分布が変化することによって、モデルの予測精度が低下する現象をデータドリフトと呼びます。MLOpsを導入することで、モデルの性能を継続的に監視し、データドリフトを検出することができます。これにより、早期に問題を発見し、適切な対策を取ることができます。
モデルのデプロイとスケーリングの自動化
MLOpsは、モデルのデプロイとスケーリングを自動化するための仕組みを提供します。デプロイ作業は、プロジェクトの進行やモデルの改善にとって重要なステップですが、手作業で行うと時間と手間がかかります。MLOpsを導入することで、モデルのデプロイを自動化し、スケーリングも簡単に行うことができます。これにより、迅速なデプロイメントとスケーリングが可能となり、ビジネスの成果を早期に実現することができます。
チーム間の連携とコラボレーション
MLOpsは、チーム間の連携とコラボレーションを促進するための仕組みを提供します。機械学習プロジェクトでは、データサイエンティスト、開発者、エンジニアなど、異なる役割の人々が協力して作業を進める必要があります。しかし、役割や専門知識の違いから、コミュニケーションや連携が難しいことがあります。MLOpsを導入することで、チーム間のコミュニケーションを円滑にし、連携を強化することができます。これにより、プロジェクトの進捗管理や意思決定をスムーズに行うことができます。
以上が、MLOpsの重要な機能です。MLOpsを導入することで、機械学習プロジェクトの効率化や品質向上、チームの連携強化など、さまざまなメリットを享受することができます。機械学習の市場競争が激化する中、MLOpsの重要性はますます高まっています。
MLOpsが必要な理由
機械学習プロジェクトにおいて、MLOpsが必要とされる理由には、以下のような課題があります。
モデルの劣化
運用時の環境変化により、機械学習モデルは劣化する可能性があります。運用開始当初は高いパフォーマンスを示していたモデルでも、運用時に入力されるデータの分布が変化することで、時間の経過とともにパフォーマンスが落ちる可能性があります。このような現象をデータドリフトと呼びます。
したがって、運用時の環境変化を検知し、モデルの更新を自動的に行う仕組みが必要です。そのためには、機械学習チーム、開発チーム、運用チームが連携し、継続的にフィードバックや改善を行うことが重要です。
チーム間の連携
機械学習プロジェクトには、データサイエンティストやエンジニアなど多様な役割の技術者が関わります。それぞれの役割が異なるため、チーム間での連携がスムーズに行われない場合、プロジェクトの進行や品質に影響が出ることがあります。
MLOpsでは、各チームの開発工程と運用工程をパイプライン化することで、データ処理やコミュニケーションを円滑化し、デプロイなどの自動化を実現します。これにより、多様な技術者が共同作業する際の調整やコミュニケーション負荷を軽減し、効率的な開発・運用が可能になります。
運用環境の整備
機械学習モデルを運用するためには、適切な環境の整備が必要です。例えば、データの抽出や前処理、モデルのトレーニング、モデルのデプロイなどを行うためのインフラやツールが必要になります。
MLOpsでは、これらの要素を効率的に管理するための仕組みを提供します。適切な環境が整えられることで、機械学習モデルの開発・運用が円滑に行われ、効率的な意思決定やビジネスアプリケーションの効率向上が実現されます。
MLOpsのメリット
MLOpsを実践することには、以下のようなメリットがあります。
効率的な開発・運用
MLOpsを導入することで、機械学習を取り入れたシステムの開発・運用が効率化されます。モデルのパフォーマンス監視や更新を自動化することで、多くのモデルを迅速にデプロイし、より短い時間で機械学習を取り入れたシステムの実現が可能になります。
また、MLOpsによるツールやプロセスの導入により、人的コストを削減できます。自動化やパイプライン化により、開発・運用のプロセスを効率化し、作業の効率を向上させることができます。
リスク軽減
MLOpsにより、機械学習モデルの監視や品質管理が容易になります。定期的なモデルのトレーニングやドリフトチェックを行うことで、モデルの品質を維持し続けることができます。
また、MLOpsにより組織や業界のポリシーへの準拠が確実になります。規制の精査や要求事項への対応が容易になるため、リスクを軽減することができます。
拡張性の向上
MLOpsは広範なスケーラビリティを持っており、数千のモデルを監視、制御、管理、監視することができます。継続的なインテグレーションやデリバリー、デプロイメントを目指すことで、機械学習プロジェクトの拡張性を向上させることができます。
具体的には、MLOpsが機械学習パイプラインの再現性を確保し、データチーム間の緊密なコラボレーションを可能にすることで、リリースサイクルを高速化します。
MLOpsの課題
MLOpsの導入にはいくつかの課題があります。
時間と人的コストの要求
機械学習モデルの開発・運用には、多くの時間と人的コストがかかります。モデルの開発や運用には、データ分析やモデルのトレーニング、デプロイメントなど、複雑で多様な作業が必要です。また、適切な環境整備には高額な費用や技術者のリソースが必要となる場合もあります。
ツールの選定
MLOpsの実践にあたっては、適切なツールを選択する必要があります。MLOpsにはさまざまなツールが存在し、それぞれのツールには特徴や機能が異なります。そのため、ビジネス上の要求や他のソフトウェアとの互換性を考慮しながら、プロジェクトに最適なツールを選択する必要があります。
開発側と運用側の連携
MLOpsを実践するためには、開発側と運用側の連携が重要です。しかし、開発側と運用側が縦割りになっている場合、連携が取りづらくなる可能性があります。円滑な開発・運用サイクルを確保するためには、開発側と運用側が密に連携できる組織体制が必要です。
これらの課題を克服しながら、MLOpsの実践を進めることで、効率的な機械学習モデルの開発・運用が可能になります。MLOpsの概念やベストプラクティスに基づいて、組織やプロジェクトに合わせたMLOpsの導入を検討しましょう。
MLOpsと関連する手法（DevOps、AIOps）
MLOpsの考え方を理解するためには、関連する手法であるDevOpsとAIOpsについても知る必要があります。
DevOps
DevOpsは、開発（Development）と運用（Operations）を組み合わせた運用手法です。開発者と運用チームが連携し、継続的なインテグレーション（CI）や継続的なデリバリー（CD）を実現して、プロダクトの開発とデプロイメントを効率化します。DevOpsでは、ソフトウェアの品質や安定性の向上、開発と運用の壁を取り払うことに焦点を当てています。
AIOps
AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations）は、人工知能（AI）を活用してIT運用を改善する手法です。DevOpsと同様に、ソフトウェア開発と運用を統合し効率化することを目指していますが、AIOpsではAI技術を活用してIT運用を自動化・効率化することがポイントです。AIを使用してシステムの自己修復や異常検知、パフォーマンス最適化などを行い、運用の手間やコストを削減します。
MLOpsでは、予測モデルのデプロイメントやモニタリング、データの管理などが重要な要素となります。予測モデルの品質は時間とともに劣化するため、データの変化に合わせてモデルを調整する必要があります。また、予測モデルの運用環境を整備するためには、作業の自動化とワークフローの基盤化を行うことが不可欠です。機械学習プラットフォームや実験管理ツール、パイプライン管理ツールなどのITツールを活用して、MLOpsの環境を整備することが求められます。
以上が、MLOpsと関連する手法であるDevOpsとAIOpsについての概要です。これらの手法を組み合わせ、ビジネスの価値向上や効率化を実現することがMLOpsの目的です。次のセクションでは、MLOpsの実践例や具体的な取り組みについて詳しく掘り下げていきます。
MLOpsで活用できるツール・フレームワーク
MLOpsの実践には、様々なツールやフレームワークを活用することが重要です。ここでは、MLOpsで活用できる代表的なツール・フレームワークを紹介します。
クラウドベンダが提供するサービス
クラウドベンダが提供するMLOpsに使えるサービスとして、以下の2つが挙げられます。
データの収集とモデルの構築からモニタリングまで統合されたサービス
これらのサービスは、データの収集からモデルの構築、モニタリングまでを統合されたプラットフォームで行えるものです。適用したいタスクやデータを設定するだけで、コードの量を減らすことができます。これにより、少ない工数でモデルの開発・運用が行えるというメリットがあります。ただし、クラウドサービスとして利用するためには利用料金が発生することに注意が必要です。
各クラウドベンダが提供するサービス
各クラウドベンダが提供するMLOpsに使えるサービスは、大きく異なる特徴を持っています。例えば、GoogleのAI Platformは、MLの開発者やデータサイエンティスト、データエンジニアがMLプロジェクトをコンセプト化段階から本番環境に迅速かつ費用効率の高い方法で移行できるサービスです。また、AmazonのSageMakerは、MLモデルの構築、トレーニング、デプロイを一つのツールセットで提供し、モデルを本番環境へ送り出すまでの時間を短縮できるという特徴があります。さらに、MicrosoftのAzure Machine Learningは、モデルの学習、デプロイ、自動化、管理、追跡に使用できるクラウドベースの環境を提供しています。それぞれのサービスは、独自の特徴を持っているため、自社のニーズに合ったサービスを選ぶことが重要です。
OSS（オープンソースソフトウェア）として提供されているツール
また、MLOpsにはOSSとして提供されているツールもあります。これらのツールは誰でも簡単に利用できるため、使用する際にはPythonの環境に導入する必要があります。一方で、クラウドサービスと比較すると、必要となるコードの量が多くなるというデメリットがありますが、その分柔軟性やカスタマイズ性も高くなるというメリットがあります。
MLflow
MLflowは、パラメータや評価指標をダッシュボードで確認するなど、実験管理を行うことができるツールです。自分のモデルの開発・運用を迅速かつ効率的に行いたい場合には、MLflowを活用することで生産性の向上が期待できます。
MetaflowとTensorflow Extended
Metaflowは機械学習のワークフローをパイプラインとしてまとめることができるツールであり、途中の状態の確認や再実行も行えます。一方で、Tensorflow ExtendedはMetaflow同様にパイプラインを作成することができます。Tensorflowをベースにしているため、Tensorflowを使用している環境での利用が得意です。いずれのツールも、ワークフローの自動化や効率化に役立ちます。
これらのツールやフレームワークは、MLOpsを実践する上で有用なツールとなります。自社のニーズや要件に合わせて、適切なツールを選択し、MLOpsの実装を進めていきましょう。
まとめ
MLOpsは、機械学習モデルの開発から運用までを一貫して管理するための手法であり、機械学習プロジェクトの効率化や品質向上、チームの連携強化など、さまざまなメリットがあります。しかし、MLOpsの実践には時間と人的コストの要求やツールの選定、開発側と運用側の連携などの課題も存在します。それでも、MLOpsの重要性は高まっており、MLOpsを実践することで効率的な機械学習モデルの開発・運用が可能となります。クラウドベンダが提供するサービスやオープンソースソフトウェアなどのツール・フレームワークを活用し、自社のニーズに合ったMLOpsの実装を進めていきましょう。MLOpsの導入により、ビジネスの価値向上や効率化を実現しましょう。
