MLOpsとは丨プロダクトマネージャー用語集
最終更新日:
2025年5月8日
ライター:
PM Career編集部
プロダクト開発
この記事の監修者
佐々木真
PM Career事業責任者（Xアカウント ＠shin_sasaki19）
株式会社リクルートにて「スタディサプリ」の初期メンバーとして事業開発・プロダクトマネージャー業を担当し全国展開を達成後、SmartHRのグループ会社としてToB向けSaaS「SmartMeeting」を立ち上げ2021年3月に退任。その後PMオンラインスクール「PM School」、プロダクト開発人材の転職サイト「PM Career」の事業を運営中。プロダクト開発の知見・人材の流動性を高め、日本のプロダクト作りをぶち上げるべく尽力中。個人としてもX（Twitter）アカウントのフォロワーは3万人超え、YouTubeやPodcastでもプロダクト開発のコンテンツを発信する日本で最も有名なプロダクト開発者の1人。
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① MLOpsの定義
MLOps は DevOps の原則を機械学習ライフサイクルに拡張し、データ取得・実験・デプロイ・継続的監視・ガバナンスを一気通貫で自動化／再現可能にするフレームワークです。モデル・コード・データをバージョン管理しながら CI/CD パイプラインで運用まで繋げることで、「研究止まり」を防いでビジネス価値創出を加速します。
② MLOpsの重要性／目的
観点 | 効果 | 補足データ |
|---|---|---|
迅速な価値提供 | モデル開発〜本番投入を週次・日次へ短縮 | Instatus 調査：MLOps導入組織はデプロイ頻度4.6倍(Instatus) |
品質と再現性 | 実験・データ・モデルの完全トレーサビリティで “動かないモデル” を撲滅 | MLflow 3.0 は観測＋評価を標準機能化(MLflow | MLflow) |
コスト効率 | モデル劣化を早期検知し、GPU／APIコストを最適化 | Vertex AI MLOpsツールで推論TCO-17 %（Google事例）(Google Cloud) |
AIガバナンス | EU AI Act 準拠の監査証跡・責任分離を自動生成 | GitLab DevSecOps 2024：5,000社の 61 % が「MLOpsはセキュリティ強化に不可欠」(about.gitlab.com) |
③ MLOpsの5つのコアレイヤと主なOSS／クラウド
レイヤ | 目的 | 代表 OSS / SaaS |
|---|---|---|
DataOps | データ取得・品質管理・スキーマ進化 | Airflow, dbt, Delta Live Tables |
Experiment Tracking | パラメータ・メトリクス・アーティファクトを記録 | MLflow 3.0, Weights & Biases |
Model CI/CD | 自動テスト・実験→ステージング→本番 | GitLab MLOps, Jenkins-X |
Serving & Monitoring | オンライン推論、ドリフト・ハルシネーション検知 | Seldon, KServe, Vertex AI Prediction |
Governance & Security | 監査ログ、アクセス制御、AI倫理ポリシー | Azure Responsible AI, NIST RMF ツール群 |
ベストプラクティス
- IaC（Terraform / Cloud Formation）で再現性を担保
- Feature Store でオンライン・オフライン特徴量を統合
- ドメインOKRを AI評価指標 と紐づけ、ドリフト → 再学習を自動化(Databricks)
④ MLOpsの実務例：Vertex AI×MLflow で GenAI アプリを 4 週間運用開始
ステップ | 内容 | KPI |
|---|---|---|
① 基盤構築 | Vertex AI Pipelines + Artifact Registry／Terraform | セットアップ 5 日 |
② 実験管理 | MLflow 3.0 で LLM プロンプト／評価を記録 | 実験再現率 100 % |
③ CI/CD | GitLab → Cloud Build → Vertex AI Endpoints | デプロイ頻度 週3回 |
④ 監視 | Vertex AI モニタ + Prometheus → Grafana | ドリフト検知 < 30 min |
⑤ ガバナンス | Model Card 自動更新、EU AI Act レポート自動生成 | 監査対応工数 −60 % |
Google Cloud Next 2025 では「Vertex AI を統合MLOpsプラットフォームへ昇華」する大型アップデートが発表され、GenAI／クラシックMLを単一パイプで扱えるようになりました。
⑤ 関連用語
⑥ 外部参考リソース
出典 |
|---|
Hatchworks「MLOps in 2025」(HatchWorks AI) |
MLflow 3.0 Docs (Databricks)(MLflow | MLflow) |
Google Cloud「MLOps on Vertex AI」(Google Cloud) |
GitLab DevSecOps Report 2024（AI章）(about.gitlab.com) |
Instatus Blog「MLOps Playbook 2025」(Instatus) |
