MLOpsって何?活用メリットについて解説

MLOpsって何?活用メリットについて解説

MLOps(Machine Learning Operations)は、現代の機械学習プロジェクトにおいて欠かせない手法です。人工知能、AI、ディープラーニングなどの最新のテクノロジーに必要な機械学習をビジネスの現場にスムーズに組み込むための橋渡しをします。今回は、MLOpsの基礎知識と活用メリットについて解説します。

MLOpsって何?

MLOps(Machine Learning Operations)は、機械学習モデルの開発、デプロイ、運用を効率的かつスムーズに行うための一連の手法を指します。
従来のソフトウェア開発におけるDevOps(Development Operations)の概念を機械学習に応用したもので、データサイエンティスト、データエンジニアなどの協力を促進し、モデルのライフサイクル全体を管理することができます。開発サイクルと運用サイクルを分けるのではなく連携し、効率的に検証・開発・運用を進めるという考え方です。それにより、MLOpsは、以下のような課題に対処することを目的としています。

課題

  1. デプロイの手間
    モデルのデプロイに手間と時間がかかる。
  2. モデルの品質管理
    モデルのパフォーマンスを維持するのが難しい。
  3. 再現性の欠如
    同じ結果を再現するのが難しい。
  4. スケーラビリティの問題
    大規模データや高負荷に対応できない。
  5. 連携の難しさ
    チーム間の連携がうまくいかない。
  6. セキュリティとコンプライアンス
    データやモデルのセキュリティが確保されていない。
課題

これらの課題解決がMLOpsでどのように行われるのか、次のメリットでご説明します。

MLOps活用のメリット

それでは、MLOpsにおける6つの課題を解決することにより得られる具体的なメリットについて詳しく説明します。

-メリット

  1. 効率向上
    データ処理、モデルトレーニング、デプロイなどの作業を自動化することで、手作業の負担を減らし、作業を迅速に進められます。
  2. 高い再現性
    同じデータとコードで一貫した結果を得られるため、問題の特定と修正が容易になります。
  3. 迅速なデプロイ
    新しいモデルやコードを自動的にテストして、本番環境に迅速にリリースできるため、市場投入までの時間が短縮されます。
  4. モデルのパフォーマンス向上
    モデルの性能を常に監視し、必要に応じて調整や再トレーニングを行うことで、モデルの品質を維持し続けます。
  5. スケーラビリティ
    大規模なデータセットや複雑なモデルも効率的に処理できるインフラが整備されているため、ビジネスの成長に対応できます。
  6. チームのコラボレーション向上
    データサイエンティスト、エンジニア、運用チームが効率よく連携できる環境を提供するため、プロジェクトの進行がスムーズになります。
  7. セキュリティとコンプライアンスの強化
    データやモデルのセキュリティが強化され、業界標準や規制に従うことができるため、データ漏洩や法的リスクを減少させます。
  8. コスト削減
    手作業の削減やプロセスの効率化により、時間とコストを節約できます。
  9. 迅速なイノベーション
    モデルの更新とデプロイが容易なため、新しいアイデアや改善を迅速に試せる環境が整います。

MLOpsの導入により、企業は機械学習モデルの開発から運用までのプロセスを効率化し、ビジネス価値を迅速に実現することが可能となります。これにより、より迅速な意思決定や、競争力のある製品・サービスの提供が期待されます。

エッジワークのプロ人材 【案件例】

スキルの高いプロ人材が多数登録しているエッジワークでは、ご依頼内容に合わせ厳選したチームを編成いたします。

MLOpsエンジニア【機械学習の知識、プログラミングスキル、インフラ構築】

サービス開発支援

機械学習ワークフローとデータプラットフォームの設計と運用。機械学習モデルのプロトタイプ開発。

機械学習開発支援

MLアプリケーションPoCのプロトタイプ開発。機械学習APIサーバーの設計・構築・運用または実装。

システム開発支援

サーバーセンターにおける動的リソース監視システムの構築。需要予測システムの構築。定期報告作成。

自然言語処理エンジニア【開発の知識、先端技術、課題解決力】

SaaSプロダクト開発

学習データ作成のためのコーパス収集および整備。機械翻訳モデルの学習および評価。

自然言語処理でのモデル構築

テキストの他クラス分類モデルの構築及び改善。テキスト同士のマッチングアルゴリズムの開発。

検索サービス開発

自然言語処理技術の検索サービスへの適用。検索クエリログを用いたクエリ処理システムの開発と運用。

機械学習エンジニア【プログラミング知識、統計・数学知識、DBやクラウドの知識】

ブレインテック企業分析支援

脳波AIモデル構築及び脳波データ解析。ノイズ処理、特徴量抽出等の前処理検討及び実装。

DX企業でのデータ分析・機械学習

DXソリューションの提供を行う企業でセンサー技術を用いたフィジカル空間デジタルデータの解析。

自社サービス開発

アルゴリズムをAPI提供するサービスのダッシュボード機能開発・機能改善・アルゴリズムの安定運用。

データサイエンティスト【ビジネススキル、データサイエンス、データエンジニアリング】

データ分析

メディア業界におけるテレビ視聴などのデータ活用を支援。技術者と連携しながら施策の提案や数値検証、レポート作成などに従事。

モデル構築

Pythonをを使用した時系列予測モデルの作成。データ収集から検証まで一連の業務手順、ノウハウの伝達とドキュメント化を担当。

レコメンド

動画学習プラットフォームに搭載するエンジンの開発。レコメンデーションの精度向上に向けアルゴリズムの選定とチューニングを実施。

AIエンジニア【開発実装、人工知能、データ処理】

AI技術開発支援

AIを用いて計算負荷に最適配置するシステム開発。調査・要求分析~テスト。

物体検出などのAIプロダクト開発

スクラッチからのAIモデル開発。画像前処理からデータオーギュメンテーション技術を用いた精度改善。

自社サービス開発

AIモデルおよびPythonで記述されたアルゴリズムを最適化。製品化のベース実装を行う。

ご発注までの流れ

1お問い合わせ

サイト上のフォーム、よりお問い合わせください。

オンラインMTGやお電話にて、サービスの詳細をご案内します。

プロ人材の活用方法や報酬単価の目安などお気軽にご質問ください。

2要件の整理

課題やチーム状況、想定するタスクをお伺いしたうえで、依頼内容を整理します。

作業場所(常駐 or 在宅/リモート)、稼働時間、人数などの条件もヒアリングいたします。

必須スキル・経験などについてご要望があれば弊社スタッフまでお伝えください。

3ご提案

ご依頼の内容にマッチする形でプロ人材の活用方法やチーム編成を提案します。

チームへの参加を想定するプロ人材の職務経歴やスキルを記載したレジュメを送付しますので、商談を行うかの判断をおねがいします。

要望に当てはまるプロ人材がすぐに見つからない際は、メディアに案件情報を掲載し、対応可能な方の募集を行います。

4商談

提案内容にご興味を頂けましたら、プロ人材を含めた商談を実施します。

お客様からは事業内容や課題をお話しいただき、プロ人材からは得意な業務やこれまでの経歴・スキルを説明します。

プロ人材との商談は無料です。依頼内容の調整やすり合わせを都度おこない、マッチングの精度を向上していきます。

5オファー

チームへの参加を依頼したい場合は、作業内容や報酬金額などの詳細を調整し、オファーを頂きます。

お客様とプロ人材の双方がプロジェクト内容に合意し、チームを編成する契約の締結について了承を得た場合は発注手続きをおこないます。

プロ人材がオファーに了承しない場合は、発注とはなりませんのでご注意ください。

6ご発注

プロ人材がお客様のチームに参加するオファーに合意した際は、依頼内容を書面にし、発注の手続きをおこないます。

ご注文の契約内容に従ってプロジェクト内での作業を実施します。

プロ人材が業務委託による支援を開始した後も弊社運用チームによるサポートは継続しますのでご安心ください。

料金・費用や事例についてなど、お気軽にお問い合わせください。