AIOpsとMLOpsの違いを一発整理【DS検定チートシート】

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まず結論

AIOpsは「IT運用にAIを使う」概念
MLOpsは「機械学習モデルを運用する」仕組み

DS検定では、この2つを混同させる問題が非常に出やすいです。
判断基準は「何を運用しているか」です。

直感的な説明

同じ「〜Ops」でも、対象がまったく違います。

AIOps → システムやインフラを賢く運用する
MLOps → 機械学習モデルを安定して回し続ける

たとえると、

AIOpsは「病院の設備管理をAIで効率化」
MLOpsは「診断AIモデルを安全に使い続ける仕組み」

のような違いです。

定義・仕組み

AIOps

ログ・メトリクス・イベントをAIで分析
異常検知
障害予測
根本原因分析
自動復旧

対象：ITインフラ・システム

MLOps

データ管理
モデル学習
モデル評価
デプロイ
モデル監視
再学習

対象：機械学習モデル

どんな場面で使う？

状況	どちら？
サーバーログの異常検知	AIOps
モデルの再学習自動化	MLOps
システム障害の原因分析	AIOps
モデルのバージョン管理	MLOps
精度劣化の監視	MLOps

DS検定では、
「ログ」「インフラ」「障害」ならAIOps
「モデル」「再学習」「デプロイ」ならMLOps

と判断できます。

よくある誤解・混同

❌ どちらもAIを使うから同じ

→ 違います。
AIを「使う対象」が違います。

❌ モデル監視＝AIOps

→ モデルの精度監視はMLOpsです。

❌ AIOpsはAIを開発する仕組み

→ AIOpsはAIを使って「運用を改善する」考え方です。

まとめ（試験直前用）

AIOps＝AI × IT運用
MLOps＝モデルの継続運用
運用対象が「IT基盤」ならAIOps
運用対象が「機械学習モデル」ならMLOps
DS検定では「何を運用しているか」で切る

迷ったら、

インフラか？
モデルか？

この2択で考えれば正解に近づけます。

対応スキル項目（ver.6 データエンジニアリング）

分類：AIエンジニアリング
スキルカテゴリ：AIシステム運用
★ MLOpsの概要を理解し、AIモデル性能の維持管理作業の基本的な流れを説明できる（必須スキル：—）
★ ITシステムの運用におけるAIOpsの概要とメリットを説明できる（必須スキル：—）
ver.6 ★1スキルチェックで確認する
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