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title: "機械学習プロジェクトの全体像（企画〜運用）【G検定対策】"
description: "機械学習プロジェクトの全体像（企画〜運用）について、G検定で問われるAI・機械学習分野の観点から、基本的な意味、代表モデル・手法との関係、試験で問われやすい判断軸を整理します。暗記だけでなく、似た概念との混同を避ける見分け方や、選択肢を切るためのポイントも確認します。"
canonical_url: "https://stemtazoo.github.io/gk/ml-project-lifecycle/"
section: "gk"
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## まず結論
- 機械学習プロジェクトは「**企画 → 開発 → 運用 → 改善**」を **繰り返すプロセス**である。
- G検定では「**モデルを作って終わりではない**」ことを理解しているかが問われる。

## 直感的な説明
機械学習プロジェクトは、  
**一度きりの分析レポートではなく、回り続けるサイクル**です。

- 作った直後は精度が高い  
- 時間が経つとデータが変わる  
- そのまま使うと性能が落ちる  

👉 **だから運用と改善が前提**  
👉 これを前提にした考え方が **MLOps**

## 定義・仕組み
機械学習プロジェクトは、主に次の流れで進む。

### ① 企画・課題定義
- 業務課題の整理
- 目的・KPIの設定
- 機械学習で解決すべきか判断

👉 主担当：**ビジネスアナリスト**

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### ② データ収集・前処理
- データ収集
- 欠損値処理
- 特徴量設計

👉 主担当：**データサイエンティスト**

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### ③ モデル構築・評価
- アルゴリズム選択
- 学習・評価
- 精度確認

👉 主担当：**データサイエンティスト**

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### ④ システム実装・デプロイ
- モデルの組み込み
- API化
- 本番環境への配置

👉 主担当：**エンジニア**

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### ⑤ 運用・監視
- 精度劣化の監視
- データドリフト検知
- 障害対応

👉 主担当：**エンジニア**

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### ⑥ 改善・再学習
- 新データで再学習
- モデル更新
- KPI再確認

👉 **①に戻る（ここが重要）**

## いつ使う？（得意・不得意）
### 向いているプロジェクト
- 長期運用するAIシステム
- 精度改善を継続する必要があるケース
- 業務に組み込まれるAI

### 向いていないケース
- 単発の分析レポート
- 運用しないPoCのみの分析

## G検定ひっかけポイント
G検定では、**プロジェクトの途中で話を止めてくる**。

### よくある誤解
- ❌ モデル構築がゴール
- ❌ 精度が高ければ成功
- ❌ 運用は別問題

### 正しい判断基準
- **運用・監視・再学習が含まれているか**
- **サイクルになっているか**
- **MLOpsの文脈があるか**

👉 「再学習」「監視」「改善」が出たら高確率で正解方向。

## まとめ（試験直前用）
- 機械学習は **企画 → 開発 → 運用 → 改善** の循環
- モデルを作って終わりではない
- 運用で精度は必ず劣化する
- **再学習・監視が重要**
- この全体像を支えるのが **MLOps**