MLOpsの手順はを理解するための用語です。この記事では仕組み・役割・使いどころを押さえ、G検定で問われる判断ポイントとひっかけポイントを解説します。

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G検定トップ ＞ MLOpsの手順とは？【G検定対策】

まず結論

  • MLOpsの手順とは、機械学習モデルを「開発して終わり」にせず、デプロイ・運用・監視まで含めて継続的に管理するための一連のプロセスである
  • G検定では「事業課題分析は含まれない」「評価・監視は含まれる」という切り分けがよく問われる

直感的な説明

MLOpsは、 「モデルを作る話」ではなく、 「作ったモデルを安全・安定に使い続ける話」。

そのため、

  • データが変わっていないか
  • 精度が落ちていないか
  • ちゃんと動き続けているか

を運用フェーズで見続けるのがポイント。

一方、

  • どんな事業課題を解くか

は MLOpsの外側 にある。

定義・仕組み

代表的なMLOpsの手順

G検定で想定される標準的な流れは以下。

  1. データ抽出
  2. データ分析
  3. データ準備
  4. モデルのトレーニング
  5. モデルの評価
  6. モデルの検証
  7. モデルの提供（デプロイ）
  8. モデルのモニタリング

ポイント：

  • 「評価」「検証」「監視」は MLOpsの中核
  • 「事業課題の分析」は含まれない

いつ使う？（得意・不得意）

得意

  • モデルを本番環境で長期間使う場合
  • 精度劣化（データドリフト）に対応したい場合
  • 再学習・再デプロイを自動化したい場合

不得意（というより対象外）

  • 事業戦略の策定
  • 課題設定そのもの

G検定ひっかけポイント

よくある誤解①：事業課題分析もMLOps？

  • ❌ モデルを適応する事業の課題分析を行う
  • ✅ MLOpsの前段階（ビジネス側）

よくある誤解②：評価は開発フェーズだけ

  • ❌ テストセットで評価すれば終わり
  • ✅ 運用後も性能をモニタリング

選択肢の判断基準

  • 「モデルの評価・検証・監視」→ MLOpsに含まれる
  • 「予測性能をモニタリング」→ MLOpsに含まれる
  • 「事業課題の分析」→ MLOpsに含まれない（最不適切）

まとめ（試験直前用）

  • MLOps＝モデルの運用管理プロセス
  • 開発〜デプロイ〜監視まで含む
  • 評価・監視は重要要素
  • 事業課題分析は外側
  • 「運用・監視」が見えたらMLOps

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