---
title: "MLOpsの手順とは？【G検定対策】"
description: "MLOpsの手順について、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/mlops-process/"
section: "gk"
---

## 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