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title: "MLOps（機械学習運用）とは？G検定対策"
description: "MLOps（機械学習運用）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/mlops/"
section: "gk"
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## まず結論
- **MLOps**とは、機械学習プロジェクトを円滑に進めるために **DevOps をベースに拡張した実践手法・考え方**である。
- G検定では「**DevOpsとの関係**」「**関わる人の役割**」がよく問われる。

## 直感的な説明
MLOpsは、  
**「作ったAIモデルを、ちゃんと現場で使い続けるための仕組み」**です。

機械学習は  
- モデルを作って終わり ❌  
- データが変われば性能が落ちる ❌  

という特徴があります。

そこで  
👉 開発  
👉 運用  
👉 改善  
を **チームで回し続ける** ための考え方が MLOps です。

## 定義・仕組み
- MLOps（Machine Learning Operations）は  
  **DevOps をベース**に、機械学習特有の課題を考慮して拡張した概念

### DevOpsとの関係
- DevOps：ソフトウェア開発と運用の連携
- MLOps：  
  - DevOps  
  - ＋ データ  
  - ＋ モデル  
  - ＋ 評価・再学習  

を含めた運用フレームワーク

### 関与するメンバー
- データサイエンティスト
- プログラマー
- **ビジネスアナリスト（業務理解の専門家）**

👉 **ビジネス要件とモデルをつなぐ役割が重要**

## いつ使う？（得意・不得意）
### 使われる場面
- 機械学習モデルを本番環境で運用する場合
- 継続的に精度改善が必要なプロジェクト
- チーム開発・長期運用

### 注意点
- 小規模・単発分析にはオーバースペック
- 組織的な取り組みが必要

## G検定ひっかけポイント
この問題の**ひっかけ構造**はここ👇

### ❶ MLOps = DevOps？
- ❌ 完全に同じ → 不正解
- ⭕ **DevOpsをベースにした拡張概念** → 正解

### ❷ 関与するメンバー
- ❌ セールス担当者
- ⭕ **ビジネスアナリスト**

👉 G検定では  
**「業務要件を理解する人」＝ビジネスアナリスト**  
と覚えておくと切りやすい。

### 選択肢の切り方
- 「フレームワーク」→ DevOps
- 「機械学習に特化」→ MLOps
- 「業務分析」→ ビジネスアナリスト
- 「営業」→ 基本的に違う

## まとめ（試験直前用）
- MLOpsは **DevOpsをベースにした概念**
- 機械学習の開発〜運用を円滑に回すための手法
- 関与：データサイエンティスト・エンジニア・**ビジネスアナリスト**
- **セールス担当者は選ばない**
- 「ML × 運用 × チーム」＝ MLOps