用語集
2025/01/15
SiNCE 編集部

MLOpsエンジニア最前線:AI活用を加速させる要となる存在とは?

近年、あらゆる企業がデータやAIを活用し、ビジネスの意思決定や新規プロダクト開発を行う時代へ突入しました。データサイエンティストが開発した機械学習モデルを本番環境に落とし込み、継続的に管理・改善していくための枠組みとして注目されるのが“MLOps”です。そして、その運用を担うスペシャリストが「MLOpsエンジニア」。本記事では、最新動向や事例、具体的なスキルセットに至るまで、幅広い視点からMLOpsエンジニアの実態を深掘りしていきます。

1. MLOpsエンジニアとは?

MLOpsエンジニアは、機械学習(ML)モデルの開発から本番運用、保守、モニタリングまでのライフサイクルを一貫して管理するスペシャリストです。


彼らのミッションは、データサイエンティストやAI研究者が作成したモデルをビジネスで活用できる形に“落とし込み”、さらに運用環境の変化に合わせてモデルをアップデートし続けること。


「一度モデルを作れば終わり」ではなく、継続的に改善しながら価値を最大化するための仕組み作りを担っています。


近年の調査(Wahl+Case, 2023)によれば、国内外を問わずMLOpsエンジニアのニーズは年々高まっており、優秀な人材の確保は企業の競争力に直結するといわれています。


2. なぜ今、MLOpsが求められるのか

ビジネス成長に直結する機械学習の活用


機械学習モデルを使った予測分析やレコメンドエンジンの導入により、ビジネス効率や収益性を大幅に向上させる事例が多数報告されています。しかし、モデルを単発で導入しただけでは効果が限定的な場合も多く、本番運用と継続的な改善をセットで考える必要性が高まっています。


技術的ハードルの増大


ディープラーニングなどの高度なモデルは、大量の学習データやGPUリソースを必要とします。さらに、開発環境と本番環境の整合性を保ちつつバージョン管理するなど、運用面の複雑化も深刻化しています。


こうした複雑な環境下で、スムーズにモデルのライフサイクルを回すためには、ソフトウェアエンジニアリングとデータサイエンスの知識が融合したMLOpsエンジニアが不可欠なのです。


デジタル変革(DX)加速の鍵


コロナ禍以降、企業のデジタル変革はさらなる加速度を増しています。顧客データを中心に据えたサービス開発を行うとき、**MLOpsはDX推進の“肝”**となる存在です。


たとえば製造業では故障予測を自動化し、金融業界ではリスク解析のモデルを継続的に運用するなど、どの業界においてもMLOpsの概念が取り込まれはじめています。


3. MLOpsエンジニアの主な役割と必要スキル

(1) パイプラインの設計・構築



  • データ収集・前処理:生データからノイズや欠損値を除去し、学習に適した形に整えます。

  • 自動化ツールの設定:GitHub ActionsやJenkinsなどのCI/CDツールを活用し、モデル更新を自動的に検証・デプロイするパイプラインを整備。

  • コンテナ・オーケストレーション:DockerやKubernetesを活用し、環境依存を最小化しながらスケーラブルなインフラを提供。


(2) モデルの運用・監視



  • 本番環境へのデプロイ:予測APIやバッチ処理など、サービス形態に応じた最適なデプロイ手段を選定。

  • モニタリング・可観測性:モデルの精度変化やリソース使用状況を定期的にチェックし、問題発生時は即座にアラートを受け取れる仕組みを構築。

  • モデルの再学習・アップデート:データのドリフト(経時的なデータ分布の変化)を検知し、必要に応じてモデルを再学習・再デプロイする。


(3) セキュリティ・ガバナンス



  • 機密データの保護:顧客情報などが含まれる場合、暗号化やアクセス権限の管理を徹底。

  • 規制対応:GDPRや業種特有のコンプライアンス要件を踏まえたアーキテクチャ設計が求められる。


(4) 必要なスキルセット



  • プログラミング:PythonやGo、Bashスクリプトなどの習熟

  • クラウド基盤の知識:AWS、GCP、Azureなど主要クラウドの理解

  • DevOpsツール:Docker、Kubernetes、Terraformなどのインフラ自動化ツール

  • 機械学習の基礎:データ前処理、アルゴリズム選定、評価指標の知識


これらすべてを高水準でカバーする人材はまだまだ少ないため、MLOpsエンジニアの市場価値は今後も高止まりする見込みです。


4. MLOpsの代表的なプロセス:データから継続的改善まで

MLOpsエンジニアが担う業務の流れは多岐にわたりますが、代表的なプロセスは以下のステップに集約できます。



  1. データパイプライン構築

    • 社内外の多様なソースからデータを取得し、クリーニングや特徴量エンジニアリングを自動化

    • DataOpsの概念と連携し、高品質なデータを安定供給



  2. モデル開発と実験管理

    • Jupyter NotebookやMLflow、Weights & Biasesなどを活用し、実験結果を一元管理

    • 複数のモデル候補を比較し、最適なパイプラインを構築



  3. CI/CDパイプラインによる自動デプロイ

    • コードとモデルをバージョン管理し、テスト・検証が通れば自動的に本番環境へデプロイ

    • レビューやステージング環境を設けて品質保証を強化



  4. 継続的モニタリングと改善

    • 推論結果の精度やサービス負荷を常時監視し、異常値検知やドリフト検知を自動化

    • ビジネス要件や顧客フィードバックに応じてモデルを再学習




この流れを途切れなく回すことで、データサイエンスの成果をビジネス価値へつなげる“仕組み”が完成します。


5. DevOpsとの違い:どこが同じで、どこが違う?

しばしば混同されがちですが、MLOpsは「DevOps+データサイエンス」という形で理解するとわかりやすいでしょう。DevOpsではソフトウェア開発(開発者)と運用(オペレーション)の垣根をなくすことがテーマですが、MLOpsではモデルとデータに焦点が当たります。具体的には以下の点が大きな違いです。



  • アセットのバージョン管理対象:ソースコードだけでなく、データや学習済みモデルを含む

  • 検証フェーズの複雑性:モデルの精度検証やデータドリフトの監視など、通常のアプリ開発とは異なる特有の要件がある

  • インフラリソースの変動:GPUクラスターなど、高負荷な学習処理をどう効率よく扱うかが大きな課題


6. 主要なツール・プラットフォームと採用のポイント

MLOpsエンジニアが活用する主なツールやプラットフォームとしては、以下が挙げられます。



  1. コンテナ技術

    • Docker:軽量なコンテナ環境を実現し、開発環境と本番環境の差異を最小化

    • Kubernetes:コンテナを大規模に運用するためのオーケストレーションツール



  2. CI/CDプラットフォーム

    • JenkinsやGitHub Actions:テストやビルド、デプロイを自動化

    • CircleCI:クラウドベースのCI/CDサービスで導入ハードルを下げやすい



  3. MLパイプライン管理ツール

    • Kubeflow:Kubernetes上でのMLパイプライン構築を支援

    • Airflow:ETLやワークフロー管理に特化し、データパイプラインの制御に強み



  4. モデル観測・実験管理

    • MLflowやWeights & Biases:実験結果やモデルを一元管理し、再現性を高める

    • PrometheusやGrafana:リソース使用量や推論結果のメトリクス可視化




採用のポイントとしては、既存のインフラやチーム体制、使用技術との親和性が重要。大規模であればKubernetesが強い味方になり、小規模であれば手軽なクラウドサービスを選ぶほうがよいケースもあります。


7. 導入事例:業界別の活用シーン

(1) 製造業


IoTセンサーから得られる膨大な稼働データをリアルタイム分析し、故障予測を自動化。MLOpsエンジニアがパイプラインを構築することで、設備のダウンタイムを大幅に削減することが可能になります。


(2) 金融業


融資審査や不正取引検知などで複雑な機械学習モデルが使われます。厳格なセキュリティ要件を満たしつつ、モデルを定期的にアップデートするためにMLOpsが活躍します。


(3) ヘルスケア


医療画像解析や電子カルテのテキストマイニングなど多岐にわたりMLモデルが応用。医療データは高い機密性を伴うため、セキュリティと実行効率の両立が必須となります。


(4) EC・リテール


レコメンドエンジンによる個別最適化や需要予測など、マーケティング面でのML活用が盛ん。膨大な商品データと顧客データを組み合わせて運用するため、データパイプラインの可用性が鍵となります。


8. MLOpsエンジニアの課題と克服のヒント

課題1:人材不足とオーバースペック化


MLOpsエンジニアは、データサイエンス、ソフトウェア開発、インフラ運用など多面的なスキルを求められます。そのため**「フルスタック」エンジニアが少ない**のが現状。


克服策:チーム内で役割を分担し、DevOpsエンジニアやデータサイエンティストとの連携を強化。オンボーディングや教育プログラムを整備して育成を図る。


課題2:ツール間連携の複雑化


多様なツールやサービスが乱立しており、連携がスムーズに行えない場合も。


克服策:プラットフォームを統合管理できるツール(Kubeflowなど)を導入し、サイロ化を防ぐ。ベストプラクティスを共有するコミュニティの活用も有効。


課題3:データのセキュリティとコンプライアンス


特に金融や医療分野では、データ漏洩は事業の根幹を揺るがす大問題。


克服策:セキュリティ部門と連携し、暗号化やアクセス制限を徹底。クラウドベンダーの提供するセキュリティサービスを積極的に活用。


9. 将来展望:2024年以降に訪れる可能性と変化

Unite.AIのレポートでも取り上げられているとおり、2024年以降はMLOpsエンジニアの役割がさらに拡大すると予測されています。具体的には以下のトレンドが見込まれます。



  1. Low-code / No-code MLOpsツールの普及

    • コーディング技術が限定的なスタッフでもパイプライン構築が可能になり、導入障壁が低下



  2. Edge MLOpsの拡充

    • 自動運転や産業用ロボットの分野で、クラウドに依存しないエッジ側の高速推論が求められる



  3. AIガバナンスとExplainable AI(XAI)の重要性

    • 規制強化により、説明可能なモデル運用やバイアス検知の仕組みが必須に



  4. マルチクラウド・ハイブリッド構成への対応

    • 大規模企業ではオンプレミスと複数クラウドのハイブリッド構成が増え、柔軟なインフラ管理能力が必要




MLOpsエンジニアは、これらの最新トレンドを捉えながら、柔軟かつ拡張性の高いMLパイプラインをデザインできる専門家としてさらに評価されるでしょう。


10. まとめ:MLOpsエンジニアへの道を切り拓くために

MLOpsエンジニアは、機械学習のビジネス価値を最大化するための「縁の下の力持ち」と言えます。データサイエンティストが作るモデルの可能性を本番環境で最大化し、継続的に改善を重ねることで、組織のDXを推進する原動力となるのです。



  • まずは基礎となるDevOpsの知識を固めつつ、ML特有の実験管理やデータ管理のスキルを磨く

  • クラウドやコンテナなどの最新技術動向をキャッチアップし、スキルのアップデートを怠らない

  • 社内外のコミュニティで情報交換をし、ベストプラクティスを学び合う

  • 教育プログラムやオンライン講座を活用し、チーム全体でMLOpsの理解度を高める


これらのステップを積み重ねることで、“ここでしか読めない”価値の高いMLOps運用体制を築けるはずです。


企業にとっては、データやモデルといったアセットを扱うプロセスを効率化することで、より一層の成長と競争優位を狙うことができます。個人にとっては、MLOpsエンジニアとしてのスキルアップがキャリアの飛躍につながるでしょう。


MLOpsエンジニアの必要性は今後ますます高まると予想され、2024年以降はさらに専門性が深まり、多様な業界で活躍する姿が一般化すると考えられます。最新技術のキャッチアップと業務経験の積み重ねを続けることで、現場からも高く評価されるスキルを身につけられるでしょう。


ぜひ、本記事で得た知見をもとに、次世代を担うMLOpsエンジニアとしての道を切り拓いてください。


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