Skip to Content
MLOps実装ガイド ―本番運用を見据えた開発戦略
book

MLOps実装ガイド ―本番運用を見据えた開発戦略

by Yaron Haviv, Noah Gift, 井伊 篤彦, 入江 美穂, 張 凡, 樋口 千洋
August 2025
Intermediate to advanced
396 pages
5h 51m
Japanese
O'Reilly Japan, Inc.
Content preview from MLOps実装ガイド ―本番運用を見据えた開発戦略

2章MLOpsの段階

MLOpsはローカル実験を追跡するものではなく、APIエンドポイントの背後にMLモデルを配置するものでもありません。MLプロジェクトを本番環境に継続的に配信するための自動化された環境とプロセスを構築するものです。

MLOpsは4つの主要な要素で構成されます(モデルの訓練に限定されません)。

  • データの収集と準備
  • モデルの開発と訓練
  • MLサービスのデプロイメント
  • 継続的なフィードバックとモニタリング

この章では、これらの要素について詳しく説明します。

2.1 はじめに

MLプロジェクトはゴールを念頭に置いて始めます。MLプロジェクトの最初のステップは、以下を明確にすることです。

  • MLを使用して解決する必要がある問題
  • 予測したいこと
  • 回答からビジネス価値を引き出す方法。必要とされるビジネス価値の例には、不正行為の減少、新規顧客の誘致による収益の増加、さまざまな手動プロセスの自動化による運用コストの削減などが含まれる

目標を定義したら、すぐに実行に移さないでください。まず、次の点を考慮しましょう。

  • どの履歴データと運用データが訓練パイプラインとサービングパイプライン(https://oreil.ly/a2uxo)の両方で収集して使用できるか
  • 効果を生む形でMLモデルを新規または既存のアプリケーションに組み込むにはどうしたら良いか
  • MLモデルが目標を満たし、価値あるビジネス成果を生み出しているかことを、どのように検証し、どのように精度高く測定するか

図2-1は、MLプロジェクトのさまざまな段階を示しています。観測結果がビジネス目標、データ収集、前処理のロジックを再調整するために使われるフィードバックループに注目してください。

図2-1 MLプロジェクトのライフサイクル ...

Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
and much more.

Read now

Unlock full access

More than 5,000 organizations count on O’Reilly

AirBnbBlueOriginElectronic ArtsHomeDepotNasdaqRakutenTata Consultancy Services

QuotationMarkO’Reilly covers everything we've got, with content to help us build a world-class technology community, upgrade the capabilities and competencies of our teams, and improve overall team performance as well as their engagement.
Julian F.
Head of Cybersecurity
QuotationMarkI wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.
Addison B.
Field Engineer
QuotationMarkI’ve been on the O’Reilly platform for more than eight years. I use a couple of learning platforms, but I'm on O'Reilly more than anybody else. When you're there, you start learning. I'm never disappointed.
Amir M.
Data Platform Tech Lead
QuotationMarkI'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.
Mark W.
Embedded Software Engineer

You might also like

RustとWebAssemblyによるゲーム開発 ―安全・高速・プラットフォーム非依存のWebアプリ開発入門

RustとWebAssemblyによるゲーム開発 ―安全・高速・プラットフォーム非依存のWebアプリ開発入門

Eric Smith, 中田 秀基
機械学習デザインパターン ―データ準備、モデル構築、MLOpsの実践上の問題と解決

機械学習デザインパターン ―データ準備、モデル構築、MLOpsの実践上の問題と解決

Valliappa Lakshmanan, Sara Robinson, Michael Munn, 鷲崎 弘宜, 竹内 広宜, 名取 直毅, 吉岡 信和
デジタルアイデンティティのすべて ―安全かつユーザー中心のアイデンティティシステムを実現するための知識

デジタルアイデンティティのすべて ―安全かつユーザー中心のアイデンティティシステムを実現するための知識

Phillip J. Windley, Drummond Reed, 富士榮 尚寛, 柴田 健久, 花井 杏夏, 宮崎 貴暉, 塚越 雄登, 田島 太朗, 名古屋 謙彦, 村尾 進一, 瀬在 翔太, 松本 優大, 安永 未来, 池谷 亮平

Publisher Resources

ISBN: 9784814401208Publisher Website