MLOpsエンジニアとは？役割や仕事内容を初心者向けに解説

AIや機械学習を実際のサービスで安定して使い続けるための取り組みとして、「MLOps」という考え方が広がっています。その担い手である「MLOpsエンジニア」という職種に関心を持つ方も増えてきました。この記事では、MLOpsエンジニアの役割や仕事内容、関連する職種との違いまでを、初心者の方にも分かりやすく解説していきます。

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MLOpsエンジニアとは？

MLOpsエンジニアとは、機械学習の仕組みを安定して開発・運用し続けられるように、その流れ全体を整える仕事を担う職種です。MLOpsは、機械学習を意味する言葉と、開発と運用をつなぐ取り組みを表す言葉を組み合わせた考え方を指します。

AIの仕組みは一度作って終わりではなく、新しいデータに合わせて学び直したり、安定して動くよう見守ったりする必要があります。MLOpsエンジニアは、そうした継続的な営みをスムーズに回す仕組みづくりを担います。

いわば、AIを作る工程と、それを実際に使い続ける工程をなめらかにつなぐ役割と考えると分かりやすいでしょう。AI活用を長く支える縁の下の力持ちのような存在です。

MLOpsエンジニアが重要な理由

MLOpsエンジニアが重要とされるのは、AIの仕組みは作った後の運用が難しく、放っておくと精度が下がったり動きが不安定になったりしやすいからです。継続的に改善し続ける仕組みがなければ、AIの力を長く活かすのは難しくなります。

AIを業務に取り入れる動きが広がるなかで、それを安定して使い続けるための土台づくりの重要性は増しています。AI活用を一過性で終わらせないための担い手として期待されていると言えるでしょう。

MLOpsエンジニアが使われる場面

MLOpsエンジニアの仕事は、AIを継続的に活用するさまざまな場面で必要とされます。代表的な例を見てみましょう。

• 作ったAIの仕組みを実際のサービスに組み込む場面
• 新しいデータに合わせてAIを学び直させる流れを整える場面
• AIの精度や動きを見守り、問題に気づけるようにする場面
• 開発から運用までの作業を効率よく回す仕組みを作る場面

MLOpsエンジニアの仕組み

MLOpsエンジニアの仕事の進め方は、おおまかに次のような流れで考えると分かりやすいでしょう。

1. AIの仕組みを実際に使える形に整える
2. 学習や更新を効率よく行える流れを作る
3. AIをサービスに組み込み、動かせるようにする
4. 精度や動作を見守る仕組みを用意する
5. 問題に応じて学び直しや改善を繰り返す

こうした流れを通じて、AIを安定して使い続けられる状態を保っていきます。組織や扱うAIによって進め方は変わるため、ここで挙げた流れはあくまで一例として捉えておくとよいでしょう。

MLOpsエンジニアと似た用語との違い

MLOpsエンジニアは、AIに関わる他の職種と混同されやすい面があります。それぞれの違いを整理しておきましょう。

機械学習エンジニアは、AIの仕組みそのものを作ることに重きを置くことが多いとされます。MLOpsエンジニアは、その仕組みを安定して運用し続ける土台づくりに重きがあると考えると分かりやすいでしょう。

DevOpsエンジニアは、一般的なソフトウェアの開発と運用をつなぐ役割が中心です。MLOpsエンジニアは、その考え方を機械学習の分野に当てはめた役割だと考えると違いがつかみやすくなります。

MLOpsエンジニアを理解するメリット

MLOpsエンジニアの役割を理解しておくと、AIが作られた後にどのように使い続けられているのかが見えやすくなります。AI活用の「その後」を支える工程への理解が深まるでしょう。

また、AIに関わる職種同士の違いを知ることで、AIを扱うチームの中で誰がどの役割を担うのかをイメージしやすくなります。

MLOpsエンジニアの注意点

MLOpsエンジニアに求められる知識やスキルは幅広く、企業や扱うAIによって異なります。ここで説明した内容はあくまで一般的なイメージであり、実際の仕事内容は状況によって変わる点に注意が必要です。

また、MLOpsは比較的新しい分野であり、取り組み方や役割の範囲は組織によってさまざまです。固定された決まりがあるわけではない点も意識しておくとよいでしょう。

MLOpsエンジニアに関連する用語

MLOpsエンジニアへの理解を深めるために、あわせて知っておきたい関連用語を紹介します。

• 機械学習：データから規則性を学び予測などに活かす技術
• DevOps：開発と運用をつなぎ効率よく回す考え方
• モデル：学習によって作られたAIの仕組みを指す言葉
• 運用：作った仕組みを実際に使い続け、保ち続けること

まとめ

MLOpsエンジニアは、機械学習の仕組みを安定して開発・運用し続けられるよう、その流れ全体を整える役割を担う職種です。AI活用を長く支える縁の下の力持ちと言えるでしょう。

新しい分野で役割の幅も広いため、まずは「AIを作った後も安定して使い続けられるよう支える仕事」という大まかなイメージをつかむところから始めてみてください。

よくある質問

MLOpsエンジニアと機械学習エンジニアはどう違いますか？

機械学習エンジニアはAIの仕組みそのものを作ることに重きを置き、MLOpsエンジニアはそれを安定して運用し続ける土台づくりに重きを置くとされます。ただし役割は重なる部分もあり、企業によって範囲は異なります。

MLOpsエンジニアになるには何を学べばよいですか？

機械学習の基礎に加え、開発や運用に関する知識が役立つことが一般的です。ただし求められる範囲は企業によって異なるため、まずは基礎から少しずつ理解を広げていくとよいでしょう。

MLOpsはどんな企業でも必要ですか？

AIを継続的に活用する場面で役立つ考え方ですが、必要とされる度合いは企業の取り組み方によって異なります。一概には言えないため、状況に応じて取り入れられていると考えるとよいでしょう。