MLOpsとは？

機械学習モデルを「作って終わり」にせず、本番運用・監視・再学習まで回し続けるための開発運用手法。AIを事業で使い続けるための裏方の規律。

AIモデルは生鮮食品です。作った瞬間がピークで、世の中のデータが変わるにつれ精度は静かに劣化していきます（ドリフト）。MLOpsは、モデルの開発・テスト・デプロイ・監視・再学習をベルトコンベア化し、「腐る前に入れ替え続ける」ための仕組みと文化です。

ソフトウェア開発のDevOpsの機械学習版で、実験段階のAIと事業で使えるAIを分ける境界線がここにあります。LLM時代には、プロンプトの管理・出力品質の監視・コスト管理を扱うLLMOpsという派生語も登場。「AI導入」が一度きりのプロジェクトではなく運用の話だと知る入口として、名前だけでも押さえる価値があります。