インフラ・運用
MLOpsとは？意味・仕組みをわかりやすく解説
エムエルオプス ／ 最終更新日：2026年7月7日
30秒でわかる定義
MLOpsとは、機械学習モデルを本番で安定して運用するための手法・基盤の総称です。モデルの学習・デプロイ・監視・再学習といった一連の流れを自動化・仕組み化し、精度を保ち続けることを目的とします。DevOpsの機械学習版にあたり、データドリフト対策やモデルのバージョン管理も含みます。
仕組み・基本の流れ
- 1データとモデルのバージョンを管理する
- 2学習・評価・デプロイのパイプラインを自動化する（CI/CD）
- 3本番モデルの精度・入力データの分布を監視する
- 4データドリフト等で精度が落ちたら再学習する
- 5再学習したモデルを安全にデプロイ・切り替える
実務でのポイント：MLOpsは主に『自前で学習した機械学習モデル』の運用を扱います。既製の大規模言語モデルをAPIで使う場合の運用（プロンプト管理・評価・コスト監視）は、LLMOpsとして区別されます。MLOpsの知見はLLMOpsにも活かせます。
関連する用語
このスキルを活かせる職種と年収は？
MLOps（学習パイプライン・デプロイ・監視・再学習）は、機械学習エンジニア・プラットフォームエンジニアの実務スキルで需要が高い領域です。近年はLLMOpsへ広げる形でも評価されます。
よくある質問
Q. MLOpsとDevOpsの違いは？
A. DevOpsはソフトウェア開発・運用の自動化、MLOpsはそれを機械学習に適用したものです。MLOpsではコードに加えて『データ』と『モデル』のバージョン管理・再学習・精度監視が加わる点が特徴です。
Q. MLOpsとLLMOpsの違いは？
A. MLOpsは自前で学習したモデルの学習・デプロイ・監視・再学習が中心です。LLMOpsは既製の大規模言語モデルをAPIで使う前提で、プロンプト管理・出力評価・コスト監視・安全性に比重があります。共通点も多く、MLOpsの知見はLLMOpsに活かせます。