MLOpsは、機械学習モデルを「作って終わり」にせず、開発から本番運用までを継続的に回すための考え方と仕組みです。データ準備、学習、評価、デプロイ、監視、再学習までを一連のプロセスとして扱い、品質とスピードを両立させる枠組みだといえます。モデルの精度だけでなく、再現性や運用負荷まで含めて成果を出すことが狙いです。
実務では、学習データと特徴量の作り方を含めてバージョン管理し、同じ条件で再学習できる状態を整えるのが重要です。学習と推論で同じ特徴量を参照できる設計にしないと、学習時と本番で値がズレる問題が起きやすくなります。デプロイ後は、推論の遅延やエラーだけでなく、入力データの分布変化（ドリフト）や精度劣化を継続監視する必要があります。
運用でつまずきやすいのは、モデルの更新が属人化し、いつ何を変えたかが追えなくなる点です。モデルと学習コード、設定、評価指標をCI/CDに載せ、承認フローと監査ログをセットにすると変更が説明しやすくなるでしょう。個人情報や機密を扱う場合は、権限管理とデータ保持方針まで含めたガバナンス設計が欠かせません。
