MLOps

機械学習（ML）モデルの開発・運用・管理を効率的に行うための手法や仕組み。DevOpsの考え方を機械学習に適用し、モデルの学習・評価・デプロイ・監視のライフサイクルを自動化・体系化する。

機械学習モデルの開発・デプロイ・運用を効率化するためのプラクティスやツール群。DevOpsの考え方を機械学習に適用し、モデルの学習・評価・デプロイのパイプラインを自動化する。

機械学習モデルの開発から運用、監視、再学習までを継続的に回す仕組み。データとモデルの版数管理、性能劣化の検知を含む。

機械学習モデルの開発から本番での運用、監視、再学習までを、継続的かつ自動的に回すための考え方と仕組み。DevOpsを機械学習に適用し、データとモデルの版管理、学習パイプラインの自動化、本番データの変化による精度の劣化（ドリフト）の検知などを行う。

大規模言語モデル等を用いて、テキスト・画像・音声・プログラムコードなどの新たなコンテンツを自動生成するAI技術。業務効率化に活用される一方、ハルシネーション（事実に基づかない出力）やセキュリティリスク、著作権上の課題がある。

エッジデバイス上でAI（機械学習モデル）の推論処理を行う技術。クラウドに依存せずリアルタイムの判断が可能で、プライバシー保護やネットワーク帯域の削減にも寄与する。NPU（ニューラルプロセッシングユニット）搭載のSoCが増えている。

AI技術を活用してIT運用を自動化・高度化するアプローチ。機械学習を用いたログ分析、異常検知、障害予測、自動復旧などを実現する。大量のシステム運用データからパターンを学習し、運用管理の効率化と品質向上を図る。

開発チーム（Dev）と運用チーム（Ops）が連携し、迅速かつ柔軟にソフトウェア開発を行う文化と実践。CALMSフレームワーク（Culture、Automation、Lean、Measurement、Sharing）で特徴づけられる。CI/CDパイプライン、テスト自動化、インフラのコード化を活用する。

テストコードを先に書き、そのテストを通過する最小限のコードを実装し、リファクタリングするサイクルを繰り返す開発手法。Red（テスト失敗）→Green（テスト成功）→Refactor（リファクタリング）のサイクルで品質と設計を向上させる。

開発の早い段階でプロトタイプ（試作品）を作成し、利用者の評価を受けながら要件を明確化していく開発モデル。ユーザーインタフェースの確認や要件の曖昧さの解消に有効だが、プロトタイプがそのまま製品になるリスクがある。