MLOpsエンジニアとは？仕事内容や必要なスキル、将来性について解説
AIや機械学習にはなんとなく興味があるけど、MLOpsとは何かやその重要性についてはあまり理解できていないという方もいるでしょう。
MLOpsエンジニアはAIモデルの開発と運用をつなぐ役割を担う職種であり、今後AIの発展が進むにつれて、需要の拡大が見込まれる職種です。
本記事では、MLOpsの基礎知識から業務内容、必要スキルなどを丁寧に解説します。今後AI時代を迎えるにあたり、自身のキャリアの選択を見直すきっかけとなる情報をお届けします。
目次
MLOpsエンジニアとは
MLOpsとは、機械学習（ML）と運用（Operations）を組み合わせた造語であり、ソフトウェア開発におけるDevOpsから派生した用語です。そして、MLOpsエンジニアは、AIモデル開発と運用の橋渡しを担う専門職です。
データサイエンティストはモデルを作り、AIエンジニアはモデルを活用したシステムを作る業務を担っています。一方、MLOpsエンジニアは作ったモデルを実際に安定して運用できるように整え、継続的に改善できる仕組みを作る役割です。
つまり、MLOpsエンジニアはAIモデルの開発フェーズと運用フェーズをつなぐ要であり、ビジネスの現場でAIを価値あるものに変化するために欠かせない存在です。
MLOpsの基礎知識
MLOpsはモデルの開発や展開、改善などの作業を自動化し、データサイエンティストやエンジニアが連携して精度とパフォーマンスを継続的に高める仕組みです。
ソフトウェア開発と運用を統合し自動化する手法であるDevOpsの考え方を機械学習に適用したもので、機械学習モデルを効率的に運用します。
従来の機械学習開発は手作業で一つずつ実用化を目指すことで行われることが多かったですが、機械学習の活用は目覚ましく進歩しており、さまざまな領域に対して多くのモデルを並行して検証・開発・運用することが求められています。
MLOpsとは何か
機械学習は、データを収集し加工することで機械学習モデルを開発するプロセスと、開発したモデルを実際のシステムに組み込み予測や監視を行う運用のプロセスに分けられます。
MLOpsでは、これらのプロセスを別々に行うのではなく、開発と運用をスムーズに連携しサイクルを回し続けることで効率化を目指します。
これによって、データサイエンティストが作成したモデルを迅速に活用し、継続的に性能を改善することが可能です。
MLOpsはAIモデルを使い続けるための基盤であり、開発と運用をつなぐ要として、企業がAIを実際のビジネスに結び付けるために欠かせない考え方です。
MLOpsが注目される背景と導入の目的
近年多くの企業でAIや機械学習が活用され始めていますが、モデルを作った後に運用でつまずいてしまったという事例は少なくありません。また、市場やトレンドの変化に遅れを取らないようにするためにも、継続的なデータの追加や再学習は不可欠です。
従来のソフトウェア開発はソフト側の動作が正しいかどうかを判断することは簡単でしたが、機械学習の場合はシステム側が学習しているため、データの整合性を確認することが従来に比べて各段に難しくなっています。
したがって、近年の機械学習やAIの急速な進化に適応するために、機械学習の基盤を作るためのベストプラクティスが必要となっています。
MLOpsはまだ新しい概念のためとらえ方が定まっていないところはありますが、機械学習を用いたプロダクトはリリース後も進化し続けるため、開発と運用のサイクルをスムーズに回すことが不可欠です。そのためにも、MLOpsエンジニアの存在が欠かせません。
新たなキャリアを考えているものの、なかなか一歩を踏み出せていない方は、まず自身に合ったキャリアがどのようなものがあるかを考える必要があります。
私たちテクニケーションは、エンジニア一人ひとりのスキルや希望を丁寧にヒアリングすることで、スキルアップしたい分野や興味のある領域に合わせた案件を紹介しています。
案件単価に応じた報酬アップも可能です。実力のあるエンジニアほど高収入を得やすいシステムを採用しており、納得した働き方を実現しやすい環境です。
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MLOpsエンジニアの仕事内容
MLOpsエンジニアは、機械学習モデルの開発と運用を一貫して支え、プロジェクト全体の生産性と信頼性を向上させる役割を担う高度な専門職です。
システム開発の知識に加え、機械学習の知見と運用設計スキルをどちらも持っていることが必要とされます。具体的な仕事内容は、モデルの開発や運用、パイプラインの自動化、監視・改善のサイクル設計、クラウド構築など多岐にわたります。
どのような作業を担当し、ほかの職種と何が異なるのかを明らかにするために、MLOpsの仕事内容を一緒に確認していきましょう。
モデル構築からデプロイまでの流れ
機械学習モデルの設計や開発、学習を円滑に進めるためのトレーニング環境の整備や学習プロセスの自動化や最適化を行うことが主な業務です。
具体的な流れは以下に示すとおりです。
・データ準備と環境構築：
モデル開発に必要なデータ収集や前処理を設計自動化し、開発・学習用のクラウド環境やGPU環境を構築します。そして、データバージョン管理により再現性を確保します。
・モデル学習・検証の支援：
データサイエンティストが作成した学習コードを効率的に実行できるように学習ジョブを自動化し、学習結果を追跡・記録することで成果を再利用できるようにすることが必要です。ローカルやクラウドなど学習環境間の誤差を減らし、再現性の高いモデル開発体制を構築します。
・モデルのデプロイ：
完成したモデルをAPI化し、アプリケーションやサービスに組み込み、スケーラブルな運用を実現することが必要です。慎重にデプロイとインフラストラクチャーを管理することで、実際のサービスにおける機械学習モデルの有用性と影響を向上できます。
学習環境やパイプラインの自動化
MLOpsの中核となる原則の一つはオートメーションです。データ準備やモデルのトレーニング、デプロイなどの反復的なタスクを自動化し、データサイエンティストがモデルの開発やイノベーションなどのタスクに集中できるようにします。
CI/CDパイプラインは、機械学習モデルの構築やテスト、デプロイの各段階の自動化において重要です。機械学習パイプラインを自動化することで、機械学習プロジェクト全体の一貫性と効率性が向上し、配信サイクルも加速します。
MLOpsエンジニアは、機械学習モデルの設計・開発・学習を円滑に進めるためのトレーニング環境の整備や、学習プロセスの自動化・最適化を行います。
信頼性の高いパイプラインや再現性のある実行環境の構築などが必要です。
運用・監視・改善サイクルの設計
MLOpsエンジニアは、AIモデルを安定的に運用し続けるために継続的な監視と改善を重視しています。
モデルを継続的に監視や評価、改良することでモデルの精度と有用性を維持します。変化するビジネス環境やデータ特性に合わせて柔軟に適応することが必要です。
自動アラート機能を設定することで、性能低下や異常発生時にも即時的に通知を受け取れるようにし、モデルの性能・データ品質を常時監視できる体制を整えます。
新しいデータを用いてモデルを定期的に再学習し、改善することも必要です。モデル更新を自動化し、常に新しい傾向を反映できるようにすることで、モデルの継続的な精度と関連性を確保します。
MLOpsエンジニアの年収
MLOpsエンジニアは、DevOpsの経験と機械学習の知識が求められるため、年収の相場は若干高い傾向があります。経験値にもよりますが、年収相場は5,000,000-10,000,000円とするところが少なくありません。
MLOpsエンジニアとして年収を高めるためには、専門スキルを伸ばし続けられる環境と、実力に見合った評価制度が整っていることが欠かせません。そのような環境を求めている方には、私たちテクニケーションの環境が適しています。
テクニケーションでは、単価給与連動制を導入しており、担当する案件の単価に応じて報酬が決まります。高度なスキルや経験が直接給与に反映される仕組みのため、実力のあるエンジニアほど高収入を得ることができます。
また案件選択制を採用しており、自分の得意分野や興味のある領域に合わせて案件を自由に選ぶことが可能です。MLOpsの実装やパイプライン構築、クラウド上でのモデル運用など、自身のスキルを活かせるプロジェクトを選びながら、スキルアップとキャリアアップを同時に実現できます。
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MLOpsエンジニアに求められるスキル
MLOpsエンジニアには、機械学習の知識とDevOpsやインフラストラクチャに関する幅広い技術的なスキル、これらの連携を円滑にするためのソフトスキルなどが不可欠です。
モデル開発から運用までを管理するための総合的なスキルが必要なのは理解できるものの、結局何から学べばよいのかよくわからないという方に向けて、この章ではMLOpsエンジニアに欠かせないスキルを3本柱で整理していきます。
開発スキル
機械学習モデルの開発や実装、安定に運用するための自動化基盤を構築するスキルが不可欠です。開発と運用の両面を理解し、再現性と効率性を両立する能力が求められます。
機械学習の基礎知識と開発力において、データサイエンスやパイプラインの理解・モデルの理解・トレーニング環境の整備・主要フレームワークを活用したモデル開発の効率化などを行えることが必要です
Pythonを中心としたプログラミングのスキルやソフトウェアエンジニアリングのスキルも重要です。
自動化や連携スクリプトの実装によりデプロイや監視の効率化につながり、反復作業を自動化することで、安定的な運用を実現します。
インフラの知識
機械学習モデルを効率的かつ安定的に運用するためのインフラ構築力が求められます。
DevOpsの原則に基づき、次の3つの領域を理解しておくことが重要です。
- クラウドの基礎知識と活用
- コンテナ化とオーケストレーション
- 監視と運用ツール
第一に「クラウドの基礎知識と活用」です。主要クラウドサービス（AWS、GCP、Azureなど）の基本操作やサービスの活用は、モデルの学習・デプロイ工程を自動化・効率化する鍵となります。
また、スケーラビリティやセキュリティに関する知識も、安全で柔軟なシステム運用には欠かせません。
第二に「コンテナ化とオーケストレーション」です。Dockerを用いたコンテナ化により、環境の再現性と移植性を担保します。
さらにKubernetesなどによるオーケストレーションにより、自動スケーリングやデプロイの仕組みを構築することで、商用環境でも安定したサービス運用が可能です。
第三に「監視と運用ツール」です。運用フェーズでは、各種監視ツールの活用が重要です。
例えばMLflowによる学習履歴のトラッキングや、TensorBoardによるモデル評価指標の可視化により、課題の早期発見と改善サイクルの高速化が実現できます。
コミュニケーション力
高度な技術力のほかに、部門間の橋渡し役としてソフトスキルが欠かせません。MLOpsエンジニアは、技術と人をつなぐ調整役として、円滑な連携と情報共有が必要です。
データサイエンティストやソフトウェアエンジニアなどの異なる専門領域を持つ技術者をつなぐことで、サイロを解消します。
また、チームとして連携することで、機械学習サイクルをスムーズに実行できる体制を構築します。複雑な技術内容を技術者や非技術者に対して、わかりやすく説明する能力も必要です。
オープンな対話と相互理解によって、チームの生産性や信頼の向上につながります。
MLOpsエンジニアとして求められるスキルを磨くためには、実践のなかで先進的な技術を吸収できる環境が欠かせません。
私たちテクニケーションでは案件選択制を導入しており、クラウド基盤構築や機械学習パイプライン設計など、自分のスキルやキャリア目標に合ったプロジェクトを自由に選ぶことができます。これにより、得意分野を伸ばしつつ、新しい技術分野にも挑戦しながら成長できるのが特徴です。
さらに資格取得支援制度を活用すれば、MLOps領域で役立つクラウド関連資格やデータサイエンス資格の取得を会社がサポートします。働きながら学び続けられる仕組みが整っているため、スキルアップとキャリアアップを同時に実現することが可能です。
先進的な技術を身につけながら、自分の市場価値を高めたい方は、ぜひ私たちテクニケーションの専門アドバイザーへの無料相談で、自身に適切な成長プランをご相談ください。
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MLOpsエンジニアに向いている方の特徴
MLOpsエンジニアは、AIモデルの開発から運用までを橋渡しする技術と仕組みの専門家です。エンジニアとしてのスキルだけでなく、論理的思考力や学習意欲、改善志向といった資質が求められるでしょう。
以下に、MLOpsエンジニアに向いている方の3つの特徴を紹介します。
論理的に課題を整理できる方
モデルの性能低下やデプロイ時のトラブルなど、複雑なシステム環境で生じる問題を論理的に特定し、対処する能力が求められます。
機械学習モデルでは、モデルのパフォーマンスや健全性を継続的に監視することが不可欠です。精度のドリフトやバイアス、公平性に関する懸念など、モデルの有効性を損なう可能性のある新たな問題を定量的に特定する必要があります。
問題の兆候があった際に、強力な警告および通知システムが作動し、即座に調査と対処に移れる体制を整えておくことが必要です。
問題を感覚的にとらえるのではなく、データとプロセスでとらえることができる姿勢でいると成果につながります。
技術トレンドを追い続けられる方
MLOpsの技術領域は進化がとても早く、クラウドや機械学習フレームワーク、パイプライン管理ツールなど常にアップデートされています。
MLOpsは新しいデータや進化する要件にモデルを機敏に適応させ、モデルの精度と関連性を確保する継続的な改善が重要です。
そのため、新しい技術やツールを自ら試し、学び続ける姿勢がとても大切です。学びを楽しめる方ほど、業務の幅を広げ、チーム内での信頼を得やすくなります。
運用改善や自動化に興味がある方
MLOpsは、AIモデルをいかに安定的に動かし、より効率的に改善するかを追及する仕事です。したがって、自動化や効率化に強い関心を持っている方が適しています。
データの準備やモデルのトレーニング、デプロイなどの反復的なタスクを自動化するオートメーションへ注力できることが必要です。
機械学習パイプラインの構築への関心があり、機械学習プロジェクトの各工程を自動化できるように設計・運用することができる必要があります。
また、モデルを継続的に監視・評価・改良を反復的に行うことで、モデルの整合性と有効性の維持に貢献できる素質が必要です。
MLOpsエンジニアにおすすめの資格
MLOpsエンジニアを目指すにあたり、機械学習やクラウド、システム運用の知識を体系的に証明できる資格の取得は大切です。
資格取得はスキルの証明となるだけでなく、効率的な学習にもつながるので、積極的に取得してみてはいかがでしょうか。
以下で、取得しておくとよい資格を3つご紹介します。
G検定
G検定（ジェネラリスト検定）は、ディープラーニングを活用するビジネスパーソン向けの資格です。ディープラーニングをビジネス変革に取り入れるアドバイザーや、生産効率の向上を目指すリーダーなどを対象としています。
AIに関する基礎知識や機械学習の具体的手法、ディープラーニングの知識などが問われ、G検定を持っていることで機械学習全般の理解があることを示すことができます。
E資格
E資格（エンジニア資格）は、ディープラーニングを実装するエンジニア・技術者を対象とした資格です。AI機械学習の基本的な知識があるエンジニア向けのため、過去2年以内にJDLA認定プログラムを終了していないと受験することはできません。
ディープラーニング中心の実装技術を認定し、モデル構造の理解や評価指標への知識、MLOpsの運用判断が可能であることを証明することができます。
AI業界でエンジニアとしての活躍を目指している方や、AI関連の実践的な知識やスキルを習得したいと考えている方はE資格の取得を目指されてはいかがでしょうか。
AWS Certified Machine Learning Engineer
AWS環境での機械学習モデルの構築や運用に関する知識とスキルを評価する資格です。データの前処理からモデルのトレーニング、デプロイや運用後のモニタリングまで、機械学習の一連のプロセスに関する基本的な理解があることを示すことができます。
受験資格の対象となるのは、AWSサービスを使った機械学習の実務経験がある方や、機械学習システムに携わるエンジニアの方です。
Pythonの基礎知識や機械学習に関する一般的な理解があると試験対策がしやすく、資格取得により、MLOps業務の実務的スキルを幅広く証明することができます。
MLOpsエンジニアとしてさらに市場価値を高めるためには、資格を取得して終わりではなく、実務のなかで知識を活かせる環境を選ぶことが大切です。
私たちテクニケーションでは、資格取得支援制度を設けており、受験費用や教材費の補助を受けながら効率的に学習を進められます。AWSやGCPなどクラウド関連の資格取得も会社が支援しているため、スキルアップとキャリアアップを同時に実現することが可能です。
また案件選択制を導入しており、資格で得た知識やスキルを実務に活かせるプロジェクトを自由に選べます。AI開発・クラウドインフラ構築・データパイプラインの設計など、自分の強みを発揮できる環境を自ら選択できる点が魅力です。資格取得で培った知識を実務で活かすことで、MLOpsエンジニアとしてより実践的なスキルを磨くことができます。
資格をキャリアの武器に変えたい方は、ぜひ私たちテクニケーションの専門アドバイザーへの無料相談で、自身の成長に適切な環境についてお話ししましょう。
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MLOpsエンジニアの将来性
「MLOpsは一時的なブームではないか？」と感じている方もいるかもしれません。しかし実際には、AI技術が社会のあらゆる領域に浸透している現状において、MLOpsはAI時代のインフラを支える基盤技術として急速に定着しつつあります。
MLOpsエンジニアは、モデルを作る方ではなくモデルを継続的に動かし続ける役割を果たし、AI時代の中核を担う職種です。
AIの普及が進むほど、その重要性と需要は高まり続けます。スキルを磨くことで、将来にわたって安定したキャリアパスを築ける分野として、大きな可能性を秘めているといえるでしょう。
AI普及による需要拡大と人材不足
MLOpsエンジニアは、機械学習モデルの実用化と継続運用を支える役割を担っており、AI普及に伴い今後ますます需要は拡大すると考えられています。
大規模言語モデル（LLM）のような高度な機械学習モデルの管理には、MLOpsの考え方が不可欠です。
生成AIは、データのクリーニングや準備などの労働集約的なタスクを自動化することでMLOpsのワークフローを強化し、効率性を高める可能性があります。
将来を見据えたスキルアップの方向性
MLOpsは継続的な改善に重きを置いているため、将来を見据えたスキルアップには、変化への適応とガバナンスの強化が重要になります。
新しいデータや進化する要件にモデルを機敏に適応させ、モデルの継続的な制度と関連性を確保することが可能です。
したがって、MLOpsエンジニアには、機械学習だけでなくインフラや運用に関する幅広いスキルが求められます。
規制と倫理ガイドラインへの準拠を考慮しながら、安全性の高いアクセスやデータのプライバシー、モデルの安全性を確保するガバナンスの原則も重要です。
MLOpsエンジニアのキャリアパス
MLOpsエンジニアは、開発と運用両面のスキルを活かし、多様なキャリアパスを描ける柔軟な職種です。
AI開発から運用までを俯瞰できるMLOpsとしてのキャリアを積んだ後は、技術志向やマネジメント志向、研究開発志向など多様な方向へ発展できるでしょう。以下で、主なキャリアパスについて紹介します。
AIエンジニア・データサイエンティストへの転身
MLOpsエンジニアとして培ったインフラや自動化、運用設計のスキルや知識は、AI開発職へのステップアップに直結します。
AIエンジニアとして、モデル開発やチューニング、アプリケーションの実装に特化した仕事につくことが可能です。また、機械学習のインフラの設計と運用を総括する立場へのステップアップも目指せます。
データサイエンティストとして、データ分析やモデル設計に深く関わり、ビジネス課題の解決に貢献することもできるでしょう。
MLOpsとしての実務経験があることで、開発したAIを現場でどのように運用すべきかを理解した開発者として高い評価をえることができます。
フリーランスやコンサルタントとしての独立
MLOpsとしての実務経験は、AI導入を支援するコンサルティング職にも応用できます。AIコンサルタントとして、企業のAI導入計画の立案から運用までを包括的に提案できる可能性があるでしょう。
また、クラウド環境構築や機械学習パイプラインの自動化は外部委託ニーズが高く、AIスタートアップや研究開発系ベンチャーなどでも即戦力として求められる可能性があります。
フリーランスとして独立しても、AI基盤構築コンサルタントやMLOpsエンジニアリングサービスを提供することが可能です。
MLOpsエンジニアとしてキャリアアップを目指すなら
MLOpsエンジニアとしてキャリアを発展させるためには、オートメーションやコラボレーション、継続的な改善などの原則を軸に成長戦略を描くとよいでしょう。
AIの発展とともに進化し続けるこの分野では、技術スキルだけでなく、組織全体を巻き込む姿勢と学び続ける意欲が求められます。
自身の現在のスキルを把握したうえで、クラウドやコンテナ、モデル監視など領域を少しずつ拡張し段階的に知識と実践を積み上げていくことがキャリアアップの第一歩です。
データサイエンティストやAIエンジニアなどと連携し、共通の目標に向けてプロセスを整合していく能力も必要です。専門的な技術を明確かつ簡潔に伝えるコミュニケーション能力が重要となります。
MLOpsのキャリアアップは、単に技術力を磨くのではなく、自動化による効率化やチーム連携などを通じて組織のAI活用を進めることにあります。
私たちテクニケーションは、チーム制でベテランエンジニアと一緒に業務を進めていくため、安心感を持って新しい業務にチャレンジすることが可能です。
エンジニアへの報酬還元率が高い高還元SESであり、SES事業を通じてエンジニアのキャリア形成に力を入れています。
案件選択制を導入しており、自身の興味やキャリアプランに合ったプロジェクトを選べるため、スキルアップを図りながら仕事へのモチベーションを高めることが可能です。
現在抱えている不安を解消し、理想のキャリアを築きたい方は、ぜひ一度私たちテクニケーションの専門アドバイザーへの無料相談でお話しください。
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