【G検定過去問風テスト】機械学習の運用を自動化する「MLOps」の要点
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📝 問題
機械学習モデルの開発（Dev）と運用（Ops）を統合し、モデルの学習・テスト・デプロイ・監視を継続的かつ自動的に行う仕組みである「MLOps」に関する説明として、最も適切な選択肢を1つ選べ。
- A）開発の初期段階において、過去のデータからモデルの学習を一度だけ行い、本番稼働後は一切の更新を行わない開発手法である。
- B）本番運用後にデータの傾向が変わって精度が落ちる現象に対応するため、定期的・自動的な再学習ループや監視を行う仕組みである。
- C）本格的なシステム開発に入る前に、本当にそのデータとAIで目的が達成できるかを小規模に試作して検証する工程である。
- D）アジャイル開発の各スプリントにおいて、仕様変更を一切行わずに決められた要件通りにシステムを完成させる手法である。
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- 正解: B）本番運用後にデータの傾向が変わって精度が落ちる現象に対応するため、定定期・自動的な再学習ループや監視を行う仕組みである。
💡 合格に近づく！徹底解説
- 重要度: ★★★
■ 1分で分かる！この問題の要点
- MLOpsは、機械学習モデルの「開発」と「運用」をつなぎ、継続的に監視・再学習を行う仕組み。
- 運用開始後にデータが変わって精度が落ちる「データドリフト」に対応するために不可欠。
■ 初学者向け解説（例え話や背景）
AIモデルは、一度作って終わりではありません。世の中のトレンドや環境が変わると、昨日まで優秀だったAIが「時代遅れ」になってしまいます。人間で言うところの「定期的な健康診断」や「リスキリング（学び直し）」を、自動システムとして組み込んで常に最新の状態に保つ仕組みがMLOpsです。
■ 選択肢の解説
- A) 一度だけ学習を行い、本番稼働後は一切の更新を行わない…（×）: 更新を行わないと精度低下に対応できません。
- B) 本番運用後にデータの傾向が変わって精度が落ちる現象に対応するため…（○）: 正しい説明です。監視と継続的再学習を行います。
- C) 本格的なシステム開発に入る前に…小規模に試作して検証する…（×）: これは「PoC（概念実証）」の説明です。
- D) 仕様変更を一切行わずに決められた要件通りにシステムを完成させる…（×）: これは「ウォーターフォール開発」の特徴に近い説明です。
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