モデル展開（Model Deployment）

モデル展開（Model Deployment）とは、学習済みの機械学習モデルや深層学習モデルを、実際のアプリケーションやサービスに組み込み、ユーザーやシステムが利用できる状態にするプロセスを指します。 AI開発の「学習→評価→実運用」の一連の流れにおいて、最終段階にあたる重要な工程です。 モデル展開には、以下のような目的と技術的な課題が含まれます： • リアルタイム予測の実行（例：ユーザー入力に応じてチャットボットが応答） • バッチ処理でのデータ分析（例：定期的に異常検知を行うスケジューラ） • 他のシステムとのAPI連携（例：REST API経由でモデルにアクセス） • スケーラビリティの確保（ユーザー増加に対応した負荷分散など） 展開の形式には複数あります： • クラウド展開：AWS, GCP, Azureなどのクラウド環境上にデプロイ • エッジ展開：スマートフォンやIoTデバイス上で動作（モデル圧縮と併用） • オンプレミス展開：企業の自社サーバー内でのモデル運用 また、展開後のモデルの動作を安定・安全に保つためには、継続的なモニタリング（Model Monitoring）や再学習（Retraining）との連携が不可欠です。 代表的な展開支援ツールや基盤には、TensorFlow Serving、TorchServe、MLflow、Kubeflow、SageMaker、Vertex AI などがあり、MLOpsの一環として活用されています。 モデル展開は、「AIを現場で活かすための最終ステップ」であり、実用化・事業化において最も価値が可視化されるフェーズです。