モデルバージョン管理（Model Versioning）

モデルバージョン管理（Model Versioning）とは、機械学習モデルや深層学習モデルの訓練・更新・デプロイの過程で発生する複数のモデルバージョンを一元的に記録・管理する仕組みのことです。 ソースコードのバージョン管理（例：Git）と同様に、MLモデルの「どのデータ」「どのアルゴリズム」「どのハイパーパラメータ」「どの訓練環境」で作成されたかを追跡可能にし、再現性や品質管理を確保します。 モデル開発では、小さな変更や再学習によって多数のモデルが生成されるため、それらを適切に整理しなければ以下のような問題が発生します： • どのモデルが本番環境で使われているか不明 • 以前の高性能モデルに戻せない • 学習データやパラメータの履歴が失われて再現不能になる こうしたリスクを回避するため、モデルバージョン管理では以下の情報が記録されます： • モデルファイルそのもの（例：.pkl、.pt、.onnxなど） • 学習に使用したデータセットのバージョン • 使用したコードやライブラリのバージョン • ハイパーパラメータの設定 • 精度や損失関数などの評価指標 • 実験メモやメタデータ 代表的なツールには、MLflow、DVC（Data Version Control）、Weights & Biases、SageMaker Model Registry などがあり、実験管理やモデルレジストリと統合して運用されることも一般的です。 モデルバージョン管理は、MLOps（Machine Learning Operations）の中核を担う要素であり、チーム開発や本番運用フェーズにおける再現性・信頼性・継続的改善を支える基盤技術として欠かせない存在です。