MLOpsの未解決問題：モデルの品質測定はなぜ難しいのか

Unsolved Problems in MLOps

MLOpsの実践者は、モデルの構築・デプロイ・監視において、古典的なソフトウェア開発の手法がそのまま使えないことに気づいています。その根本原因は、MLシステムが非決定的であり、データがコードと同様にシステムの動作を左右するからです。本記事では、モデルの品質測定、カナリアリリース、アラート、ロールバックなど、MLOpsにおける未解決の問題を考察します。特に、エンドツーエンドのモデル品質の測定が困難であることを指摘し、Microsoftの事例（LLMによるLLMの評価や社内フィードバック）を紹介しつつ、既存の手法の限界を論じます。