MLOps（Machine Learning Operations）とは、機械学習プロジェクトを運用するためのプラクティスやツールを指します。その一環として、KPI（Key Performance Indicator）が重要な役割を果たします。
KPIとは、運用の結果を測定するための指標のことです。MLOpsにおいては、機械学習モデルのデプロイや推論のパフォーマンス、可用性、品質、安全性など、様々な観点からKPIを設定し、運用の成果を測定することが重要です。
例えば、モデルのデプロイから推論までの全体的なスループットや推論時間、モデルの予測精度などは、KPIとして検討することができます。また、運用中のモデルが期待する挙動をしているかどうかを確認するためにも、KPIは有用です。
KPIを設定する際には、運用目的やビジネスニーズを考慮した上で、明確で達成可能な目標を設定することが重要です。KPIが適切に設定されていれば、運用の結果を把握し、改善するための参考情報として活用することができます。
一方で、KPIを適切に設定しないと、運用の結果が正しく把握できず、改善が困難になる可能性があります。また、KPIを唯一の指標として過剰に重視することも注意が必要です。運用の結果を測定するためのKPIは重要ですが、それ以外の要因も考慮することが大切です。
MLOpsにおいては、KPIを適切に設定し、適宜測定・分析することで、機械学習モデルの運用をスムーズかつ効果的に行うことができます。そのためには、運用の目的やビジネスニーズを明確にし、それに基づいたKPIを設定することが重要です。また、KPIだけでなく、運用の成果を把握するためにも、適宜ログやモニタリングなどの手法を活用することも必要です。