「MLflowで実践するLLMOps」を出版します

Posted at 2026-04-01

「MLflowで実践するLLMOps──生成AIアプリケーションの実験管理と品質保証」を4月20日に技術評論社より出版します。

調査した範囲では、LLMOpsとMLflowを専門的に扱う日本語書籍は初めてとなります。共著者には、MLflowのテックリード・開発者・メンテナーとしてOSSの最前線に立つDatabricks Japanのエンジニアが加わっており、ツールの設計思想と実装の現場感を兼ね備えた内容になっています。

生成AIを使ったアプリケーション開発は加速する一方、プロンプトの品質劣化、コストの不透明さ、本番での予期しない挙動——こうした課題は日常的になっています。LLMOpsはこれらを体系的に扱うための考え方とツールの集合であり、AI開発が進むほどその重要性は増していきます。

本書がその学びの入り口として役立てば、著者一同これ以上の喜びはありません。

なぜ今、LLMOpsなのか

ChatGPTの登場から数年が経ち、LLMを使ったアプリケーション開発は誰にとっても身近なものになりました。「とりあえず動くものを作る」のは難しくない時代です。

しかし、それを本番環境で継続的に動かし続けることの難しさが、多くの現場で実感されていることかと思います。

こうした課題はLLMアプリケーション特有のものであり、従来のソフトウェア開発や機械学習の手法では対処しきれません。LLMOpsは、このギャップを埋めるための考え方と実践手法の体系です。

MLflowはMLOpsの標準ツールとして広く普及してきましたが、バージョン3において生成AIを後付けではなくプラットフォームの中心に据えた大幅な再設計を行いました。

本書では、MLflow 3の4つのコアコンポーネントを軸に解説します。

これらを組み合わせることで、「作るだけ」から「運用できる」状態へと踏み出すための実践的な基盤が整います。

本書はLLMOpsの概念理解から実装・運用まで、一冊で体系的に学べる構成になっています。

基礎編（第1〜3章）
LLMOpsが必要な背景、MLflowの誕生と進化、環境構築と初期設定を扱います。MLflowがどのようにしてMLOpsプラットフォームからLLMOpsプラットフォームへと進化したのか、技術的な背景と設計思想から理解します。

実践編（第4〜8章）
本書の中核です。シンプルなチャットボットをベースに、トレーシング→評価→プロンプト管理→サービング→監視・運用という改善サイクルを一通り実装します。各章は独立したトピックではなく、LLMアプリケーションを継続的に改善するための一連のフローとして設計されています。

運用編（第9〜10章）
契約書からの情報抽出、エージェント型RAGによる社内文書検索、マルチエージェントによる技術レポート作成など、実際のユースケースを通じて学習を深めます。また、大規模組織での導入に必要なガバナンス、アクセス制御、コンプライアンス対応も扱います。

発展編（第11章）
LLMOpsの将来展望と、組織におけるLLMOps文化の醸成について議論します。

付録には、MLflow CLIリファレンス、トラブルシューティングガイド、用語集を収録しています。

共著者には、MLflowのテックリードとして可観測性・評価機能の設計・開発を牽引するエンジニア、MLflow本体およびAIエージェントフレームワークDSPyの開発者、2019年からのコントリビューターであり現在はメンテナーを務めるエンジニアが名を連ねています。

OSSのMLflowを日々開発している当事者の視点と知識が本書に直接反映されており、「なぜこう設計されているのか」という背景まで踏み込んだ解説が随所に盛り込まれています。

項目	内容
書名	MLflowで実践するLLMOps──生成AIアプリケーションの実験管理と品質保証
著者	弥生隆明、渡辺祐貴、大内山浩、平田東夢、河村春孝
出版社	技術評論社（エンジニア選書）
発売日	2026年4月20日
書籍ページ	https://gihyo.jp/book/2026/978-4-297-15573-5