機械学習モデルを本番環境で価値あるものとして維持し続けるため、開発チームと運用チームが連携し、モデルの学習・デプロイ・監視・再学習といったライフサイクル全体を自動化・効率化しながら継続的に回していく考え方や仕組みを表す用語として、最も適切なものはどれか。
- 1AutoML
- 2ETL
- 3MLOps
- 4BPR
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正解：3
MLOpsは、ソフトウェア開発におけるDevOpsの考え方を機械学習に応用したものです。モデルの学習・デプロイ・監視・再学習を継続的に回すための仕組みや文化を指します。AutoMLは特徴量設計やハイパーパラメータ探索など、モデル構築の工程を自動化する技術であり、運用まで含めたライフサイクル管理の概念ではありません。ETLはデータの抽出・変換・格納の処理、BPRは業務プロセスの抜本的な再設計を指します。AIは作って終わりではなく、運用しながら継続的に改善する仕組み（MLOps）が重要だと押さえましょう。
根拠：MLOps（機械学習システムの開発と運用の統合）の概念