第4章 · 機械学習の実装と運用·v2.0.0·更新 2026/6/28·読了目安 約11分
変更要約: MLS-C01 第4章を深掘り（推論4方式の境界/MME・非同期上限/Neo・ドリフト3種/Model Monitor4タイプ/EventBridge再学習・ロールアウト4種(カナリア/リニア/B-G/シャドー)/VPCモード+PrivateLink/KMS/Clarify＋比較表・シナリオ・FAQ・ひっかけ、図ja化）
4.3MLOps とセキュリティ
この節の要点
自動化と安全——SageMaker Pipelines、Model Registry、安全なロールアウト（A/B/カナリア）、IAM/KMS/VPC によるセキュリティ——を理解します。再現可能で安全な ML 運用を実現します。
ML を継続的に・安全に運用するのが MLOps です。パイプラインで自動化し、安全にロールアウトし、IAM/KMS/VPC で守ります。
4.3.1自動化・ロールアウト・セキュリティ
- SageMaker Pipelines：学習→評価→デプロイを自動化し、再現可能な ML ワークフローにする。
- Model Registry：モデルをバージョン管理・承認し、どのモデルが本番かを統制する。
- 安全なロールアウト：A/B（プロダクションバリアント）/カナリア/シャドーで影響を限定して切り替える。
- セキュリティ：IAM 最小権限・KMS 暗号化・VPC/プライベート接続でデータとモデルを守る。
試験ポイント
「学習→デプロイの自動化＝SageMaker Pipelines」「モデルのバージョン管理/承認＝Model Registry」「新モデルを一部トラフィックで検証＝プロダクションバリアントによる A/B（カナリア）」「保管時暗号化＝KMS・通信/隔離＝VPC・権限＝IAM 最小権限」 は MLS-C01 で頻出です。学習データは S3 を公開せず VPC/暗号化で守ります。