MLflow

目次

MLflowとは

MLflowは、Databricks社が提供する機械学習ライフサイクル管理を目的としたオープンソースプラットフォームです。AIモデル開発におけるAutoMLやMLOpsの領域で活用され、実験の記録・比較からモデルのパッケージ化・共有、デプロイメントまでを一元的に管理することができます。様々な機械学習フレームワークやプログラミング言語との連携が可能で、トラッキングサーバーを通じてパラメータや評価結果を蓄積し、チーム内での再現性の高い実験運用を支援します。モデルレジストリ機能により、モデルの登録やバージョン管理を行い、本番環境へのデプロイやモデル更新を統制された形で実施できます。クラウド環境からオンプレミス環境まで柔軟な導入が可能で、小規模なプロジェクトから大企業の高度なMLOps基盤構築まで、幅広い用途で利用されており、機械学習プラットフォームの業界標準的な存在として位置づけられています。

強み

無料で使える事実上の標準ツール

MLflowはオープンソースで提供されている機械学習ライフサイクル管理ツールであり、誰でも無償で利用することができます。多くの企業やコミュニティで採用されており、事実上の標準的なツールとして位置づけられています。オープンソースプロジェクトとして活発に開発が進められているため、ドキュメントやサポート情報も充実している状況です。初期導入コストを抑えることができるため、小規模なチームから大企業まで、組織の規模を問わず幅広く利用しやすい環境が整っています。

実験記録からモデル登録まで一括管理

MLflowは実験のパラメータや評価指標のトラッキング、学習済みモデルのバージョン管理と登録など、機械学習開発の各ステップを一貫して管理することができます。モデルの成果物にタグを付けて保存し、後からベストモデルをプロダクション環境へ昇格するといったワークフローも容易に構築できます。このような統合的な管理機能により、再現性の高い実験運用やモデルの継続的デプロイをシンプルに実現し、開発プロセス全体の効率化を図ることが可能です。

多彩なツールとの連携・移植性

MLflowは、TensorFlowやPyTorch、Spark、Kubeflowなど主要な機械学習フレームワーク・プラットフォームとシームレスに統合でき、既存環境への組み込みやすさを特徴としています。またクラウド・オンプレミスを問わずに動作するベンダーニュートラルな構造により、環境を移行しても同じワークフローを継続することが可能です。この柔軟な移植性により、技術スタックの変更や環境統合にも対応しやすい設計となっています。

注意点

デプロイ対応が限定的

MLflowは標準機能として、Amazon SageMakerやAzure Machine Learningとの連携がビルトインでサポートされていますが、これら以外のデプロイ環境への対応は含まれていません。他のクラウドサービスやオンプレミス環境、独自の本番システムなどにモデルをデプロイする場合は、追加のプラグインを導入するか、独自の実装を行う必要があります。そのため、特定のデプロイ先が決まっている場合は、事前にMLflowでの対応方法や必要な作業量を確認しておくことが重要です。

セルフホスト必須

MLflowはオープンソースツールであるため、利用にあたっては自社でサーバーやストレージを用意し、運用する必要があります。SaaSのようなマネージドサービスは提供されていないため、システムの導入から日常的な維持管理まで、すべて自社で対応することになります。そのため、インフラの構築や運用に関する技術的な知識やリソースが求められ、相応の運用負荷が発生することを考慮する必要があります。

運用サポートなし

MLflowはコミュニティ主導で開発されているため、公式なベンダーサポートが提供されていません。そのため、大規模な環境での導入や運用を検討する際には、システムの保守・運用に精通した技術者の確保が重要になります。また、技術的な問題や不明点が発生した場合でも、商用製品のようなベンダーからの直接的なサポートは期待できない点を考慮する必要があります。

カテゴリ別マーケットシェア

2025年8月 FitGap調査

MLflowのAIモデル開発プラットフォーム（AutoML／MLOps）マーケットシェア

シェア

事業規模

中小

中堅

大企業

サービス基本情報

リリース : 2018年

https://mlflow.org/

LF Projects運営サービス一覧

• 

  MLflow