投稿者 global-ai-media 
米国カレッジバスケットボールの名門カンザス大学を長年率いてきたビル・セルフ監督の去就が、1つの敗戦を機に注目されています。一見、AI技術とは無縁のスポーツニュースですが、長期的に機能してきたシステムや戦略が環境変化によって効力を失う様子は、機械学習モデルにおける「劣化」や「ドリフト」の問題と深く重なります。本稿では、この事例をメタファー（暗喩）として、日本企業が直面するAI運用の課題と、継続的な改善を支えるMLOpsの必要性について解説します。
勝利の方程式も永遠ではない：環境変化とシステムの陳腐化
Sports Illustratedが報じたところによると、カンザス大学バスケットボール部のビル・セルフ監督の任期が、予想よりも早く終わりを迎える可能性が浮上しています。ウェストバージニア大学に対する手痛い敗北は、長年チームを勝利に導いてきた名将の手腕や戦略が、現在の環境や対戦相手に対して以前ほど有効ではなくなっている可能性を示唆しています。
この事象は、AIや機械学習の世界における「コンセプトドリフト（Concept Drift）」と呼ばれる現象と酷似しています。コンセプトドリフトとは、時間の経過とともに予測対象のデータの統計的特性が変化し、過去のデータで学習したAIモデルの予測精度が低下することを指します。スポーツの世界でルール変更や選手の身体能力向上、戦術のトレンド変化が起こるように、ビジネスの世界でも市場環境、顧客の嗜好、法規制は常に変化しています。
かつて「最強」とされたアルゴリズムや戦略であっても、メンテナンスなしに使い続ければ、いずれ時代遅れとなり、誤った判断を下すリスク要因となります。
日本企業が陥りやすい「作りっぱなし」のリスク
日本国内のAIプロジェクトにおいて散見される課題の一つに、PoC（概念実証）や初期開発には多大なリソースを割く一方で、運用フェーズにおける「モニタリング」や「再学習」の計画が不十分である点が挙げられます。これは、システムを一度導入すれば長期的に安定稼働すると考える、従来のITシステム導入の商習慣やマインドセットが影響している側面があります。
しかし、生成AIや予測モデルは「生もの」です。カンザス大学の事例が示すように、過去の実績が未来のパフォーマンスを保証するわけではありません。特に日本では、一度定着した運用フローや組織体制を変更することに慎重な傾向がありますが、AI活用においては、モデルの劣化を早期に検知し、迅速にモデルを更新（再学習）するか、あるいは全く新しいモデル（戦略）に切り替える柔軟性が不可欠です。
MLOpsとAIガバナンスによる持続可能な運用
こうしたリスクに対応するために不可欠なのが、MLOps（Machine Learning Operations）の概念です。これは、機械学習モデルの開発・運用を統合し、継続的にモニタリングと改善を行うための手法や文化を指します。
具体的には、モデルの推論精度を常に監視し、あらかじめ定めた閾値を下回った場合にアラートを出したり、自動的に再学習パイプラインを走らせたりする仕組みを構築します。また、AIガバナンスの観点からは、「いつモデルを引退させるか」という撤退基準や更新基準を明確にしておくことも重要です。人間（監督）の進退と同様、AIモデルの引き際を判断することは、ビジネスへの悪影響を防ぐための重要な経営判断となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のスポーツニュースをAI実務の視点で読み解くと、以下の3点が日本企業への重要な示唆として浮かび上がります。
1. モデルの「賞味期限」を前提とする
AIモデルは開発して終わりではなく、リリース直後から劣化が始まると認識すべきです。導入計画の段階で、再学習のコストや運用体制（MLOps）を予算化しておく必要があります。
2. 変化を検知するモニタリング体制の構築
精度低下や環境変化を数値で把握できるダッシュボードや監視システムを整備してください。担当者の「肌感覚」だけに頼る運用は、対応の遅れを招くリスクがあります。
3. 撤退・更新の意思決定プロセスの整備
既存のAIモデルが機能しなくなった際、誰の権限で、どのような基準でモデルを停止・更新するのかを定めておくことが、AIガバナンスの第一歩です。