はじめに 昨今、様々な機械学習（深層学習を含む。以降、ML）の手法が提案されるとともに、社会実装や業務適用に向けたプロジェクトが開始されています。 しかし、現実問題をMLで解き、社会的・実務上の価値に繋げることは容易ではなく、多くのプロジェクトがPoC（Proof of Concept, 技術の概念検証）で止まっています。（PoC疲れ、PoC地獄、PoC貧乏といった単語すら登場しています...） ここ数年で多くのPoCが行われた結果、様々な反省点や改善手法が提案されてきており、本記事では、特に有意義だった下記の2論文+個人的な経験を踏まえて、社会実装・業務適用に向けた機械学習プロジェクトの進め方について、まとめてみたいと思います。 参考文献 Using AntiPatterns to avoid MLOps Mistakes How to avoid machine learning pi