AIパイプラインとは？
読み方: エーアイパイプライン
30秒まとめ
データ収集からモデル学習・推論・デプロイまでの一連のAI処理を自動化した工程。
AIパイプラインの意味・定義
AIパイプライン（AI Pipeline）は、データ収集・前処理・特徴量生成・モデル学習・評価・推論・デプロイメントまでの一連のAI/ML処理を自動化・連結した工程です。手作業で各ステップを実行する代わりに、パイプラインとして定義することで再現性・効率性・品質管理が向上します。MLOps（機械学習オペレーション）の中核概念です。 パイプラインは大きく「学習パイプライン」と「推論パイプライン」に分かれます。学習パイプラインはモデルの定期再学習やA/Bテストを自動化し、推論パイプラインはリアルタイム/バッチでの予測処理を担います。Apache Airflow、Kubeflow、MLflow、Amazon SageMaker Pipelines、Vertex AI Pipelinesなどのツールが提供されています。LLMアプリケーションでは、LangChainやDifyでRAGパイプラインを構築するのが一般的です。