論文の概要: Operationalizing AI: Empirical Evidence on MLOps Practices, User Satisfaction, and Organizational Context

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.09968v1
• Date: Sat, 11 Oct 2025 02:57:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-14 18:06:29.715637
• Title: Operationalizing AI: Empirical Evidence on MLOps Practices, User Satisfaction, and Organizational Context
• Title（参考訳）: 運用AI:MLOpsプラクティス、ユーザ満足度、組織コンテキストに関する実証的証拠
• Authors: Stefan Pasch,
• Abstract要約: 本稿では、G2.comから8000以上のAI開発プラットフォームのユーザレビューを分析する。 9つの確立された機械学習オペレーションに対するレビューの感情を測定する。 9つのプラクティスのうち7つは、ユーザの満足度と大きなポジティブな関係を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Organizational efforts to utilize and operationalize artificial intelligence (AI) are often accompanied by substantial challenges, including scalability, maintenance, and coordination across teams. In response, the concept of Machine Learning Operations (MLOps) has emerged as a set of best practices that integrate software engineering principles with the unique demands of managing the ML lifecycle. Yet, empirical evidence on whether and how these practices support users in developing and operationalizing AI applications remains limited. To address this gap, this study analyzes over 8,000 user reviews of AI development platforms from G2.com. Using zero-shot classification, we measure review sentiment toward nine established MLOps practices, including continuous integration and delivery (CI/CD), workflow orchestration, reproducibility, versioning, collaboration, and monitoring. Seven of the nine practices show a significant positive relationship with user satisfaction, suggesting that effective MLOps implementation contributes tangible value to AI development. However, organizational context also matters: reviewers from small firms discuss certain MLOps practices less frequently, suggesting that organizational context influences the prevalence and salience of MLOps, though firm size does not moderate the MLOps-satisfaction link. This indicates that once applied, MLOps practices are perceived as universally beneficial across organizational settings.
• Abstract（参考訳）: 人工知能(AI)を活用、運用するための組織的取り組みには、スケーラビリティ、メンテナンス、チーム間の調整など、大きな課題が伴うことが多い。 これに対し、機械学習オペレーション(MLOps)という概念は、ソフトウェアエンジニアリングの原則とMLライフサイクルを管理するというユニークな要求を統合するためのベストプラクティスのセットとして登場した。 しかし、これらのプラクティスがAIアプリケーションの開発と運用においてユーザを支援するかどうかに関する実証的な証拠は依然として限られている。 このギャップに対処するため、G2.comから8000以上のAI開発プラットフォームのユーザレビューを分析した。 ゼロショット分類を使用して、継続的インテグレーションとデリバリ(CI/CD)、ワークフローオーケストレーション、再現性、バージョニング、コラボレーション、監視を含む、9つの確立したMLOpsプラクティスに対するレビューの感情を測定する。 9つのプラクティスのうち7つは、ユーザ満足度と大きな肯定的な関係を示し、効果的なMLOps実装がAI開発に有意義な価値をもたらすことを示唆している。 小規模企業のレビュアーはMLOpsの実践をあまり頻繁に議論せず、組織のコンテキストがMLOpsの流行と健全性に影響を与えることを示唆している。 このことは、一度適用されれば、MLOpsのプラクティスが組織設定全体にわたって普遍的に有用であると認識されることを示している。

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