⑥ AIの社会実装と数理・統計／ 35. AI プロジェクトの進め方

Dockerとは

Dockerとは、OSやライブラリを含めて実行環境をコンテナ化する仮想化技術です。環境差異によるトラブルを防ぎ、再現性の高いAI開発・運用を可能にします。

この用語はG検定シラバスの「35. AI プロジェクトの進め方」に含まれます。章全体の用語は用語解説⑥（全52語）にまとまっています。

実行環境をまるごと箱に詰めて、どこでも同じように動かせるようにする技術です。

「私の環境では動く」問題

AI開発ではライブラリのバージョンがわずかに違うだけで動かない、結果が変わることが頻繁に起こります。

DockerはOSレベルからライブラリまでを1つにまとめて配布できるため、開発機でも本番でも同じ環境を再現できます。

MLOpsでは「同じ結果を再現できること」が極めて重要です。モデルの検証も、問題が起きたときの調査も再現できなければ成り立ちません。

またクラウドへのデプロイもコンテナ単位で行うのが一般的で、開発から運用までをつなぐ基盤技術になっています。

方式	特徴
仮想マシン	OSごと丸ごと動かす。重いが分離は強い
コンテナ	OSの機能を共有する。軽量で起動が速い

この軽さがあるため、同じ構成をいくつも並べて動かすことが容易になります。クラウド上でのAIサービス運用と相性がよい理由です。