モデルレジストリとは
モデルレジストリ（Model Registry）とは、機械学習モデルのバージョン管理、メタデータの追跡、ライフサイクル管理を行うための集中管理システムです。モデルの開発からステージング、本番環境への昇格、引退までの各段階を体系的に管理し、MLOpsの基盤として機能します。
モデルレジストリの主要機能
モデルレジストリはモデルのバージョニング（異なるバージョンの管理）、ステージ管理（開発→ステージング→本番→アーカイブ）、メタデータの記録（ハイパーパラメータ、学習データ、性能指標）、モデルアーティファクトの保管、アクセス制御などの機能を提供します。
代表的なツール
MLflow Model Registryは最も広く使われているオープンソースのモデルレジストリです。Weights & Biases Registry、Neptune.ai、Amazon SageMaker Model Registry、Google Vertex AI Model Registryなどの選択肢もあります。これらのツールはモデルの系譜（Lineage）を追跡し、どのデータとコードでどのモデルが生成されたかを記録します。
モデルレジストリの重要性
本番環境で複数のモデルを運用する場合、どのバージョンのモデルがどの環境で稼働しているかを正確に把握することが不可欠です。モデルレジストリにより、モデルの再現性、監査対応、ロールバック、A/Bテストの管理が可能になり、信頼性の高いMLシステムの運用を支えます。