機械学習モデルは、同じモデルを長期間運用し続けると予測精度が低下する可能性がある。そのため、機械学習を用いたシステムでは運用が終了するまでそのモデルを監視・更新し続けるという工程が必要である。そこで、これらの工程をパイプラインを活用して自動化することで、より少ない工程数でシステムの運用ができるのではないかと考えた。パイプラインを機械学習システムに適応させ、運用を自動化した結果、機械学習システムの運用に必要な工程数が減ることを示すことができた。