機械学習が組織やプロジェクトにこれまでにない価値をもたらすことが証明されています。機械学習には、イノベーションの加速、パーソナライゼーション、需要予測など、さまざまなユースケースがあります。しかし、課題もあります。それは、使用されるデータのソースが無数に存在し、ツールや依存関係のエコシステムも絶え間なく変化することから、ソリューションは流動的かつ、元の状態への再現性が低くなってしまうことです。 機械学習で構築するモデルが常に正しいとは限りません。そこで、モデルの精度を高めるために実験を繰り返します。その実験の信頼性を高めるには、モデルと結果の再現性を高める必要があります。再現性を高める機械学習実験においては、少なくとも次の項目の再現が期待されます。 データのトレーニング／検証／テスト コンピューティング 環境 モデル（関連するハイパーパラメータなど） コード しかし、機械学習での再現性の確保は、実際には非常に難しいタスクです。例えば、モデルのトレーニングに使用されたデータと同一のデータにアクセスする必要があります