モデル登録・審査：Model Registry
なぜモデル登録と審査が必要か？
製薬・医療研究での機械学習モデルは、単なる実験ツールではなく、規制要件や監査を意識した「研究資産」として扱う必要があります。
- ADMET予測モデル
- 医療画像診断支援モデル
- 電子カルテを用いた疾患リスク予測モデル
これらを実際に運用へ移す際に重要なのが、モデル登録・審査（Model Registry）です。
Model Registryは、学習済みモデルを一元管理し、「ステージング → 本番」という承認フローを通して、安全に利用できる状態を保証します。
Model Registryの基本フロー
ステップ1：モデル登録
- 学習完了後、成果物（model.tar.gz, メタ情報）をS3に保存
- SageMaker Model Registryに 新しいバージョン として登録
- メタデータ（学習データのID、特徴量バージョン、ハイパーパラメータ設定）を付与
ステップ2：承認フロー
- ステージング環境
新しいモデルをテストデータや検証用データで評価
→ 研究チームがレビュー - 本番環境
研究責任者または承認担当者が「Approved」を付与
→ API/Batch推論に利用可能となる
ステップ3：本番デプロイ
- 本番環境へのデプロイは「Approved」のみ許可
- 旧バージョンとの比較・切替も容易
AWSでの実装例
モデル登録（Python SDK例）
from sagemaker import ModelPackage
model_package = ModelPackage.register(
model_data="s3://your-bucket/models/admet/xgb_model.tar.gz",
role="arn:aws:iam::123456789012:role/SageMakerRole",
model_package_group_name="ADMET-Models",
inference_specification={
"containers": [{
"image": "763104351884.dkr.ecr.ap-northeast-1.amazonaws.com/xgboost:1.7-1",
"modelDataUrl": "s3://your-bucket/models/admet/xgb_model.tar.gz"
}],
"supportedContentTypes": ["text/csv"],
"supportedResponseMIMETypes": ["text/csv"]
},
metadata_properties={
"CommitId": "abc123",
"GeneratedBy": "training-job-001",
"ProjectId": "ADMET-Prediction"
}
)
モデル承認フロー
PendingManualApproval状態で登録- 担当者が検証結果を確認後、
Approvedへ変更 - CloudTrailに操作ログが残り、監査対応可能
監査ログと説明責任
製薬・医療分野では、モデルの精度だけでなく「どのデータで、誰が、いつ作成し、どう承認したか」を明確にする必要があります。
CloudTrailログ
- モデル登録/承認/削除といった全操作がCloudTrailに記録
- 規制当局（FDA, PMDAなど）への説明責任を果たせる
メタデータ付与
- データセットID：学習に用いたデータのバージョン
- 特徴量バージョン：Feature StoreやParquetの参照先
- Git Commit ID：コードバージョンを追跡
- 担当者名：承認者、開発者の記録
これらをModel Registryに紐付けることで、完全なトレーサビリティを実現できます。
製薬・医療分野での活用シナリオ
- ADMET予測モデル
- 複数候補モデルを登録し、承認後のみ大規模スクリーニングに使用
- 診断支援AI
- 医療機器ソフトウェア（SaMD）の規制要件に合わせて、承認フロー必須
- 共同研究プロジェクト
- 研究機関・企業間でモデルの共有と承認を厳密に行うことで、透明性を確保
まとめ
- Model Registry によって、学習済みモデルをステージングから本番へ安全に移行可能
- CloudTrailログとメタデータ によって、監査対応や説明責任を担保
- 製薬・医療分野では、再現性・透明性を確保するために必須の仕組み
弊社では、製薬・医療分野に特化した モデル登録・承認フローの設計支援 を行っています。
- Model Registryを用いたガバナンス導入
- CloudTrailログによる監査対応
- 説明責任を意識したメタデータ設計