MLモデル実装にStrategy パターンを導入してみた

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1. ©Fusic Co., Ltd. 0 MLモデル実装にStrategy パターンを 導入してみた 2026.03.04 佐藤 礼央奈 X: @xthixsl_ml Python Meetup Fukuoka #6
2. ©Fusic Co., Ltd. 1 自己紹介 はじめに 佐藤 礼央奈 R E O N A S AT O 株式会社Fusic エンジニア 東京の大学を卒業。在学中にエンジニアとして3社で約2年半の長期イン ターンを経験。機械学習や生成AIの研究開発に携わる中で、MLモデルの 本番運用に興味を持ちMLOpsに関心を深める。生成AIも取り入れた開発 や、AWSパートナー企業での経験から、同領域に強みを持つFusicに魅力 を感じ、2025年に新卒入社。
3. ©Fusic Co., Ltd. 2 MLのモデル比較、if/elifで切り替えていました
4. ©Fusic Co., Ltd. 3 if/elif 分岐 • モデルが増えるたびに分岐が膨らみ • 責務が集中して保守しづらい Before Strategy パターン • 各モデルを独立クラスに分離し • 共通インターフェースで差し替え可能にする After Strategyパターン = アルゴリズムを分離し差し替え可能にする
5. ©Fusic Co., Ltd. 4 Strategy fit / predict の 共通インターフェースを定義 01 RF・LightGBM・NN 等を 個別クラスとして実装 ConcreteStrategy 02 Context 戦略を保持し 学習・予測・評価を実行 03 fit / predict の共通インターフェースで構成を統一
6. ©Fusic Co., Ltd. 5 Strategy fit / predict の 共通インターフェースを定義 01 RF・LightGBM・NN 等を 個別クラスとして実装 ConcreteStrategy 02 Context 戦略を保持し 学習・予測・評価を実行 03 fit / predict の共通インターフェースで構成を統一 利用者がわかりやすいかつ、 新しいモデルを追加・実験がしやすくなった。
7. ©Fusic Co., Ltd. 6 Strategy fit / predict の 共通インターフェースを定義 01 RF・LightGBM・NN 等を 個別クラスとして実装 ConcreteStrategy 02 Context 戦略を保持し 学習・予測・評価を実行 03 fit / predict の共通インターフェースで構成を統一
8. ©Fusic Co., Ltd. 7 まとめ 各モデルの実装詳細を個別クラスに閉じ込め呼び出し側は共通操作だけに集中 新しいモデルの追加はクラス1つ既存コードの修正は不要 Point.01 Point.02
9. ©Fusic Co., Ltd. 8 Thank You We are Hiring! https://recruit.fusic.co.jp/ ご清聴いただきありがとうございました