対話型AIシステムが複雑化し、大規模に展開される中で、その開発および運用を効率的に管理する枠組みが求められている。本論文では、DevOpsおよびMLOpsの原則を基盤とし、大規模な対話システムの継続的な開発・運用管理を支援する「DialOps」を提案する。対話システムに特有の課題として、多モジュールの統合、リアルタイム性、モデルの継続的学習、動的なシナリオ管理等が存在する。DialOpsは、自動化された統合パイプライン、リアルタイムのシステムモニタリング、ユーザーフィードバックに基づくモデルの継続的な再学習を通じてこれらの課題に対応する。言語学習ドメインを事例として取り上げ、対話体験の向上の取り組みを紹介し、今後の課題について議論する。
