本論文では、産業界における機械学習運用（MLOps）の実践が増加する中で、運用技術（OT）システムとの統合に関する主要な課題を分析し、MLOpsを既存のOTリファレンスモデルに埋め込むための体系的アプローチを提案しています。具体的には、Industry 4.0のリファレンスアーキテクチャモデル（RAMI 4.0）や国際自動化学会標準95（ISA-95）のMLOps統合への適合性を評価し、実世界のユースケースを元にMLOpsライフサイクル要素をRAMI 4.0に詳細にマッピングしました。結果として、標準的なMLOpsの実践をOT環境に直接移植することはできないものの、既存のリファレンスモデルを活用した構造的な適応が成功する統合への道を提供することが示されています。