AI ガバナンスとコンプライアンスの目標を監視し報告するために使用される定量的な指標（例えば、モデルの精度の変化、バイアスの修正時間）です。
組織または AI プロジェクトがガバナンス目標をどの程度効果的に達成しているかを示す、具体的かつ測定可能な価値指標です。たとえば、時間経過に伴うモデル全体の精度安定性、バイアス課題を検知して修正するまでの平均所要時間、最新の影響評価を備えたモデルの割合などが該当します。優れた KPI は戦略目標に紐づき、明確なしきい値を持ち、許容範囲を外れた際に迅速な介入を促せるよう、自動化されたダッシュボードで継続的に追跡されます。
あるリテール銀行では、KPI「月次モデルドリフト率」を追跡しています。これは、前回のキャリブレーション時点と比較した、与信リスクモデルの予測精度の低下を測定する指標です。ドリフトが3%を超えると、自動アラートがモデル再学習パイプラインを起動し、与信判断の信頼性を維持するとともに、社内の精度基準への準拠を確実にします。
