AIのリスクが顕在化する前に、それらの発生を示す先行指標（例：スコープ外予測の頻度、説明不能な意思決定の割合）。
特定のAIリスクへのエクスポージャーの高まりを示す先行的な指標です。たとえば、低信頼度または分布外推論の増加、フラグ付きポリシー違反の増加、あるいはアラート件数の急増などが含まれます。KRIは、潜在的な問題を早期に可視化し、リスク軽減のプレイブック（例：スロットリング、人的レビュー）を発動し、さらに財務および業務のKRIと並んでエンタープライズリスクダッシュボードに反映することで、プロアクティブなガバナンスを実現します。
ある医療提供者は、KRI「信頼度が < 50% のモデル推論の割合」を監視しています。1週間のうちにこのKRIが5%を上回る場合、データドリフトまたはシステム上の問題を示すシグナルとなり、患者ケアに影響が及ぶ前に、データサイエンスチームによる入力パイプラインの調査と診断モデルの再学習を促します。
