組織の知識（例：モデル文書、監査ログ）を取得、整理、共有するための実践とツール。これにより、再現性と監督が確保されます。
AIライフサイクルにおけるあらゆる成果物と意思決定を体系的に記録するための一連のプロセス（Wiki、モデルレジストリ、データカタログ、トレーニング記録リポジトリなど）です。ナレッジマネジメントにより、モデルをデータソース、ハイパーパラメーター、監査レビューまで遡って追跡できることが担保されます。ガバナンスでは、将来の監査、モデル更新、または規制当局からの照会に効率的かつ透明性をもって対応できるよう、メタデータ標準、バージョン管理、保持ポリシーを義務付けます。
あるグローバル保険会社は、すべてのモデル実行において、コードのコミット、データバージョンID、ハイパーパラメータ、評価指標、レビュー担当者のコメントを記録する、MLflowベースのナレッジマネジメントプラットフォームを活用しています。規制当局から不正スコアリングAIの開発履歴の提出を求められた際にも、チームは数分で完全な監査証跡を取得し、再現性とコンプライアンスを実証します。
