用語集
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AIのライフサイクルにおけるあらゆる成果物や意思決定を体系的に記録する、一連のプロセス（Wiki、モデルレジストリ、データカタログ、トレーニング記録のリポジトリなど）です。ナレッジマネジメントにより、モデルをそのデータソース、ハイパーパラメータ、監査レビューまで遡って追跡可能にすることができます。また、ガバナンスにより、メタデータの標準、バージョン管理、保持ポリシーが義務付けられるため、将来の監査、モデルの更新、または規制に関する問い合わせに対して、効率的かつ透明性の高い対応が可能になります。
例
あるグローバル保険会社は、MLflowベースのナレッジマネジメントプラットフォームを採用しています。このプラットフォームでは、すべてのモデル実行において、コードコミット、データバージョンID、ハイパーパラメータ、評価指標、そしてレビュアーのコメントが記録されます。規制当局から不正検知AIの開発履歴の提出を求められた際、このチームはわずか数分で完全な監査証跡を抽出することができ、再現性とコンプライアンスを実証しました。