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AIシステムの開発、展開、監視、保守、および廃止のための統合されたプロセスは、継続的なコンプライアンスとリスク管理を確保するために設計されています。
着想、要件定義、設計、テスト、リリース、継続的モニタリング（性能、バイアス、セキュリティ）、定期的な再学習、バージョン管理、安全な廃止に至るまでを網羅するエンドツーエンドのガバナンス。ライフサイクル管理では、標準化されたワークフロー、チェックリスト、およびツール（MLOpsプラットフォーム）を活用し、各段階でコンプライアンスを確実に徹底します。また、監査証跡により、承認、変更、ならびに廃止計画を記録します。
Real world example:
ある金融サービス企業では、クレジットスコアリングモデルを管理するためにMLOpsプラットフォームを活用しています。新しいモデルバージョンがリリースされるたびに、自動化された影響評価、バイアスチェック、セキュリティスキャンが実行されます。さらに、再検証が行われない限り、モデルは1年後に自動的に廃止されるため、陳腐化した、またはサポート対象外のシステムが本番環境で稼働し続けることはありません。
