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AIシステムの継続的なコンプライアンス遵守とリスク管理を保証するため、その開発、デプロイ、監視、維持管理、そして廃棄に至るプロセスを統合的に管理・統制すること。
構想策定、要件定義、設計、テスト、リリース、継続的なモニタリング（パフォーマンス、バイアス、セキュリティ）、定期的な再学習、バージョン管理、そして安全な廃棄に至る、エンドツーエンドのガバナンス。ライフサイクル管理は、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）を使用して、あらゆる段階でコンプライアンスを徹底し、承認、変更、および廃止計画を記録する監査証跡を保持します。
実際の導入事例：
ある金融サービス企業では、MLOpsプラットフォームを利用して信用スコアリングモデルを管理しています。新しいモデルのバージョンが作成されるたびに、自動的に影響評価、バイアスチェック、およびセキュリティスキャンが実行されます。モデルは、再検証されない限り1年後に自動的に廃止されるため、古いシステムや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。
