AIシステムの性能、データドリフト、バイアス指標、セキュリティイベントを継続的に監視し、時間の経過とともに新たに発生するリスクを検出し対処します。
モデル監視（精度、ドリフト）、データパイプラインの健全性（取り込み失敗）、公平性評価（人口統計学的格差）、およびセキュリティアラート（侵入検知）を包含します。継続的な監視には、ダッシュボード、自動アラート、定期的なレビューが活用されます。ガバナンスでは、監視対象範囲の要件、しきい値の定義、インシデント対応プレイブック、ならびに監督機関への定期報告を義務付けます。
あるeコマースプラットフォームでは、レコメンデーションエンジンを日次で監視し、精度低下、ユーザーセグメントのバイアス、実行時エラーを確認しています。カスタムダッシュボードですべての指標を可視化し、いずれかの指標がしきい値を超えた場合には、MLOpsチームにSlackアラートが送信され、あらかじめ定義されたインシデント対応プロトコルに従って調査と是正を実施します。
