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AIシステムのパフォーマンス、データドリフト、バイアス指標、およびセキュリティイベントを継続的に追跡し、時間の経過とともに発生するリスクを検知して対処します。
これには、モデルモニタリング（正確性、ドリフト）、データパイプラインの健全性（取り込みの失敗）、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）が含まれます。継続的なモニタリングには、ダッシュボード、自動アラート、および定期的なレビューが活用されます。ガバナンスにおいては、モニタリングの対象範囲要件、しきい値の定義、インシデント対応プレイブック、および監視機関への定期的な報告が義務付けられています。
実際の導入事例：
あるEコマースプラットフォームでは、推奨エンジンの精度低下、ユーザーセグメントの偏り、および実行時エラーについて毎日監視を行っています。カスタムダッシュボードにすべてのメトリクスが表示され、いずれかのメトリクスがしきい値を超えると、ML OpsチームにSlackでアラートが送信され、事前定義されたインシデント対応プロトコルに従って調査および修復が実行されます。
