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本格的な展開に先立ち、制御された環境下でAIシステムを限定的な範囲で試験運用し、パフォーマンス、リスク、およびガバナンス統制を評価すること。
パイロットテスト（プレローンチ）段階では、綿密な監視のもと、実際のユーザー、データセット、またはワークフローの小規模なサブセットを対象にAIを実行します。パイロットテストでは、技術的なパフォーマンス（正確性、信頼性）、ガバナンス手段（ログ記録、エスカレーション）、およびユーザーエクスペリエンスを検証します。本番環境に拡張する前に、この結果に基づいて、しきい値の調整、プロセスの改善、追加のガードレールの設定などの微調整を行います。パイロットテストの結果は、ガバナンスの承認に必要なパイロット完了レポートに文書化されます。
実際の導入事例：
ある物流企業が、単一の都市における20台のトラックフリートを対象に、配送ルート最適化AIの試験運用（パイロット）を実施します。2週間の試験運用期間中、同社は燃料の節約量、適時配送率、およびインシデントログを監視します。ガバナンスチームは試験運用レポートをレビューし、安全上のインシデントやポリシー違反がないことを確認した上で、全国規模への展開を承認します。
