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AIの運用が、組織の方針、規制上のルール、および倫理的ガイドラインに準拠していることを保証する、自動または手動のメカニズム。
ポリシー・アズ・コード（Policy-as-Code）による検証、アドミッション・コントローラー、自動監査などの「技術的統制」と、ランタイムおよびデプロイ時にコンプライアンスを検証する「人的レビュープロセス」の組み合わせ。ポリシー適用ツールは、モデルのビルド、デプロイ、およびAPI呼び出しをインターセプトし、ポリシー定義（データ利用ルール、モデルリスクのしきい値など）と照合して検証し、逸脱があればブロックまたはフラグを立ててレビューを促します。
実際の導入事例：
金融サービス企業がデータ保持ポリシーをポリシーエンジンで体系化します。PII（個人特定情報）フィールドに定義されたTTL（有効期間）よりも古いストレージ操作はすべて自動的に消去されます。モデルのトレーニングジョブが消去されたデータをロードしようとすると、エンジンはそのジョブを拒否し、データガバナンスチームに通知します。
