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AIモデルが性能、安全性、およびコンプライアンスの基準を満たしていることを確認するために、ベンチマーク、エッジケース、およびストレス条件下でモデルを評価する体系的なプロセス。
個別のコンポーネントに対する単体テスト、データパイプラインの結合テスト、過去のデータを用いた回帰テスト、エッジケース（敵対的シナリオや稀なイベント）、および拡張性とセキュリティに関するストレステストが含まれます。検証プロセスには、統計的なパフォーマンス指標、公平性の監査、およびコンプライアンスチェックが含まれます。ガバナンスにおいては、独立した査読者によって承認された包括的なテスト・検証チェックリストをクリアすることなく、いかなるモデルも本番環境に移行できないよう義務付けています。
実際の導入事例：
与信リスクモデルのテストスイートには、直近の融資データを使用したホールドアウト検証、シミュレーションされた景気後退シナリオによるストレステスト、所得やデモグラフィック（人口統計）属性グループ間のバイアステスト、そしてAPI負荷テストが含まれます。これらすべての段階をクリアして初めて、モデルはデプロイに向けた最終的な承認を得ることができます。
