閾値設定
AIの意思決定ルールにおいて、境界やカットオフ値（例：信頼度スコア）を設定し、偽陽性と偽陰性のようなリスクをバランスさせること。
自動化されたアクションを実行するタイミングと人によるレビューを必要とするタイミングを判定するために、意思決定のしきい値（信頼度、確率、またはスコアのカットオフ）を選定するプロセスを指します。しきい値は、リスク許容度、費用対効果分析、ならびにステークホルダーの選好に基づいて設定されます。ガバナンスプロセスでは、しきい値設定を文書化し、サブグループ全体で検証し、状況の変化に応じて定期的に再調整することが求められ、これにより最適なトレードオフが確保されます。
医療診断AIは、確信度が90%を超える場合にのみ、生検推奨のためにスキャンにフラグを付与し、誤警報を低減します。確信度が70～90%のスキャンは、レビューのために放射線科医へ送付されます。四半期ごとのキャリブレーションにより、これらの閾値が、見逃し診断率1%未満および過剰診断率5%未満という目標を維持できるようにしています。
「かつて手動でのレビューやポリシー作業に数週間かかっていたものが、Enzai では数分で構造化され監査可能になりました。AI ガバナンスが理論的でなく、実用的に感じられるのはこれが初めてです。」
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