AIシステムで個人データを収集、処理、または使用する前に、個人から明示的な許可を取得し記録するプロセスです。
法的および倫理的要件として、明確な同意ダイアログ、粒度の高い同意オプション（例：分析とパーソナライゼーションの区分）、および付与された同意の改ざん不可能なログ記録を通じて実装されます。ガバナンス上、同意の定期的な更新、容易なオプトアウト手段、ならびに同意撤回を確実に反映する仕組み（データ削除、処理停止）が求められます。同意記録は監査可能であるとともに、すべてのパイプラインにおいてユーザーの選好を適用できるよう、データアクセス制御と関連付けられていなければなりません。
あるフィットネスアプリは、新規ユーザーに対して「健康分析」および「ソーシャル共有」のチェックボックスを表示します。選択されたオプションは、同意台帳に保存されます。ユーザーが後に分析に関する同意を撤回した場合、システムはそのユーザーのデータをモデル学習パイプラインから自動的に除外し、監査のために変更履歴を記録します。
