組織がAIシステム全体で説明可能性の実践を実装、測定、管理するために使用する、体系的なアプローチまたはガイドラインのセット。
ポリシー文書、技術標準、プロセスワークフローで構成されることが多い正式化されたプログラムであり、説明可能性技術をいつ・どのように適用するかを規定し、必要な説明形式（例：テキスト、ビジュアル）を定義し、役割（説明責任者、監査担当者）を設定し、チェックポイント（設計レビュー、本番導入前の検証、定期監査）を確立します。これにより、組織のリスクおよび規制要件に整合した、一貫性があり監査可能なXAI導入を実現します。
ある医療提供者は、次の事項を義務付けるXAIフレームワークを採用しています。(1) すべての診断モデルにおいて、各予測に対するローカルな説明を含めること。(2) 真値に基づく特徴量の影響との一致度で測定した説明の忠実度が90%を超えること。(3) 四半期ごとのXAI監査により、モデルの再学習後も説明の正確性が維持されていることを検証すること。
