継続的なモニタリング
AI システムのパフォーマンス、データドリフト、バイアス指標、セキュリティイベントを継続的に追跡し、新たなリスクを長期的に検出して対処します。
Definition
モデル監視 (精度、ドリフト)、データパイプラインの健全性 (取り込み失敗)、公平性評価 (人口格差)、セキュリティアラート (侵入検知) が含まれます。継続的な監視には、ダッシュボード、自動アラート、定期的なレビューが使用されます。ガバナンスでは、補償範囲要件、閾値の定義、インシデント対応プレイブックの監視、監視機関への定期的な報告が義務付けられています。
Real-World Example
ある電子商取引プラットフォームは、レコメンデーションエンジンを毎日監視して、精度の低下、ユーザーセグメントの偏り、ランタイムエラーがないかを調べています。カスタムダッシュボードにはすべての指標が表示されます。指標がしきい値を超えると、ML Ops チームは Slack アラートを受け取り、事前に定義されたインシデント対応プロトコルに従って調査と修正を行います。
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