機械学習ガバナンスとは何ですか?

なぜ組織は機械学習のガバナンスに苦労するのでしょうか? 組織の機械学習ガバナンスに取り組もうとすると、お客様が直面する主な課題が 5 つあります。

機械学習モデルのガバナンスは、組織がアクセスを制御し、ポリシーを実装し、モデルアクティビティを追跡する全体的なプロセスです。これは、モデルの障害、規制遵守、攻撃のリスクを軽減するために必要です。ガバナンスは、組織の収益とブランドに対するリスクを最小限に抑えるための基本です。効果的な機械学習ガバナンスを備えた組織は、モデルが本番環境でどのように実行されるかをきめ細かく制御して可視化できるだけでなく、AI/ML ガバナンス戦略を他の IT 戦略と統合することで、運用効率を高めることができます。

[[386444]]

ガバナンスにより、組織はモデルの結果に影響を与える可能性のあるすべての変数を可視化し、結果の精度やアプリケーションのパフォーマンスを低下させる可能性のある問題 (モデルドリフトなど) を迅速に特定して軽減できるようになります。これらの問題は、時間の経過とともに企業の収益に直接影響を及ぼし、ブランドに対する顧客の信頼を損なう可能性があります。

機械学習ガバナンスに関するホワイトペーパーでは、人工知能ガバナンスを管理するための 7 段階のフレームワークについて説明しています。

まず、組織が機械学習ガバナンスへの取り組みを強化する必要がある理由を知る必要があります。

急速に進化するデジタル市場で競争力を維持するために機械学習機能の拡張を競う組織にとって、機械学習ガバナンスは 2021 年に直面する最大の課題です。 (出典: 2021 年エンタープライズ機械学習トレンドレポート)

お客様が組織の機械学習ガバナンスに取り組む必要がある場合、私たちが直面する主な課題は 5 つあります。

• ベスト プラクティスの明確性の欠如: 機械学習ガバナンスはまだ初期段階にあり、組織には特定の環境で効果的に実装するための明確なロードマップや規範的な推奨事項が欠けています。
• 不十分な規制: 常に変化し曖昧な規制環境は不確実性を生み出し、企業はコンプライアンスを維持するために多大なリソースを投資する必要があります。対応できない企業は競争上の優位性を失う可能性があります。
• 既存のソリューションは手動で不完全です。現在ガバナンスを実装している組織でさえ、さまざまなツールと手動のプロセスを寄せ集めて使用しています。このようなソリューションは継続的なメンテナンスを必要とするだけでなく、カバレッジに重大なギャップも生じます。
• 機械学習は既存の IT 戦略に簡単に統合できません。効果的な機械学習ガバナンスには IT との連携が必要ですが、ほとんどの組織は依然として機械学習をブティック イニシアチブと見なしており、より標準化されたエンタープライズ IT プロセスやテクノロジー スタックに統合することが困難になっています。
• 機械学習の管理が不十分だと、企業資産にリスクが生じます。機械学習を導入する企業は、ブランドと利益にリスクが生じます。こうした偏ったモデルや十分に理解されていないモデルは、ブランドに対する顧客の信頼を損なう可能性があり、監視されていないモデルは生産時に失敗する可能性があります。

機械学習ガバナンスを改善するために組織はどのような手順を踏むべきでしょうか?

組織は、上記の機械学習ガバナンスの課題に対処できる MLOps プラットフォームを実装する必要があります。そうでなければ、組織は独自のソリューションを寄せ集めて維持するしかありません。いずれにしても、次の 7 つの重要な側面をサポートしていることを確認する必要があります。

• モデルのリスクに関するドキュメント、モデルのトレーニングと予測に使用されるデータ ソースの説明、モデル出力の送信先と使用方法などを含む完全なモデル カタログ。
• リスク勾配に基づく柔軟なモデルリスク管理フレームワーク: 高リスクのモデルはより多くの検証、テスト、監視を受け、低リスクのモデルはより軽いタッチを受け、ビジネスユニットまたはモデル開発者により多くの責任を委任します。
• レガシーシステムとデータアーキテクチャにモデルを展開および統合するための効果的なプロセスを備えている
• IT部門はツールを利用して本番環境のモデルを運用、管理、監視できるため、モデル開発者はモデル運用の手間から解放されます。
• モデルの精度とデータの一貫性を監視するツール。モデルの結果や入力データに偏りがあったり、入力データの品質が低下したりした場合にアラートを生成します。
• 予期しない状況を防ぐために、データまたはモデルへの変更が適切にテストされ、伝達されるようにする統合モデルおよびデータ変更管理プロセス。
• 標準化された監査レポートとログにより、レビュー担当者と監査担当者はモデルの結果、変更履歴、データ エラー、過去のモデル障害、実行されたアクションの記録を確認できます。