オフボーディング AI 資産レビュー
AI システム、モデル、データセットのオフボーディングは、影響度評価、残存リスク管理、ドキュメントの保存、データ処理の決定、監査のトレーサビリティなど、AI 資産の評価、準備、廃止全体を通じてガバナンス、リスク、コンプライアンスの要件に確実に対処するのに役立ちます。
AI のリスクおよびコンプライアンスとAI コントロールタワー
AI モデルとデータセットのオフボーディングには、ガバナンスアクティビティと技術ライフサイクルアクションの両方が含まれます。これらの責任は通常、 AI のリスクおよびコンプライアンス (AIRC) と AI コントロールタワー (AICT) の間で共有され、各製品は退職プロセスのさまざまな側面に対応します。
オフボーディング中のガバナンスレビューには、AI 資産の廃止がユーザー、ビジネスプロセス、および依存システムに与える影響の評価や、関連するモデルまたはデータセットの継続的な使用、再利用、または廃止が適切かどうかの判断が含まれる場合があります。
退職時に実行されるアセスメントは、継続的な監視や退職後の義務を新たに導入するのではなく、AI 資産に関連するガバナンス義務が廃止前に完全に対処されていることを確認することを目的としています。
AIRC は、退職に関連するガバナンスレビューを実行して文書化するために使用され、AICT はガバナンスの結果に基づいて AI 資産の技術的なライフサイクルワークフローを管理するために使用できます。退職は、AI 資産所有者 [sn_ai_asset_mgmt.ai_asset_owner] またはスチュワード [sn_ai_governance_ai_steward] が AICT で退職要求を送信すると開始され、AIRC でガバナンスレビューアクティビティが推進されます。詳細については、「Create offboarding requests for AI assets」を参照してください。
AI モデルまたはデータセットが 1 つ以上の管理対象 AI システムで使用される場合、オフボーディングレビューには、資産が完全にオフボーディングされる前に、影響を受けるシステムが必要に応じて更新、修復、または廃止されていることを確認するための下流の依存関係の評価が含まれる場合があります。
オフボーディングに関連するガバナンスアクティビティは、ビジネス、法務、倫理、および安全への影響の評価に重点を置いていますが、技術ライフサイクルアクションは、完了したガバナンス結果に基づくアクセスの無効化、運用上の依存関係の削除、および AI インベントリレコードの更新に重点を置いています。
ガバナンスアクティビティには、廃止後も法務、倫理、安全、またはコンプライアンスリスクが残っているかどうかを評価し、それらの残存リスクがどのように軽減、受け入れ、または正式にクローズされるかを文書化することも含まれる場合があります。
退職時に AI のリスクおよびコンプライアンス で完了すること
AIRC は、AI 資産オフボーディングのガバナンス部分をサポートしています。AIRC を通じて、組織は廃止される AI モデルとデータセットに関連するリスク、影響、コンプライアンスに関する考慮事項をレビューして文書化します。AI モデルまたはデータセットが管理対象の AI システムに関連付けられている場合、退職アクティビティを AI システムレベルでレビューおよび追跡して、完全なガバナンス範囲を確保することができます。
AI ガバナンスのライフサイクルと、オフボーディングがより広範な AI 資産ライフサイクルにどのように適合するかの詳細については、「 AI ガバナンスライフサイクル と AI asset lifecycle」を参照してください。
AIRC では、実務者は、AI ライフサイクルの一環として、規制リスク分類のレビュー、影響度評価の完了または更新、適合性またはポリシー整合性レビューの実施などのアクティビティを実行できます。
詳細については、「AI ユースケースの影響度評価を実行する」と「AI 資産のリスクアセスメントを開始」を参照。
AIRC は、アセスメント、コントロール、問題、証明書など、AI 資産に関連するガバナンスレコードを維持します。これらのレコードは、AI 資産が廃止された後も引き続き使用できるため、監査の準備状況と履歴のトレーサビリティがサポートされます。
退職レビュー中に特定されたリスクと問題を AIRC で追跡して正式にクローズできるため、AI 資産が廃止される前にガバナンスの問題に確実に対処することができます。
必要なガバナンスレビューが完了し、関連する問題が解決または正式に承認され、AI 資産のライフサイクルステータスが廃止に更新されると、オフボーディングは完了したと見なされます。
資産の廃止前にガバナンスの問題を解決する方法の詳細については、「 AI のリスクおよびコンプライアンス での問題の修正」を参照してください。
退職中のアセスメント動作
退職中、 AI のリスクおよびコンプライアンス でのガバナンスアクティビティは、リスク分類、アセスメントステータス、およびライフサイクルステータスによって推進されます。取り込み中に選択された AI システムまたはモデルカテゴリ (エージェント型や生成型など) は、説明メタデータとしてのみキャプチャされ、アセスメントの作成、採点、ライフサイクルの動作は変更されません。
資産のリスク分類と既存のアセスメント範囲に基づいて追加の評価が必要であるとガバナンスレビューで判断された場合、オフボーディング中に影響度またはリスクアセスメントが作成されることがあります。同じタイプのアクティブなアセスメントが既に存在する場合、重複するアセスメントは作成されません。
オフボーディングが完了し、AI 資産のライフサイクル状況が廃止に更新されると、構成されたガバナンスルールに従って、資産に関連付けられている残りのオープンガバナンスアセスメントがクローズまたはキャンセルされます。履歴レコードは、監査とトレーサビリティのために引き続き使用できます。
退職レビューでは、規制、監査、または調査の目的で必要なドキュメント、アセスメント結果、およびデータ処理の決定が、AI 資産が廃止される前に保存されていることを確認することもできます。
AI 資産オフボーディング中のアセスメントガイダンス
退職中、組織は AI のリスクおよびコンプライアンス でさまざまなタイプのアセスメントを使用して、廃止される AI システム、モデル、またはデータセットに関連するガバナンスの決定をサポートする場合があります。考慮される特定のアセスメントは、資産のリスク分類、使用状況コンテキスト、および既存のガバナンス範囲によって異なります。
影響度評価は、退職の決定で AI 資産の廃止がユーザー、ビジネスプロセス、下流システム、または意思決定ワークフローにどのように影響するかを評価する必要がある場合によく使用されます。これらのアセスメントは、資産を廃止する前に対処する必要がある運用上、倫理上、または安全上の影響が廃止によってもたらされるかどうかを判断するのに役立ちます。
リスクアセスメントは、オフボーディング中に使用して、運用使用の終了後に存続する可能性のある法務、倫理、コンプライアンスのリスクなど、AI 資産に関連する残存リスクを評価する場合があります。リスクアセスメントを使用して、以前に特定されたリスクが廃止前に適切に軽減されているか、受け入れられているか、または正式にクローズされているかを確認することもできます。
オフボーディングが完了する前に、該当する義務が満たされていることを確認するために、規制または内部ガバナンス要件の対象となる AI 資産に対して適合性またはポリシー整合性レビューが実施される場合があります。
退職関連のアセスメントタスクの作成と順序付けは AI コントロールタワー を通じて管理され、 AI のリスクおよびコンプライアンス は退職の決定をサポートするために必要なガバナンスコンテキスト、アセスメントレコード、および監査のトレーサビリティを提供します。
特定のアセスメントタイプの実行の詳細については、「 AI ユースケースの影響度評価を実行する」、「 AI システムでリスクアセスメントを実行」、「 AI 資産のリスクアセスメントを開始」および「 AI 資産のリスクに関するリスクアセスメントを開始」を参照してください。