エンタープライズ AI ガバナンス: モデルレジストリと評価基準

2026 年初頭のエンタープライズ AI チームは、モデルの性能だけでなくライフサイクル管理に重点を置くようになっています。モデルレジストリ、評価スイート、リスク分類は標準要件へと移行しています。

なぜ今なのか？

• 数十におよぶモデルとそのバージョンに対して、責任者と追跡可能性が必要になるため。
• モデルの誤動作が重要なワークフローへ影響するケースが増えているため。
• コンプライアンスおよび監査への備えが必須となっているため。

ガバナンススタックの概要

• モデルレジストリ: バージョン、データソース、使用メモを一元管理。
• 評価スイート: 自動テストおよびリグレッションチェック。
• リスク分類: モデルの利用状況に基づくリスク階層化。
• モニタリングと監査ログ: 振る舞いの追跡とインシデント記録。

実務で何が変わるのか

• 最低基準を下回るモデルをリリースできないゲートの導入。
• 機密データ漏えいを防止する出力フィルタ。
• プロダクト、セキュリティ、リーガル各チーム間の明確な意思決定プロセス。

クイックスタートステップ

• すべてのモデルを棚卸しし、責任者を割り当てる。
• 重要なワークフロー向けの評価基準を定義する。
• レビューサイクルとレポート頻度を設定する。
• コンプライアンス要件を技術的チェックへと落とし込む。

まとめ

エンタープライズ AI の成長は、モデル品質と同じくらいガバナンス成熟度で測られる時代になりました。2026 年の焦点は「より良い AI」だけでなく「制御可能な AI」です。