エンドツーエンドの AI ライフサイクル管理でリスクを低減
堅牢なデータ管理プラクティスにより、AI 開発プロセス全体で透明性と説明責任を確保します。
策定した IT ガバナンス、環境、およびビジネスルールへの適合
AI の構築、プロトタイプ作成、およびデプロイ用の手順を作成し、定めたポリシーに準拠します。
プラットフォーム内のすべてのアクティビティと変更を追跡および監視
ユーザーアクションとシステムイベントの包括的な記録を提供して、セキュリティとコンプライアンスを確保します。
AI データの透明性を向上
バイアスを軽減し、監視を可能にすることで、AI データの透明性を高め、AI モデルの出力に対する信頼を築きます。
デプロイの変更を自動で認識
重要なモデル変更アクションが確実に記録、文書化されているかどうかを心配する必要はありません。自動生成されたログファイルを使えば、ユーザーによる追加のアクションなしに、各モデルや各デプロイの履歴を簡単に文書化できます。各モデルアクションに関連したすべてのバージョン、日付、モデルアーティファクト、およびユーザーが、ガバナンスログに記録されます。完全なデプロイレポートを適宜ダウンロードすることもできます。
役割ベースのアクセス制御と承認を効率化
システムや組織内のリソースにアクセスできる範囲を、ユーザーやグループごとに簡単に設定できます。ユーザーまたはグループに特定の役割を割り当て、それぞれに事前定義された権限や特権を付与することで、許可されたユーザーまたはグループのみが、特定のリソースにアクセスしたり特定のアクションを実行したりできるようになります。
モデルが本番環境に移行されると、すべての変更が組み込みの承認ワークフローによって安全に管理され、承認されたアクションのみが本番環境で適切な権限を持つユーザーによって実行されるようになります。予測 AI 資産と生成 AI 資産の両方が、一貫したガバナンス体制で管理されます。
意思決定とアクションを監査可能な形式で記録
AI イニシアチブを策定、運用するにあたって、シームレスなコラボレーションが可能です。モデルオブジェクトやデプロイに関するやり取りの記録が、そのモデルオブジェクトやデプロイと同じプラットフォーム上に保管されるため、重要なコンテキストや意思決定の理由をいつでも確認できます。特定のユーザーが実行したアクションや特定の日付に実行されたアクションを調査することも可能です。さらに、スタッフやモデルオブジェクトが時間の経過とともに変化しても、すべてのデプロイ履歴が保持されているので万全の態勢で監査に臨むことができます。
予測 AI と生成 AI の根本原因分析による透明性の向上
AI が弾き出した予測と生成した応答の根拠を明らかにします。予測の説明を使用して、特定の予測の根拠を深く掘り下げることで、モデルを繰り返し調査し、データに透明性をもたらすことができます。
生成 AI の引用情報を使用すると、プロンプトレベルで生成された応答の根拠となったベクターデータベース内の元情報を完全に可視化できます。これにより、応答の正確性を検証し、組織が正確なデータに基づいてビジネス上の意思決定を適切に行っているかどうかを確認できます。
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