Execution Context
この機能は、高度なAIシステム展開に必要となる、複雑で段階的な認証プロセスを制御します。リクエストを特定の担当者にルーティングし、各段階でポリシー制約を適用することで、システム全体の整合性を維持します。また、承認プロセスの全ライフサイクルにおいて監査ログを保持し、厳格なガバナンス下での機械学習運用における透明性と説明責任を確保します。
初期のデータ取り込み段階では、MLマネージャーインターフェースから保留中の承認リクエストを取得し、入力データの整合性を、あらかじめ定義されたスキーマ要件に基づいて検証します。
後続の段階では、指定された承認担当者に対して自動通知が送信されるとともに、リアルタイムのコンプライアンスルールとリスク閾値が同時に評価されます。
最終的な完了は、すべての関係者から署名済みの承認トークンを受け取った場合にのみ行われ、その際、規制当局の審査のための不変の記録が生成されます。
Operating Checklist
リクエストのメタデータを、ガバナンスポリシーに照らして検証します。
一次承認者キューへのルートリクエスト。
モデルの成果物に対して、コンプライアンスチェックを実行する。
合意が得られた時点で、最終的な承認記録を生成します。
Integration Surfaces
リクエスト受付ポータル
機械学習マネージャーは、セキュアなダッシュボードを通じてワークフローを開始し、そこでモデルの成果物をアップロードし、承認階層のパラメータを定義します。
コンプライアンスエンジンゲートウェイ
自動化されたエンジンが、受信したリクエストを現在の規制基準と照合し、その後、承認担当者へ転送します。
監査ログビューア
関係者は、集中型のログインターフェースを通じて、過去の承認履歴、タイムスタンプ、および意思決定の根拠をリアルタイムで確認できます。
