AI 資産ライフサイクル

AI 資産ライフサイクルは、耐用年数を通じて AI システム、AI モデル、プロンプト、またはデータセットを管理するために従う必要がある一連のステージを定義します。

AI 資産ライフサイクルステージ

AI 資産ライフサイクルは、次のステージで構成されています。

オンボーディング

オンボードステージでは、組織に AI 資産を導入します。このステージでは、資産のバージョンやドキュメントなど、AI 資産に関する重要な詳細を定義できます。

評価

評価ステージでは、AI 資産を評価して、その有効性、効率性、信頼性、および組織の目標との整合性を判断します。この評価には、各 AI 資産のパフォーマンス、ビジネスとリスクの影響度、規制コンプライアンス、および全体的な価値のアセスメントが含まれます。

構築およびテスト

ビルドおよびテストステージは、展開の準備のための AI 資産の開発とテストです。AI 資産を開発するときは、資産を作成し、適用可能なアルゴリズムをコーディングし、関連するデータソースを統合する必要があります。AI 資産を開発した後、テストを実行して、資産が正しく機能し、パフォーマンス基準を満たし、正確な結果が生成されることを確認できます。バグを特定して解決することもできます。

展開

展開ステージでは、AI 資産を既存のワークフローに統合します。このステージでは、AI 資産のパフォーマンスを追跡するためのモニタリングを設定することもできます。各 AI 資産は、組織内の特定のサブセットのユーザーのみが使用できる段階的なロールアウト、または組織内の任意のユーザーが使用できる完全なロールアウトのいずれかを通じて展開することを選択できます。

AI ライフサイクルステージの完了の詳細については、次を参照してください。 AI 資産ライフサイクル全体

ライフサイクルステージ別の AI 資産の表示の詳細については、次を参照してください。 ライフサイクルステージ別の AI 資産を表示