watsonx.governance
生成AIモデルと機械学習モデルの両方で、責任ある透明で説明可能なデータとAIのワークフローを実現します。
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AIガバナンスで「ブラックボックスを打破する」

すべてのモデルが等しく作成されているわけではありませんが、ビジネス全体で責任ある倫理的な意思決定を推進するために、すべてのモデルにはガバナンスが必要です。watsonx.governanceは、組織のAI活動を指揮、管理、監視し、ソフトウェアの自動化を採用することで、リスクの軽減、規制要件への対応、生成AIと機械学習モデルの両方の倫理的な懸念に対処する能力を強化します。
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電子書籍：AIガバナンスで責任あるAIワークフローを構築
責任あるAIを構築することの価値 コンプライアンス

AIを管理することで、今後世界中で施行される安全性と透明性に関する規制や政策に対応します。

 詳細はこちら リスク管理

リスクを未然に検知し、軽減します。公平性やバイアス（偏り）、ドリフト（性能の劣化）、新しいLLMメトリクスを監視します。

 詳細はこちら ライフサイクル・ガバナンス

IBMやオープンソース・コミュニティー、その他のモデル・プロバイダーのAIモデルを管理、監視、制御します。

 詳細はこちら

AIガバナンスのための強力なツールキット

AIワークフローを運用化して効率性と正確度を向上 運用上のリスク、ポリシー、コンプライアンス、財務管理、ITガバナンス、内部監査と外部監査を網羅する、自動化された拡張性の高いガバナンス、リスク、コンプライアンス（GRC）ツールにアクセスします。モデルのリスクを事前に検知して軽減し、AI規制を強制力のあるポリシーに変換して自動適用します。
モデルを追跡して透明性のあるプロセスを構築 AIライフサイクル全体でモデルを監視、カタログ化、管理します。バイアス（偏り）やドリフト（性能の劣化）を未然に特定、軽減し、モデルの再学習の必要性を軽減することで、予測精度を改善します。
モデルのメタデータを取得して文書化し、容易にレポートを生成 モデルの検証者と承認者はファクト・シートにアクセスし、モデルのライフサイクルの最新情報をいつでも確認できます。モデルとなるファクトは、説明可能性の実現を促進し、監査、ステークホルダー、株主、顧客からの要求に対応できます。
可視性と説明可能なAIの成果の向上 コラボレーション・ツールとユーザー・ベースの動的なダッシュボード、チャート、多面的なレポートを使用します。コンプライアンスが組織全体の責任となる環境を整備しながら、プロセスの可視性とモデル結果の説明能力を向上させます。

ユースケース

収益性の最適化 公正で透明性のある承認プロセスを実施します。潜在的なバイアスのリスクを軽減します。モデルとなるファクトの自動文書化で、与信判断にも対応します。
需要予測の改善 正確性を改善し、プロセスの効率と生産性を長期的に向上させます。
公正な雇用慣行の推進 公正な意思決定を可能にし、バイアス（偏り）を検知して軽減し、監査支援のための文書を提供します。
IBMと提携して、watsonx.governanceで管理された高度な商用ソリューションを提供することで、顧客のニーズにより適切に対応できます。

参考情報

AIの成功にはガバナンス、つまり組織のAI活動を指揮、管理、監視する能力が必要です。 ブラックボックスに光を当てる：組織がAIの導入に苦慮する3つの理由 組織が責任あるAIを必要とする3つの理由 AIガバナンスの3段階アプローチをご確認ください。

倫理的なAIの監視が可能なガバナンス・システムの構築方法に関するインサイトをご覧ください。

 責任ある形でAIを拡張するための4つの戦略 IBMの学際的なアプローチが責任あるAIを推進
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IBMのデータ・ストアがデータレイクの柔軟性とウェアハウスのパフォーマンスを組み合わせて活用する方法をご覧ください。
IBMのAIとデータのプラットフォーム「watsonx」の詳細をご覧ください。 
次のステップ

組織のAIアクティビティーを指揮、管理、監視するためのガバナンス戦略を策定します。

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脚注

IBMの計画、方向性、指針に関するステートメントは、IBMの独自の裁量により、予告なく変更または撤回される場合があります。詳しくは料金体系 をご覧ください。ソフトウェアの料金体系で特に明記がない限り、すべての機能、性能、潜在的な更新は、SaaSのみを対象とします。IBMは、SaaSとソフトウェアの機能や性能が同じであることを表明するものではありません。