モデル・ガバナンスとは

モデル・ガバナンスは、複雑な金融モデルのリスクに対処するために金融分野で生まれました。人工知能（AI）と機械学習（ML）技術が注目を集めるにつれ、モデル・ガバナンスの重要性は急速に高まりました。調査会社のMcKinsey社によると、78％の組織が少なくとも1つの業務でAIを使用していると報告しており、業務と戦略における意思決定にAIとMLモデルがいかに深く組み込まれているかが浮き彫りになっています。

モデル・ガバナンスの目的は、従来型の金融モデルであれ機械学習モデルであれ、モデルが意図したとおりに動作し、コンプライアンスを維持し、長期にわたって信頼できる結果を提供することを確保することです。強力なモデル・ガバナンス・フレームワークは、モデルのライフサイクル全体にわたって透明性、説明責任、再現性を徹底します。

銀行や保険などの規制業界では、モデル・ガバナンスは遵守すべき要件の1つです。米国では、通貨監督庁（OCC）が金融機関におけるモデル・リスクの管理に関する具体的なガバナンス慣行を概説しています。OCCのガイダンスには法的強制力はありませんが、規制検査中に使用されます。遵守違反があれば罰金やその他の罰則が科せられる可能性があります。

リアルタイムでの意思決定が標準となり、規制要件が進化するにつれて、効果的なモデル・ガバナンスは、AIを責任を持って活用することを目指す組織にとって重要な機能となるでしょう。

組織では、重要な意思決定をサポートするために複雑なモデルを使用することが増えています。銀行業界の信用スコアリングであれ、医療における患者のリスク評価であれ、これらのモデルの有効性は、それを管理するフレームワークの有効性に左右されます。

モデル・ガバナンスは、モデルの開発、デプロイメント、継続的なパフォーマンスを監視するための一つの構造です。モデル・ライフサイクルの各段階のコントロールと説明責任を明確化することで、組織はモデルの信頼性を維持し、ビジネス目標に沿ったものにすることができます。これにより、モデル・ガバナンスは、リスク管理、規制遵守、オペレーションの整合性を確保するための基盤となります。

ほとんどのモデル、特にMLモデルは、コアビジネスの業務プロセスに組み込まれています。適切なガバナンスがなければ、これらのモデルは時間の経過とともにドリフトし、モデルのパフォーマンスが低下し、偏った結果や、現在の市場状況や人口動態の傾向とは一致しない意思決定につながる可能性があります。金融や医療などの分野では、こうした不一致は現実世界に重大な影響を及ぼすかもしれません。

モデル・ガバナンスは、ビジネス成果に影響を与える前にこれらのリスクを評価し、軽減するためのメカニズムを提供します。さらに、組織はモデル・ガバナンスを使用して次のことを行うことができます。

• OCCおよびその他の規制機関の要件に準拠することで規制コンプライアンスを向上すること
• モデル・アウトプットの説明可能性、一貫性、信頼性を確保することで、関係者間の信頼を高めること
• オートメーションとガバナンスの統合ワークフローを通じて運用効率を最適化すること

AIの導入が加速するにつれ、モデル・ガバナンスは倫理的なAIを徹底するための基盤としても機能します。また、これにより、さまざまなユースケースにおけるモデルの設計とデプロイメントに、公平性、説明責任、透明性を組み込むことが可能になります。

モデル・ガバナンス・フレームワークは、多くの場合、アルゴリズム、データセット、利害関係者、ワークフローという広大なエコシステムに構造をもたらします。フレームワークは業界によって異なりますが、通常は次のコア・コンポーネントが含まれます。

有効なガバナンスはまず、モデル開発から始まります。ここでは、目標の定義、トレーニング用データの選択、データ・ソースの検証、モデル・インプットが意図したユースケースと一致していることの確認などが行われます。ここで重要になるのはデータ品質です。情報に瑕疵やバイアスがあれば、モデル・アウトプットの品質が低下する可能性があります。

モデルについて記したドキュメントには、特定の手法を選択肢た根拠、行われた仮定、使用されたデータセット、および期待されるモデル・アウトプットを記載する必要があります。このドキュメントは透明性の青写真として機能し、将来、更新や監査、モデル検証を効率化するのに役立ちます。

モデル・インベントリーが一元管理されることにより、組織は使用中のすべてのモデルを、その目的、所有権、方法論、ライフサイクルにおけるステータスとともに追跡できます。これには、財務モデル、信用評価アルゴリズム、不正検知に使用されるMLモデル、さらにはスプレッドシートに埋め込まれるモデルも含まれます。

適切に管理されたモデル・インベントリーは、より適切なリスク評価をサポートし、モデルの使用に関するリアルタイムの意思決定を促進します。

検証はモデル・リスク管理の重要な要素です。独立した検証チームが、モデルを履歴データに対してテストし（バックテスト）、金利や人口動態の変化などの動的な要因に対する感度を評価し、アウトプットがビジネスの期待と一致していることを確認します。

MLモデルの場合、検証は、アルゴリズムのバイアス、堅牢性、過剰適合のチェックにまで及びます。過剰適合とは、アルゴリズムがトレーニング用データに適合しすぎて（または完全に適合し）、他のデータから正確な結論を導き出せない状態を指します。目標は、インプットが変化してもモデルの結果が安定し、解釈可能であるようにすることです。

モデルがデプロイされた後もガバナンスはそこで終了するわけではありません。それは、パフォーマンスの低下、モデル・インプットのドリフト、データ品質の変化を検出するには、継続的なモデル監視が必要なためです。可観測性ツールは、精度や再現率などの指標を追跡し、再トレーニングや再調整が必要になる可能性のある異常を検知するのに役立ちます。

最新の機械学習オペレーション（MLOps）ワークフローでは、組織はデプロイメント・プロセスの一部を自動化し、ガバナンス・チェックを継続的インテグレーション、継続的デリバリー（CI/CD）のパイプラインに直接組み込むことができます。これにより、監視を損なうことなく反復処理を加速できます。

モデル・ガバナンスは、データサイエンティスト、リスク担当者、ビジネス・リーダー、コンプライアンス・チーム、監査人がそれぞれに主要な役割を果たす「チーム・スポーツ」です。各自の責任とワークフローを明確化することで、開発から検証、モデルの廃止まで、ライフサイクルのすべての段階で説明責任が確保されます。

効果的なガバナンスにはコミュニケーションも欠かせません。内部ダッシュボード、ガバナンス・レポート、あるいは部門横断型チーム専用のポッドキャストなどを通じ、関係者間で情報を効率的に共有する必要があります。

モデル・ガバナンスの原則は、それぞれ独自のリスク、規制、優先順位を持つさまざまな業界に適用されます。

モデル・ガバナンスは、ライフサイクル全体にわたってモデルを管理する方法について組織に責任を負わせる地域的および世界的な規制を通じて実施されます。特に次の規制が重要です。

SR 11-7は銀行におけるモデルリスク管理の標準を設定し、金融機関にモデルの完全なインベントリーを維持し、企業全体のガバナンス慣行を実施することを義務付けています。さらには、モデルが本来の目的を果たし、最新の状態に保たれ、外部の組織にも理解できるほど明確なドキュメントを用意しておくことことも要件に含んでいます。

全米保険監督官協会（NAIC）は、特に信用評価、価格設定、人口統計上の公平性に関連して、AIとアルゴリズムによる意思決定に関するモデル規制を導入しました。これらの要素は、保険引受および請求処理ガバナンスにとってますます重要になっています。

欧州連合の人工知能法は、欧州AI規制法または単純にAI法とも呼ばれ、EUにおけるAIの開発および使用を規制しています。この法律は、規制に対してリスクベースのアプローチを取り、AIがもたらすリスクに応じてAIに異なるルールを適用します。

一般データ保護規則（GDPR）に基づき、EU市民の個人データを処理するあらゆるモデルは、公平性、透明性、説明責任などの原則に従う必要があります。これは、特に説明可能性とデータ品質に関して、MLモデルのガバナンスに間接的に影響を与えます。

スイス金融市場監督機構（FINMA）と英国の健全性規制機構（PRA）は、金融サービスにおけるAIとモデルの使用に関するガイダンス（それぞれFINMAガイダンス08/2024とPRA監督声明SS1/23）を発行しています。

これらのドキュメントは、モデル・ガバナンス、MLモデルの説明可能性、包括的なモデルドキュメントなどの領域を扱っています。これらはSR 11-7と類似点がありますが、AI固有のリスクや運用上のレジリエンスなどの側面にそれぞれ独自の重点を置いています。

バーゼル・フレームワークは、効果的なリスクデータ集約とリスク報告（BCB 239）の原則を概説しており、これは、ドキュメンテーション、説明可能性、モデル・リスク監視などのモデル・ガバナンスの実践に直接結びついています。国際的に事業を展開する銀行は、多くの場合、SR 11-7と併せて、バーゼル・フレームワークを基本標準として使用しています。

モデル・ガバナンスの価値は明らかですが、大規模に実装するにはいくつかの課題があります。

• モデルの量と複雑さ：組織がより多くのMLおよびAIツールを導入するにつれて、正確なモデル・インベントリーを維持することが困難になります。特に、モデルがスプレッドシートやサードパーティー・プラットフォームに埋め込まれているなら、なおのことです。
  
  
• 説明可能性と信頼性：規制当局やビジネス・リーダーを含む多くの利害関係者は、説明可能なモデルを必要としています。パフォーマンスと説明可能性のバランスを取ることは、AIモデルのガバナンスにおいて依然として対立関係にあります。
  
  
• MLOpsとの統合：ガバナンス・フレームワークは、イノベーションを遅らせることなく、リアルタイムのワークフローとDevOpsスタイルのデプロイメントに適応する必要があります。

AIとMLがワークフローにさらに組み込まれるようになるにつれて、組織がモデル・ガバナンスに取り組む方法が新たな力によって形作られるようになります。検証、モデルのドキュメント化、モデルの監視などの基礎的なプラクティスは依然として重要ですが、いくつかの新たなトレンドが期待を再定義し始めています。

こうした傾向は、より広範な変化、つまりモデル・ガバナンスが防御的なアプローチから戦略的能力へと進化し続けていることを反映しています。構造化された部門横断的なガバナンスを導入することで、組織は機械学習モデルに対する信頼を強化し、イノベーションを加速できます。