説明的な例：金融サービス向けEU AI Act準拠の達成方法—典型的な範囲：数十のAIシステム
理論上の導入シナリオです。実際に提供したクライアント案件ではありません。
この方法論デモンストレーションは、Hyperionが欧州の金融機関に対し、高リスクAIシステム（与信スコアリング、不正検知、カスタマーサービス）のEU AI Act準拠の達成を、GOVERNテクニックに基づいて支援する方法を示しています。
規模: 典型的なクライアント：10,000-50,000名
2026年8月の期限前に高リスクAIシステムの完全なEU AI Act準拠を達成し、監査対応ドキュメントとガバナンスフレームワークを整備する。
GOVERNテクニックを実装し、システムインベントリから技術的措置、ドキュメント、継続的モニタリングまで包括的なEU AI Act準拠を実現。
完全なAIシステム発見とリスク分類を実施。各高リスクシステムについて、必要な技術的措置（バイアステスト、説明可能性、人間による監視）を実装し、準拠ドキュメントを作成。明確な役割、プロセス、監査証跡を持つAIガバナンスオフィスを設立。持続可能性を考慮して設計—フレームワークは新システム展開時の継続的コンプライアンスをサポート。
MLflow（モデルレジストリ） · SHAP/LIME（説明可能性） · Fairlearn（バイアステスト） · Great Expectations（データ品質） · Evidently AI（モニタリング） · Confluence（ドキュメント） · ServiceNow（ガバナンス） · Python · SQL
説明シナリオ：ある企業のAIポートフォリオを想定し、監査対応のEU AI Act対応状況を達成する例示的な取り組み。
EU AI Act準拠 · AI戦略スプリント · AIガバナンス実装 · 技術ドキュメント · トレーニング＆能力移転