例示：2026年8月の義務化を前に、産業メーカーで代表的なコンプライアンスエンゲージメントがどう進むか
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。
このケーススタディは、EU AI Act のもとでのAIシステム棚卸し・リスク分類・是正への体系的アプローチを示すものです。代表的なエンゲージメントの進め方を示すもので、顧客の成果を主張するものではありません。 例示的なシナリオであり、特定の顧客契約ではありません。
規模: 代表例：従業員1,000〜20,000名の産業メーカー
工場横断のAIシステムについて、2026年8月の義務化が効力を持つ前に、防御可能な EU AI Act 対応 — 棚卸し、リスク分類、監査対応可能な文書 — に到達する。
代表的なエンゲージメントは、システム棚卸しから技術的措置・文書化・継続的監視まで一気通貫で進みます — 産業プラントのポートフォリオに合わせた規模で。
エンゲージメントでは、完全なAIシステム発見とリスク分類から始め、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）と準拠ドキュメントを実装し、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します。
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
例示的な結果：分類済みの台帳、システム別の是正計画、そして厳格な監査人でも追跡できるガバナンス — メーカー自身のチームが所有する想定です。顧客の成果を主張するものではありません。
EU AI Act準拠 · Production Readiness Review · 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