ISO/IEC 42001（J-54）の附属書 A.7.4 は、AI システムのデータ品質要求を定義して文書化し、実データがそれを満たすと検証するよう求めます。来歴や適法性、公平性も対象です。
ISO/IEC 42001（J-54）の附属書 A.7.4 は、AI システムのデータ品質要求を定義して文書化し、実データがそれを満たすと検証するよう求めます。来歴や適法性、公平性も対象です。
AIMS（AI マネジメントシステム）の運用や監査で、学習・検証用データの管理方針を確認する場面に出ます。RAG（G-15）に渡す社内資料の品質もここに繋がり、答えのちぐはぐさが切り方でなくデータ側に原因があることもあります。
上段に「品質要求を決める」箱、下段に「実データを検証する」箱を矢印でつなぎ、検証箱の下に来歴・適法性・公平性の 3 つの小さな札を並べる
擬人化ポンチ絵 · 後日差し込みAI に使うデータの品質要求を定め、実データを検証する仕組みです。
偏りや誤りに気づきやすくなり、後から原因を追いやすくなります。
品質が高いだけでは足りず、要求を文書化しておく必要があります。
RAG（G-15）に渡す社内資料や学習データの管理方針づくりに役立ちます。
まず自分のデータに何を求めるかを言葉にすることから始めます。
ISO/IEC 5259 シリーズ、プロベナンス、データガバナンス
「データが良ければ AI はうまくいく」という断定は避けている。