AIシステムのライフサイクル（A.6）

A.6 は、AIシステムを責任を持って開発する目的と手順、そして要求事項と仕様、設計と開発の文書化、検証及び妥当性確認、展開、運用と監視、技術文書、イベントログの記録までを扱います。
- 検証及び妥当性確認 … 仕様どおりに作れたか、意図した使い方で役に立つかを、出す前に確かめる
- 運用と監視 … 出した後も、性能や誤りの傾向を見続ける
- イベントログ … 後から何が起きたかをたどれるように記録する

AIシステムのデータ（A.7）

データの取得、データの品質、データの来歴（どこから来て、どう加工されたか）、データの準備を扱います。監査では、学習や評価に使ったデータについて、出どころ・品質の基準・加工の手順が記録されているかを確かめます。

サードパーティ及び顧客（A.10）

AIシステムは、外部のモデルやデータ、クラウドの上で作られることが多くあります。A.10 は、ライフサイクルの中で、組織とパートナー・供給者・顧客の間の責任を割り当てること、供給者のサービスや製品が組織の責任あるAIの考え方に合っているか、顧客の要求と期待を考えることを扱います。

監査での確かめ方

手順書を読むだけでなく、実際の開発のチケット、評価の結果、監視のダッシュボード、データの記録、契約書を、証拠として見せてもらいます。

• A.6 ライフサイクルの管理策と、検証及び妥当性確認
• 運用の監視とイベントログ
• A.7 データの品質・来歴・準備
• A.10 サードパーティと顧客との責任の割当て