保守契約

システムやサービスを構築した後に、その稼働を維持するための取り決めです。AIシステムは、構築して終わりではなく、運用していく中で環境変化やデータの分布変化（ドリフト）が発生し、性能が低下することがあります。そのため、構築後の保守運用フェーズを定義する契約が非常に重要です。

具体的には、システムの安定稼働を維持するための監視、障害が発生した際の対応、モデルの再学習やチューニングの手順などが含まれます。サービスレベル合意書として、稼働率や応答速度の目標を定めることも一般的です。モデルの鮮度を保ち続けるための継続的な改善サイクルを担保する役割があります。

G検定では、AIプロジェクトのライフサイクルの中で、運用フェーズの重要性を問う文脈で出てきます。AI特有の課題として、性能劣化への対応や再学習のコストを見越した契約設計が必要であるという点が重要です。実務において、システム停止だけでなく、AIの予測精度が下がった場合をどう扱うかも契約上の検討事項となります。