モデルカード

モデルカード（Model Card）とは、機械学習モデルについて、その意図した用途・評価結果・公平性の考慮・限界・倫理的リスクなどを体系的に文書化した透明性レポートです。Mitchellらが2019年に「Model Cards for Model Reporting」として提唱し、AIの透明性向上のベストプラクティスとして広まりました。

モデルカードが重要な理由は、モデルを利用する開発者・研究者・政策立案者がそのモデルの適切な使い方と限界を正確に理解できるためです。特に医療・採用・信用評価などハイリスク分野でのAI活用において、どのようなデータで学習されどのような条件でテストされたかの透明性は、倫理的・法的観点から不可欠です。

標準的なモデルカードに含まれる項目として、モデルの詳細（アーキテクチャ・学習データ）、意図された用途と禁止用途、評価結果（全体性能と属性別の公平性評価）、倫理的考慮事項、既知の制限などがあります。Hugging Faceではモデル公開時のモデルカード記載が推奨されており、多くのオープンソースモデルで採用されています。EU AI Actでも高リスクAIへの技術文書作成が義務化されており、model-cardはai-governanceの実践ツールとして機能します。