定義 組織が本番ログから取得した実際の使用パターンに対してAIモデルをテストし、リリース前にモデルが実環境でどのように動作するかを予測する手法。シミュレーションは、ラボの安全性テストと実世界の展開のギャップを埋める。 なぜ重要かラボ環境で実施される安全評価は、実際の動作と大きく異なることが多く、シミュレーションは予期しないモデルの障害、ジェイルブレイク、または有害な出力が顧客に到達するリスクを軽減する。