【正しい順序】ユース ケース定義と Responsible AI Impact Assessment を実施し、識別ラベル体系 / 評価指標 / 公平性配慮を明文化 → ラベル付き画像データを収集し、Custom Vision Portal または Foundry の Custom Vision インターフェースへアップロード → Custom Vision モデルを訓練し、precision / recall / mAP で評価して品質を確認 → 評価合格モデルを prediction endpoint または compact ドメインでエクスポートし、本番アプリへ統合 → 本番運用中に精度劣化や新パターンを検知したら、追加データで再訓練・段階的デプロイの継続改善ループを回す の流れです。最初に意図と Responsible AI 評価を定義することで、Accountability / Fairness の前提を確立し、データ収集・訓練・評価・デプロイ・継続改善という標準 MLOps サイクルを回すのが Microsoft 公式の Custom Vision ベスト プラクティスです。順序を入れ替えると、Impact Assessment なしのデプロイは Responsible AI 違反、データなしの訓練は不可能、評価なしのデプロイは品質保証不能、継続改善ループなしでは長期品質劣化につながるリスクがあり、Microsoft 推奨フローとしてこの順番が最も合理的です。