機械学習に代表されるAI技術の社会実装が進んでいる一方、データから帰納的にモデルを生成するという機械学習の技術的特性により、AIを用いたシステムの品質確保は難しいと言われている。AIによる判断が間違った場合の安全面や経済面でのリスクが懸念されており、AI利用に対する倫理的な議論も盛んになっている。
本講演では、AIの活用において懸念されているリスク事例の紹介、リスクの原因となっている機械学習の技術的特徴の概説、リスクを軽減するための機械学習システムの検証技法や品質保証への取り組みの紹介を通して、AI活用システムの品質確保のための技術例を示す。また、AIプロダクト品質保証コンソーシアムや、機械学習品質マネジメント委員会から発行されているガイドラインや、欧州委員会が公開したAIAct法案など、国内外でのAI品質保証に向けた枠組みの動向について紹介する。
- AI (機械学習) 技術の特徴
- AI利用の概況
- 代表的な機械学習技術の概説
- 機械学習開発とソフトウェア開発の相違
- 機械学習を用いたシステムのリスク事例
- 品質の観点から見た機械学習の課題
- AI (機械学習) に対する品質の考え方
- ソフトウェア品質の振り返り
- 機械学習で考慮すべき品質特性
- 本講演で対象とする品質
- リスクの低減と許容の考え方
- AI (機械学習) を対象としたテスト技術
- テストの観点から見た機械学習の特徴
- 機械学習に対するテストアプローチ
- AIシステムのテスト技術の解説
- 機械学習の説明技術の紹介
- AIプロダクトに対する品質保証の考え方
- 国内外の動向の概観
- QA4AIコンソーシアムとガイドラインの解説
- 機械学習品質マネジメント検討委員会と解説
- AI Actなど国内外の動向
複数名同時受講割引について
- 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 45,000円(税別) / 49,500円(税込) で受講いただけます。
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- 文部科学省、経済産業省が設置した独立行政法人に勤務する研究者。理化学研究所、産業技術総合研究所など
- 公設試験研究機関。地方公共団体に置かれる試験所、研究センター、技術センターなどの機関で、試験研究および企業支援に関する業務に従事する方
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