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機械学習では、従来の演繹的なシステム開発を前提とした品質確保は難しいと言われている。AIを用いたシステム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検証技法や、品質保証への取り組みの紹介する。また、国内で検討されているAIプロダクト品質保証コンソーシアム (QA4AI) のガイドラインや、産総研を中心とした機械学習品質マネジメント委員会が発行しているガイドラインの概要を説明する。欧州委員会が公開したAI Act法案や、現在検討が進められているISO標準など、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と課題
- 機械学習を用いたシステムのリスク事例
- 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基本的な考え方
- 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
- メタモルフィックテスティング
- ニューロンカバレッジなど
- 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
- AIプロダクト品質保証コンソーシアム (QA4A) 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 (AIQM) とガイドラインの解説
- ISO標準規格、欧州AI規制法案 (AI Act) などの概説
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