AI(機械学習)に対する品質の考え方と検証技術、品質保証への取り組み

AI活用におけるリスクをどのように低減するのか！
国内外のガイドラインをふまえた
AIプロダクトのテストの仕方と留意点！

セミナー講師

(株)日立製作所 研究開発グループ 主管研究員　小川 秀人　氏

セミナー受講料

1名につき55，000円（消費税込、資料付）　
〔1社2名以上同時申込の場合1名につき49，500円（税込）〕

受講について

• 本講座はZoomを利用したLive配信セミナーです。セミナー会場での受講はできません。
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セミナー趣旨

　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AI Act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。

セミナープログラム

１．AI(機械学習)技術の特徴
　　1.1 AI利用の概況
　　1.2 代表的な機械学習技術の概説
　　1.3 機械学習開発とソフトウェア開発の相違
　　1.4 機械学習を用いたシステムのリスク事例
　　1.5 品質の観点から見た機械学習の課題
２．AI(機械学習)に対する品質の考え方
　　2.1 ソフトウェア品質の振り返り
　　2.2 機械学習で考慮すべき品質特性
　　2.3 本講演で対象とする品質
　　2.4 リスクの低減と許容の考え方
３．AI(機械学習)を対象としたテスト技術
　　3.1 テストの観点から見た機械学習の特徴
　　3.2 機械学習に対するテストアプローチ
　　3.3 AIシステムのテスト技術の解説
　　3.4 機械学習の説明技術の紹介
４．AIプロダクトに対する品質保証の考え方
　　4.1 国内外の動向の概観
　　4.2 QA4AIコンソーシアムとガイドラインの解説
　　4.3 機械学習品質マネジメント検討委員会と解説
　　4.4 AI Actなど国内外の動向
【質疑応答】