人工知能(AI)における品質の把握、テスト手法、評価等の品質技術・品質保証活動はどのように行えばよいのか?  ガイドラインに基づく基本的な考え方から最新動向まで、AI製品に携わる方が知っておくべき品質保証の基礎知識を解説します!

セミナー趣旨

  人工知能(AI)、特に機械学習技術の著しい進展は、あらゆる産業におけるイノベーションの源泉として注目されている。その一方で、機械学習技術のデータに基づく帰納的な学習という特性により、これまでソフトウェア開発で用いられてきた品質技術や品質保証活動の適用が難しいとされている。この課題を解決すべく、様々な品質保証ガイドライン策定や新しい検証技術の開発などがなされてきた。
  本セミナーでは、機械学習技術の特徴と、それに伴うAI製品における品質保証の課題を概説し、AI製品における品質保証について検討されている2つのガイドライン(AIプロダクト品質保証ガイドライン、機械学習品質マネジメントガイドライン)を中心にそれらの考え方と関連する動向を紹介、また、AI製品を対象とした検証技術について等、AI製品に携わる方が知っておくべき品質保証の基礎知識や進め方を解説する。

受講対象・レベル

・AI/機械学習技術の高度な専門家でないが、製品開発にAI/機械学習を利用する必要がある方、
   AI/機械学習を用いた製品の品質保証に携わる方
・AIを搭載した製品の品質保証について、考え方や動向を把握したい方
・自社製品にAIの搭載を検討しているが、品質保証に不安をもっている方
・AIを搭載した製品の品質保証体制の構築の参考にしたい方
・AIを搭載した製品のテスト方法に困っている方、これからテストに携わる方
 など

習得できる知識

・AIを搭載した製品の特長、品質上の課題に関する基礎知識
・AIを搭載した製品の品質保証に関する基本的な考え方
・AIを搭載した製品の品質保証に関するガイドラインなどの動向
・AIを搭載した製品の検証技術の基礎知識

セミナープログラム

1.AI搭載プロダクトの特徴と課題
 1)AI/機械学習技術の概況
  a)AI/機械学習の応用例
  b)機械学習技術の基礎
  c)機械学習技術がもつ特性
 2)AI搭載プロダクトのリスク概要
  a)AI搭載プロダクトのリスク事例
  b)品質に対する機械学習の技術的課題
  c)品質に対する機械学習の開発プロセス的課題
2.AI搭載プロダクトに対する品質保証の考え方
 1)従来型ソフトウェア開発との違いの整理
 2)AI搭載プロダクト開発で考慮すべき品質特性
 3)品質評価とリスクの許容範囲
3.AI搭載プロダクトの品質保証に向けた取り組み・動向
 1) AI搭載プロダクトの品質保証に関する動向
  a)国内のガイドライン策定の動向
  b)国際的なルールづくりの動向
   ・欧州AI Act概観
   ・ISO/IECなどの標準化動向の概観
 2)AIプロダクト品質保証コンソーシアム(QA4AI)と「AIプロダクト品質保証ガイドライン」の紹介
  a) QA4AIの目的、活動内容、推進体制
  b) QA4AIの品質保証に関する基本的な考え方
  c) QA4AIが提案するAI搭載プロダクトで考えるべき品質の軸
  d) 品質管理に関する技術カタログ
  e)ドメイン別の事例研究
   ・生成系システム
   ・スマートスピーカー (Voice User Interface)
   ・産業システム
   ・自動運転
   ・AI OCR
 3) 機械学習品質マネジメント検討委員会(AIQM)と「機械学習品質マネジメントガイドライン」
  a) AIQMの目的、活動内容、推進体制
  b) AIQMの品質マネジメントに関する基本的な考え方
  c) AIQMが提案している品質モデル
  d) AIQMにおける品質要求レベル
  e) AI利用システム・品質アセスメント
 4) AI搭載プロダクトの品質保証体制について
4.AI搭載プロダクトの検証技術・テスト手法
 1)機械学習モデルの検証技術の概説
  a) メタモルフィックテスティング
  b) ニューロンカバレッジテスティング
  c) そのほか関連する技術
 2)モデルとデータの評価技術の概要
 3)説明可能なAIの概要
5.まとめ
<質疑応答>

セミナー講師

 小川 秀人 先生  
 (株)日立製作所 研究開発グループ サービスシステムイノベーションセンタ 主管研究員 博士(情報科学)

■ご略歴:
1996年、(株)日立製作所入社。同社研究開発グループにて、ソフトウェア工学に関する研究と日立グループでの
ソフトウェア開発への技術適用に従事。関わった製品はデジタル家電、情報通信機器、医用装置、空調機器など多数。
2015年、北陸先端科学技術大学院大学にて博士号(情報科学)取得。
近年は機械学習システムのテストと品質保証の研究に従事。
2018年よりAIプロダクト品質保証コンソーシアムの運営副委員長。
2021年より静岡大学客員教授。
■ご専門および得意な分野・研究:
ソフトウェアテスティング/形式手法/ソフトウェア開発プロセス改善/機械学習の品質保証
■本テーマ関連のご活動:
・AI品質保証コンソーシアム 運営副委員長
・機械学習品質マネジメント委員会 委員
・「AIソフトウェアのテスト 答のない答え合わせ [4つの手法]」(リックテレコム) 共著
・「AIビジネス戦略 ~効果的な知財戦略・新規事業の立て方・実用化への道筋」(情報機構)共著
・静岡大学 客員教授

セミナー受講料

【オンラインセミナー(見逃し視聴なし)】:1名47,300円(税込(消費税10%)、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき36,300円

【オンラインセミナー(見逃し視聴あり)】:1名52,800円(税込(消費税10%)、資料付)
*1社2名以上同時申込の場合、1名につき41,800円

*学校法人割引;学生、教員のご参加は受講料50%割引。

受講について

※本講座は、お手許のPCやタブレット等で受講できるオンラインセミナーです。

配布資料・講師への質問等について

  • 配布資料はPDF等のデータで送付予定です。受取方法はメールでご案内致します。
    (開催1週前~前日までには送付致します)。

    ※準備の都合上、開催1営業日前の12:00までにお申し込みをお願い致します。
    (土、日、祝日は営業日としてカウント致しません。)
  • 当日、可能な範囲で質疑応答も対応致します。
    (全ての質問にお答えできない可能性もございますので、予めご容赦ください。)
  • 本講座で使用する資料や配信動画は著作物であり、
    無断での録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止致します。

下記ご確認の上、お申込み下さい

  • PCもしくはタブレット・スマートフォンとネットワーク環境をご準備下さい。
  • ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております(20Mbbs以上の回線をご用意下さい)。
    各ご利用ツール別の動作確認の上、お申し込み下さい。
  • 開催が近くなりましたら、当日の流れ及び視聴用のURL等をメールにてご連絡致します。

Zoomを使用したオンラインセミナーとなります

  • ご受講にあたり、環境の確認をお願いしております。
    お手数ですが下記公式サイトからZoomが問題なく使えるかどうか、ご確認下さい。
    確認はこちら
    ※Skype/Teams/LINEなど別のミーティングアプリが起動していると、Zoomでカメラ・マイクが使えない事があります。お手数ですがこれらのツールはいったん閉じてお試し下さい。
  • Zoomアプリのインストール、Zoomへのサインアップをせずブラウザからの参加も可能です。
    ※一部のブラウザは音声(音声参加ができない)が聞こえない場合があります。
     必ずテストサイトからチェック下さい。
     対応ブラウザーについて(公式) ;
     「コンピューターのオーディオに参加」に対応してないものは音声が聞こえません。

申込み時に(見逃し視聴有り)を選択された方は、見逃し視聴が可能です

  • 開催5営業日以内に録画動画の配信を行います(一部、編集加工します)。
  • 視聴可能期間は配信開始から1週間です。
    セミナーを復習したい方、当日の受講が難しい方、期間内であれば動画を何度も視聴できます。
    尚、閲覧用のURLはメールにてご連絡致します。
    ※万一、見逃し視聴の提供ができなくなった場合、
    (見逃し視聴有り)の方の受講料は(見逃し視聴無し)の受講料に準じますので、ご了承下さい。
    こちらから問題なく視聴できるかご確認下さい(テスト視聴動画へ)パスワード「123456」

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