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人工知能が注目を集める中、国内外の企業において生成AIをはじめとしたAI技術をビジネスへ活用する動きが広がってきました。これらは、一般の人々にも手軽に利用可能であり、従来人間が担っていた業務の大部分を代替するレベルにまで進化しています。一方で、ビジネスリスクやコンプライアンスリスクも拡大しています。

AIは従来のロジックによりプログラミングされたアルゴリズムとは異なり、インプットからアウトプットを生成する過程がブラックボックスとなっています。また、学習データの品質や認識の精度、公平性、堅牢性、法制度などの課題もあります。こうしたAIならではの特質も考慮して、いかにしてその品質を保証していくかが重要になってきます。

本動画では、企業がAIを活用して事業価値を高めていくために、AI品質をいかに管理していくか、考慮すべきポイントや対処法を紹介します。

＜セッション２＞

企業におけるAI品質の継続的マネジメントプロセス

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AIの品質を担保するには、公平性や、説明可能性、堅牢性といった信頼されるAIに不可欠な要素を評価し、品質上のリスクを可視化することが必要です。しかしながら、進化が早いかつ処理プロセスがブラックボックスであるAIに対するリスクの可視化を人手で実施するのは現実的に困難です。

本セッションでは、企業のAIシステムの提供に係る効率的なリスク可視化、および品質改善、精度向上をいかに実現するかのマネジメントプロセスを紹介します。

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