AI品質マネジメントガイドライン具体化におけるAI経験有無の影響明確化
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発表場所 : SQiP研究会
紹介文 :
本研究では、発刊されたばかりのAI品質に関するガイドライン(AIQM)について、現場適用の際に必須となる具体化の課題に着目しています。
抽象的で規範的なガイドラインの記述が与えられた際に、知識・経験の差がどのように現れるかを調査しました。
AIについてはブームの中で迅速に取り組まざるを得ないこともありますが、その中でも基礎知識を踏まえての取り組みが必要不可欠であることを改めて実証した取り組みとなっています。
概要 :
AI システム開発におけるソフトウェア品質評価に関しては、従来型の品質保証手段が利用できず、その品質保証技術が体系化・確立されているとは言い難い状況にあったが、昨年より幾つかの組織において品質管理ガイドラインが発表され始めている。しかしガイドラインが抽象的であるため、個人によるガイドライン解釈の幅が大きくなる傾向にある。そこで本研究では、ガイドライン利用者のAI 開発経験有無に着目し、それらの差異により解釈の方向性が異なる傾向にあると仮定した。産総研のガイドラインを基にアンケートを実施し、22 名から回答を得た。
その結果、AI システムの学習に利用するデータに対し、AI 未経験者では具体的な加工手法や統計的手法を交えた観点が漏れてしまう傾向にあり、 AI システムの品質向上を図るためにはAIシステム経験者を参画等により前述の観点の漏れを防ぐ事が重要であると分かった。
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