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。

紹介文 :
AI品質に関するガイドラインは特に抽象度が高く規範的です。 これに対し本研究では、ガイドラインの具体化の際に対象システム固有の要求を反映する手法を提案しています。 異なるステークホルダーを踏まえた要求分析（AGORA）やステークホルダー間の相互作用をとらえる分析（FRAM）などを総合的に一体化する大きな方法論を示しています。 その効果についても40名近くの被験者に対する実験によりしっかりと示しています。