AI活用を阻む壁、その乗り越え方

目次

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  AIの信頼性を揺るがす「不公平」、その傾向と対策

  　近年におけるAI（人工知能）の発展は著しい。しかしその一方で、企業における実際の業務にAIを活用する取り組みは、あまり進んでいないのが実情だ。AIの活用を阻んでいる「壁」と、それを乗り越える方法を解説する本連載。第4回はAIの信頼性を揺るがす「不公平」に関する問題と、その対策を取り上げる。（2021/2/25）

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  AIの要はデータ、その品質はどう保つ

  　近年におけるAI（人工知能）の発展は著しい。しかしその一方で、企業における実際の業務にAIを活用する取り組みは、あまり進んでいないのが実情だ。AIの活用を阻んでいる「壁」と、それを乗り越える方法を解説する本連載。第3回はデータの品質がAIにもたらす影響と、データ品質を保つ方法について解説する。（2021/2/22）

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  AI活用を阻むデータ不足、それを解決する「秘密分散学習」の仕組み

  　近年におけるAI（人工知能）の発展は著しい。しかしその一方で、企業における実際の業務にAIを活用する取り組みは、あまり進んでいないのが実情だ。AIの活用を阻んでいる「壁」と、それを乗り越える方法を解説する本連載。第2回は学習データの不足を解決する手法、「秘密分散学習」を紹介する。（2021/2/19）

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  AIの判定根拠を示す「説明可能AI」、LIMEとSHAPの仕組みとは

  　近年におけるAI（人工知能）の発展は著しい。しかしその一方で、企業における実際の業務にAIを活用する取り組みは、あまり進んでいないのが実情だ。AIの活用を阻んでいる「壁」と、それを乗り越える方法を解説する本連載。第1回はAIの判定根拠に対する利用者の不安を解消できると期待される「説明可能AI（XA…（2021/2/18）