NEC、「AI品質ガイドライン」を策定し、AIシステムの構築・開発に適用

 

 NECは、AI(機械学習)を活用したシステムの品質を担保するための「NEC AI品質ガイドライン」を策定しました。本ガイドラインは、NECがこれまで手掛けたAI案件で適用してきたルールをまとめ、社内で実プロジェクトでの実証をもとに策定したものです。

本ガイドラインは、NECグループ会社5,300人が集い情報交換・共有を行う「NEC Data Analyst Community」(注)で共有し、2020年4月以降のAI案件に適用していきます。

 本ガイドラインは、従来型のソフトウェア品質保証だけでは対応できない、AIシステムの品質を担保することが目的です。

AIシステムの構築・開発では、演繹的ではなく帰納的な手法で進める必要があり、開発の際に試行錯誤を伴います。しかし、テストやレビューなど、品質の十分性を測定する技法が無く、AIエンジンの仕様や分析結果を出すまでの過程について、人間による解釈が困難な場合もあり、従来のソフトウェア品質保証に関するガイドラインだけでは対応が困難でした。

 NECはこれらの対応に必要なAI応用システムの開発経験と、従来のソフトウェア品質保証のスキルを両立できる高度なスキルセットを有しています。今回、その両方の観点からNECのノウハウを本ガイドラインにまとめ、今後のAIシステム開発を下支えできるようにしました。

 NECは社会ソリューション事業に注力しており、NECグループは、安全・安心・効率・公平という社会価値を創造する「社会ソリューション事業」をグローバルに推進しています。当社は、先進ICTや知見を融合し、人々がより明るく豊かに生きる、効率的で洗練された社会を実現していきます。

■ガイドラインの特徴

1.早期のリスク防止のため、AIシステムのフェーズごとにチェック項目を設定

 AIを用いた開発では、通常のソフトウェア開発フェーズに加え、システムの企画(PoC)や、データの収集/加工、モデルの作成/評価/テスト、さらにはシステム運用が重要となります。本ガイドラインではこの特徴的な4つのフェーズに対して具体的基準を策定しています。各フェーズ間を移行する際にガイドラインに従ってチェックすることで、次フェーズで発生する恐れのあるリスクを早い段階で防止できます。

 ※参考資料は添付の関連資料を参照

2.AI開発の経験から、機械学習モデルに関する定量値を含むチェック項目を設定

 NECではこれまでに数多くのAIシステム開発を行ってきました。その経験を元に、機械学習のモデル作成用データの量や外れ値・欠損値等、いくつかの項目に定量的基準を定めました。基準を明確化することで、第三者による判断が可能となります。

以上

 (注) NEC Data Analyst Community:

  NECグループのAI人材同士が情報交換するためのコミュニティ。事業部門、分析専門組織、研究所といった組織間での情報共有を加速し、変化の激しいAI領域に対応できるようにしています。

■最先端AI技術群〜NEC the WISE〜について

 URL:https://jpn.nec.com/ai/

 

 

リリース本文中の「関連資料」は、こちらのURLからご覧ください。

参考資料

https://release.nikkei.co.jp/attach_file/0525029_01.jpg