AIシステムのアウトプット品質を担保するための方法とは？

　多くの組織でDXが進められたことで、現代のシステムは極めて複雑化し、かつてのように条件分岐やロジックを単純なパターン化／ルール化することが難しくなりつつある。このような状況を打開したのが、「大量のデータ処理能力」「高度な予測」「分析能力」を有するAIシステムであり、ビジネスにおけるAIへの依存度は近年、飛躍的に高まっている。

　その一方で、AIシステムそのものがブラックボックス化しており、これにより、何らかの問題が発生したときの原因究明や対策が困難になってしまっている。また、AIが不適切なデータを学習してしまえば、そのアウトプット品質も自ずと低下してしまう。これらのリスクに対する懸念から、AI導入に踏み切れないという組織も少なくない。

　このような現状を打開するためには、従来システムのテスト手法を見直す必要がある。本資料では、AIシステムの品質保証で大きな成果を挙げている組織のノウハウに基づく品質保証の考え方や、主なAIシステムのテスト手法などを紹介している。ぜひ参考にしていただきたい。