AIを活用する数々の企業から信頼を得ています

問題点

AIモデルは完璧ではなく、多くのリスクを抱えています

AIの活用は世界中で広がっていますが、そのモデルは完璧ではなく、多くのリスクを抱えています。

データサイエンスのチームは常に警戒体制を敷き、ダッシュボードで観察されるモデルの変化に対応してテストスクリプトを書き換えていく必要があります。

こうしたリスクとその管理コストが、AIの大規模な活用を妨げています。
Example of some errors that models may present
解決策

AI Integrity実現の
ためのEnd-to-Endの
テスト・モニタリング

私たちの掲げるAI Integrityとは、モデルが設計の意図どおりに作動し、AIシステムへのステイクホルダーの信頼が確保されている状態を意味します。

そのためには、モデルのテスト、モニタリング、および改善を行い、精度の劣化やバイアスを防止する一貫したアプローチが必要です。

Robust Intelligenceは、モデルのライフサイクルを通じてAI Integrityを実現するためのプラットフォームを提供します。
Graph that explain the solution process, from pre-production to post production.
1. AI Stress Testing
-Automate model production readiness testing
-Integrate into CI/CD workflow
2. AI Firewall
- Validate incoming data
- Automate data quality testing
3. AI continuous testing
- Monitor for drift & anomalies
- Automate root cause analysisGraph that explain the solution process, from pre-production to post production.
1. AI Stress Testing
-Automate model production readiness testing
-Integrate into CI/CD workflow
2. AI Firewall
- Validate incoming data
- Automate data quality testing
3. AI continuous testing
- Monitor for drift & anomalies
- Automate root cause analysis

Robust Intelligenceの強み

Robust Intelligenceの強み
目的に合わせたカスタマイズ
スムーズな導入・利用
拡張性
Robust Intelligenceはモデルをブラックボックスとして扱うため、どのようなモデルアーキテクチャでも導入可能です。たとえばTabularモデル、NLPモデル、コンピュータビジョンモデルなどへのサポートが可能です。
既存のストレステストのパラメータを網羅するとともに、ビジネス・コンプライアンス上重要なカスタムテストや指標を柔軟に追加可能です。
強力なREST APIとPython SDKを使用してRobust Intelligenceを接続。既存のプラットフォームへのインテグレーションや機械学習ワークフローの自動化を実現します。直感的な UI で分析結果を可視化し、社内で共有することができます。
Robust Intelligenceは、数百ものモデルと大量のデータポイントをもつ既存の機械学習パイプラインに、シームレスに接続・拡張することができます。
Robust Intelligenceの強み
Robust Intelligenceはモデルをブラックボックスとして扱うため、どのようなモデルアーキテクチャでも導入可能です。たとえばTabularモデル、NLPモデル、コンピュータビジョンモデルなどへのサポートが可能です。
目的に合わせたカスタマイズ
既存のストレステストのパラメータを網羅するとともに、ビジネス・コンプライアンス上重要なカスタムテストや指標を柔軟に追加可能です。
スムーズな導入・利用
強力なREST APIとPython SDKを使用してRobust Intelligenceを接続。既存のプラットフォームへのインテグレーションや機械学習ワークフローの自動化を実現します。直感的な UI で分析結果を可視化し、社内で共有することができます。
拡張性
Robust Intelligenceは、数百ものモデルと大量のデータポイントをもつ既存の機械学習パイプラインに、シームレスに接続・拡張することができます。

Robust Intelligence
について

ハーバード発最先端AI企業

2019年ハーバード大学の
教授・研究者らによって創業
Yaron Singer photo
CEO & Co-Founder

Yaron Singer

ハーバード大学教授
Google AI研究者
UCバークレー PhD

世界トップクラスのAI技術

USトップクラスの
テックカンパニー出身のエンジニアが多数在籍
Blaine Nelson photo
Principal ML Engineer

Blaine Nelson

GoogleシニアMLエンジニア
UCバークレー PhD
AI品質分野の草分け、主著“Adversarial Machine Learning”
Kojin Oshiba photo
Co-Founder

Kojin Oshiba

AIトップ会議に複数論文採択
ハーバード大学学士
Hyrum Anderson photo
Distinguished Machine Learning Engineer

Hyrum Anderson

前職では、マイクロソフト全社のAIリスク統括を担当
MIT Lincoln Laboratory研究者
Microsoft company logoGoogle company logoAmazon company logoMeta company logoSplunk company logoDatabricks company logoUber company logoSalesforce company logo

IT・ガバナンス領域のパートナーシップ

テック企業や監査法人、非営利組織との協業により、AIガバナンスの価値を最大化
Databricks company logoDeloitte company logoMitre company logo

世界最大のVCが支援

SequoiaやTiger Globalから総額50億円調達
Sequoia company logoTigerglobal company logoEC company logoHarpon company logo
IQT company logoHarpon company logo
IQT company logo
企業がAIの導入を加速する中で、モデルの失敗がもたらす影響は深刻化しています。企業は、社会的・経済的な悪影響を防ぐため、モデルのライフサイクルを通じて対策を講じなければならなりません。機械学習モデルのガバナンスを実現させるRobust Intelligenceは、NECのAI活用に関する豊富な経験と知識にさらなる強みをもたらします。私たちは、NECの様々な業界のお客様に対して、安全・公正なAIシステムを提供するために協力していきます。

Yousuke Motohashi

Principal Researcher
セブン銀行は、ATMサービスや金融サービスの中核にAIを活用し、社会的な課題やニーズにお客様の視点で取り組んでいます。Robust Intelligenceは、こうしたAI活用において欠かせないモデルの品質を保証するものです。Robust Intelligenceにより、お客様の行動やニーズの変化など、潜在的な変化に対して常にAIの状態を保証することができ、お客様目線のサービスのさらなる飛躍が可能になります。

Yoshiyuki Nakamura

Assistant General Manager, Corporate Transformation
東京海上グループでは、保険金支払業務、商品提案からカスタマーサポートに至るまで、さまざまな領域でAIを活用しています。Alのメリットは計り知れませんが、事業に導入すればするほど、リスクもより深刻化します。Robust Intelligenceが提供するユニークな技術を使えば、Alの脆弱性を特定し、こうしたリスクに対処することができます。私たちは、Robust Intelligenceとの連携を図り、ビジネス上のコラボレーションをさらに加速させることを約束します。

Masashi Namatame

Chief Digital Officer
Robust Intelligenceプラットフォームを利用することで、かつて手動で行っていた品質管理のプロセスが促進され、より効率的で、頑健で、統一的な開発が可能になりました。Robust Intelligenceのエンジニアの技術的なスキルは素晴らしいです。

Eiji Yoshida

Head of IOWN Innovation Office