AI Integrity
わたしたちは、品質・倫理・セキュリティといった観点での
AIリスクを除去し、誰もが信頼してAIシステムと向き合える状態ー“AI Integrity”を目指します。
AIリスクを除去し、誰もが信頼してAIシステムと向き合える状態ー“AI Integrity”を目指します。
Content
“AI Integrity”とは
意図したとおりに機能するモデル
AI Integrityとは、品質・倫理・セキュリティといった観点でのAIリスクを除去し、誰もが信頼してAIシステムと向き合える状態のことです。
AI Integrityは、データの準備からモデルの開発、モデルの運用まで、AIのライフサイクルを通じて重要です。あらゆる分野において、AIリスク管理の失敗はビジネスや顧客にとって重大な影響を及ぼします。Robust Intelligenceは、データの品質、モデルのパフォーマンス、公平性、セキュリティ、透明性を通じて、AIライフサイクル全体でのリスクを取り除きます。
AI Integrityは、データの準備からモデルの開発、モデルの運用まで、AIのライフサイクルを通じて重要です。あらゆる分野において、AIリスク管理の失敗はビジネスや顧客にとって重大な影響を及ぼします。Robust Intelligenceは、データの品質、モデルのパフォーマンス、公平性、セキュリティ、透明性を通じて、AIライフサイクル全体でのリスクを取り除きます。
データ準備
モデルの開発
モデルの運用
データの品質
モデルのパフォーマンス
公平性
セキュリティ
透明性
AIを採用する企業は、AIリスクも抱えることになります。AIは企業の自動化ニーズを満たすためのエンジニアの重要なツールとなりつつあります。しかし、ビジネスにおける重要な意思決定に広く使用されているにもかかわらず、AIは頻繁に思いがけない失敗をします。AIシステムを開発し展開することは容易になりましたが、それを検証し、悪質な入力、周縁的なケース、未知の要素に対処できることを確認する標準的な方法はまだありません。
稼働中のモデルの数が増えるにつれて、リスクも増加します。AI Integrityの実現は、モデルの失敗の可能性を大幅に減少させ、AIの本来の潜在能力を発揮する上での一助になります。
稼働中のモデルの数が増えるにつれて、リスクも増加します。AI Integrityの実現は、モデルの失敗の可能性を大幅に減少させ、AIの本来の潜在能力を発揮する上での一助になります。
AI Integrityがもたらす3つの利益
01
ビジネスにおけるリスクを大幅に軽減
運用段階でのAIモデルの失敗は、ビジネスに多くのリスクをもたらします。
気づかぬまに生じたエラーによる収益の損失、バイアスのかかったモデルによるレピュテーションリスク、ユーザーからの訴訟、コンプライアンス違反による罰金など、リスクは多岐にわたります。こうしたインシデントの悪影響は非常に大きく、AI Integrityを実現するためのプロセス導入が喫緊の課題となっています。
AIのライフサイクルを通じてAI Integrityを実現することで、ビジネスにおけるAIモデルの失敗を大幅に減らすことができます。
気づかぬまに生じたエラーによる収益の損失、バイアスのかかったモデルによるレピュテーションリスク、ユーザーからの訴訟、コンプライアンス違反による罰金など、リスクは多岐にわたります。こうしたインシデントの悪影響は非常に大きく、AI Integrityを実現するためのプロセス導入が喫緊の課題となっています。
AIのライフサイクルを通じてAI Integrityを実現することで、ビジネスにおけるAIモデルの失敗を大幅に減らすことができます。
02
モデルの加速
AIは絶えず新たな領域で応用されていますが、明確な基準の不在、受動的な対応のために運用段階におけるモデル拡張が難しくなっています。モデルを運用段階における標準に準拠させ、積極的なリスク軽減策を採用することが、モデルの速度を上げるための鍵となります。
AI Integrityを実現することで、イノベーションを推進し、モデルをより迅速に展開することができます。
AI Integrityを実現することで、イノベーションを推進し、モデルをより迅速に展開することができます。
03
技術的リソースの節約
従来のモデル開発とモニタリングは、故障時の臨時テストや膨大な時間がかかる調査によりリソースを大量に要します。これにより、データサイエンティストやAIエンジニアは、他のことで有効に使えたはずの貴重な時間を奪われています。
AI Integrityは、テストプロセスを自動化し、運用段階における積極的なモデル保護を可能にします。
AI Integrityは、テストプロセスを自動化し、運用段階における積極的なモデル保護を可能にします。
AI IntegrityとMLOpsとの連携
近年のMLOpsの急成長により、機械学習システムの加速度的な構築、展開が可能になりました。モデルの展開は容易になりましたが、システムの理解と信頼性確保は困難さを深めています。AIでスケール拡大を目指す組織は、AIリスクという新たな課題に直面しています。
AI Integrityは、MLOpsの利便性を維持しつつ、AIモデルが予測できない動作をとった場合に備えるガードレールと保護策を提供します。
AI Integrityは、MLOpsの利便性を維持しつつ、AIモデルが予測できない動作をとった場合に備えるガードレールと保護策を提供します。
Robust Intelligenceの
AI Integrity実現のアプローチ
データの探索からモデルの開発、モデルの運用、再トレーニングに至るまで、Robust IntelligenceはAI Integrity実現のためのエンドツーエンドのソリューションを提供します。バイアス、悪い入力、ドリフト、敵対的攻撃など、AIの各側面におけるリスクは、適切に設計されたテストによって測定、軽減できます。
運用開始前：AI Stress Testingは、自動設定およびカスタマイズが可能な数百のテストを提供し、暗黙の前提とモデルの故障を特定することで、これらの脆弱性に対抗します。
運用開始後：AI Firewallは、誤った予測や故障を引き起こす可能性のあるデータからモデルを保護します。AI Continuous Testingは、モデルの挙動を継続的に検証し、問題の特定、モデルを再トレーニングする時期の検討、モデルの故障の原因分析の自動化に役立ちます。
Robust Intelligenceは、データ品質の検証、ドリフトや性能の低いサブセットの検出によるモデルのパフォーマンスの向上の提案、保護された機能に対して厳格なバイアステストを行うことによる公平性確保の支援、模擬的な攻撃によるストレステストと敵対的入力へのリアルタイムアラートによるセキュリティ向上、ユーザのテスト結果の監視と定期的なレポート作成を可能にするデータ中心のアプローチを通じたビジネスの透明性の確保によって、モデルにAI Integrityを実装します。