Pre-Deployment: AI Stress Testing

運用前にモデルの脆弱性を検出・修正

機械学習パイプライン全体のモデルのテストを自動化することで、リスクを未然に防ぎ、確実なAI実装をサポートします。

自動で網羅的なテストを実施

あらゆるリスクを考慮するためには、包括的なテストのフレームワークが必要です。

AI Stress Testingは、ユーザの細かい設定なしに、モデルやデータパイプラインをくまなくテストします。
Image showing test results in a graphic and detailed data
Robust Intelligence product screen showing Key Insights

実装前の「チェックリスト」の標準化

実装前に確認する要件は、チームごとにバラバラになりがちです。

AI Stress Testingは簡単に共有できるテスト設定と強力なAPIにより、組織全体でモデルに求める要件を標準化することができます。

モデルの挙動の深い理解

機械学習モデルは本質的に複雑です。

AI Stress Testingは、ユーザのデータとモデルをきめ細かく解析することで、想定外の挙動の発見、弱点の補強、そして最適なモデルを選択することを可能にします。

強力でカスタマイズ容易なフレームワーク

モデルテストにおいては、必ずしも1つの方法が全てに適用できるとは限りません。

AI Stress Testingでは、ビルトインされたテストの各パラメータを簡単に調整し、個々のニーズに合ったカスタムテストを行えます。

企業全体に適用可能

データが大規模・高次元であるほど、モデルの脆弱性は増大します。Robust Intelligenceは、ユーザの機械学習モデルのパイプラインがどのような規模であっても、安全を確保することができます。

幅広いタスクに対応

固有表現認識(NER)からオブジェクト検出、ランキング学習(LTR)まで、あらゆるタスクに対応します。

シームレスな統合

あらゆる機械学習ライブラリと接続し、さまざまなプラットフォームで動作させることができます。

コンプラ規制対応の自動化

AIに関わる規制は常に変化していますが、Robust Intelligenceはそうした規制の変化を常にテストに反映させています。拡大し続ける規制に対しても、常に自動で対応させることが可能です。
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

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