概要
Robust Intelligence Platformは、機械学習のライフサイクルにシームレスに統合され、モデルの失敗を防ぎます。このプラットフォームは、モデルの脆弱性を検出し、異常なデータが入力されるのを防ぎ、ドリフトのような統計データの問題を可視化します。
AI Stress Testing
AIの運用前にモデルの性能をテストし、弱点を発見します
Value Propositions
モデルの運用前に、自動で包括的なテストを実施し、モデルの不具合のリスクを減らします。
短時間で、モデル実装への準備を整えます。
クライアントのニーズに合ったカスタムテストを作成・実行します。
自動生成できるレポートと高度なインサイトにより、ステイクホルダーとのコミュニケーションをより容易で意義深いものに進化させます。
AI Firewall
運用中のモデルの不具合を防ぎます。
Value Propositions
常に変化するデータをリアルタイムで確認し、モデルへの悪影響を防ぎます。
運用中のモデルのパフォーマンスを向上します。
カスタマイズにより、問題のあるデータをリアルタイムで自動的にフラグ付けし、ブロックすることができます。
モデル運用中のトラブルを劇的に減らします。
AI Continuous Testing
運用中のモデルを継続的にモニタリングします
Value Propositions
運用中のデータの異常やドリフトを検出します。
高度なモニタリングと原因分析により、モデルの不具合を減らします。
運用中のモデルの挙動を可視化し、モデルの再学習のタイミングを検討することができます。
ビジネスの性質にあわせて指標をカスタマイズし、長期にトラッキングできます。
3つのサービスを通じて、Responsible AIを実現します
Robust Intelligence Platformのテストベースアプローチの核となるのは、1回1回のテストです。
AI Stress Testingでは、これらのテストを数百回実行し、モデルの運用に向けた現状と課題を可視化します。
これらのテストの結果は、モデルが影響を受けやすい特定の形式のデータなどからモデルを保護するAI Firewallの機能に活用されます。
そして、AI Continuous Testingでは、これらのテストを本番環境で実行し、不具合が起きた場合の原因を自動で分析することができます。
Robust Intelligence Platformの3つのサービスをフルに活用することで、Responsible AIを実現することができます。
AI Stress Testingでは、これらのテストを数百回実行し、モデルの運用に向けた現状と課題を可視化します。
これらのテストの結果は、モデルが影響を受けやすい特定の形式のデータなどからモデルを保護するAI Firewallの機能に活用されます。
そして、AI Continuous Testingでは、これらのテストを本番環境で実行し、不具合が起きた場合の原因を自動で分析することができます。
Robust Intelligence Platformの3つのサービスをフルに活用することで、Responsible AIを実現することができます。
AI Stress Testing
脆弱性の検知
AI Firewall
障害を未然に防ぐ
AI Continuous Testing
モデルのモニタリング
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。
機械学習ワークフローに Robust Intelligenceを
Robust Intelligence Platformは、既存の機械学習の開発パイプラインに統合され、データ、モデル、プラットフォームとシームレスに接続します。
クライアントのワークフローを通じて、Responsible AIを実現します。
クライアントのワークフローを通じて、Responsible AIを実現します。
クラウドデータストレージからデータを取り込み、機能を抽出します。
機械学習モデルに学習をさせます。
モデルの脆弱性を評価するためにAI Stress Testingのテストを実行し、その結果を継続モニタリングのフレームワークに記録します。
AI Firewallをたった1行のコードでモデルに組み込み、運用に反映させます。
AI Continuous Testingにより、モデルのパフォーマンスを監視し、自動的に問題を診断・修正します。
全データ
全モデル
全プラットフォーム
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。
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。
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。
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。
