2024年9月3日 / 最終更新日時 : 2024年11月10日 ryo fujii 透明性 SHAP, LIMEを用いた予測根拠の定量化 1. イントロダクション 機械学習の技術が進展する中で、モデルの性能向上と引き換えにその内部構造が複雑化し、一般的に「ブラックボックス」と称される状況が増えています。ブラックボックスモデルとは、入力に対して出力を生成する […]
2024年8月30日 / 最終更新日時 : 2024年11月11日 ryo fujii IT統制フレームワーク QA4AIガイドラインとは – AIプロダクトの品質保証における5つの評価軸とその活用法 イントロダクション AI技術が日々進化する中で、AIプロダクトの品質保証がますます重要になっています。AIシステムが日常的に使用され、業務やサービスに深く組み込まれるにつれ、その品質を確保することは不可欠です。そこで注目 […]
2024年8月28日 / 最終更新日時 : 2024年11月10日 ryo fujii 正確性 データドリフトをKLダイバージェンスで検証 1. イントロダクション 機械学習モデルの精度を維持するためには、モデルが学習したデータの分布と、新しく入力されるデータの分布が一貫していることが重要です。しかし、現実世界では、データの分布が時間とともに変化することが避 […]
2024年8月25日 / 最終更新日時 : 2024年11月11日 ryo fujii 生成AIのリスク RAGにおけるリスクとは何か？対策も交えて解説 目次 1. RAGとは RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、生成AI技術の一つで、情報検索とテキスト生成を組み合わせることで、より高度で正確な回答を生成することを目指した技術です。具 […]
2024年8月24日 / 最終更新日時 : 2024年11月10日 ryo fujii 生成AIのリスク OWASP Top10 for LLM とは何か？ ガイドラインの特徴を解説 1. イントロダクション OWASP（Open Web Application Security Project）は、WebアプリケーションやAPIのセキュリティに関するベストプラクティスを提供する非営利団体として広く知 […]
2024年8月23日 / 最終更新日時 : 2024年11月11日 ryo fujii 安全性 AIに対する敵対的攻撃とは何か – 対処法も解説 1. イントロダクション AI技術の進化は、私たちの生活やビジネスに数多くの恩恵をもたらしています。しかし、その一方で、AIシステムが敵対的攻撃（Adversarial Attacks）の標的となるリスクも増加しています […]
2024年8月23日 / 最終更新日時 : 2024年11月11日 ryo fujii IT統制フレームワーク GTAGのITコントロールモデルをAIガバナンスに適用するには 1. イントロダクション AI技術が進化し続ける中、企業におけるAIガバナンスの重要性が増しています。適切なAIガバナンスを確立するためには、リスク管理とコントロールが不可欠です。IIA（内部監査人協会）のGTAG（Gl […]
2024年8月22日 / 最終更新日時 : 2024年11月10日 ryo fujii AI戦略・ポリシー 博報堂DYグループのAIポリシーを読み解き、AIポリシー策定のヒントを得る はじめに AI（人工知能）の技術が急速に進化し、さまざまな分野で活用が進む中、企業や組織におけるAIの適切な利用とガバナンスが重要性を増しています。その中で、博報堂DYグループが公表したAIポリシーは、生活者中心の視点と […]
2024年8月22日 / 最終更新日時 : 2024年11月10日 ryo fujii IT統制フレームワーク ISACAのCOBITを解説 1. イントロダクション 現代のビジネスにおいて、ITガバナンスは企業経営の中核をなす要素です。特に、AI（人工知能）技術の急速な発展に伴い、AIガバナンスの重要性が日々増しています。AIの導入は企業にとって大きな競争優 […]
2024年8月22日 / 最終更新日時 : 2024年11月11日 ryo fujii 正確性 データドリフト(Data Drift)の基礎概念と対策方法 1. イントロダクション AIや機械学習モデルの運用において、モデルの予測精度が低下する原因として「ドリフト」があります。ドリフトは、モデルが学習した環境と運用時の環境に変化が生じた際に発生し、モデルのパフォーマンスに重 […]
