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 […]
2024年8月21日 / 最終更新日時 : 2024年8月28日 ryo fujii 正確性 コンセプトドリフト(concept drift)の基礎概念と対策方法 1. イントロダクション AIシステムが様々な分野で活躍する中、その精度や信頼性を維持するために必要な対策が注目されています。特に、時間の経過とともにAIモデルの予測精度が低下する現象、いわゆるドリフト（Drift）が問 […]
2024年8月20日 / 最終更新日時 : 2025年11月6日 ryo fujii 公平性 【公平性】等化オッズを用いた機械学習 1. イントロダクション 近年、機械学習モデルは多くの分野で活用され、その応用範囲は日々拡大しています。しかし、これらのモデルが常に公平であるとは限りません。むしろ、訓練データに含まれる偏りが、モデルの予測結果に偏りをも […]
2024年8月19日 / 最終更新日時 : 2024年8月28日 ryo fujii 公平性 公平性のあるデータセットを作成する方法 1. イントロダクション AIや機械学習モデルの信頼性と効果を高めるためには、公平性のあるデータセットを作成することが重要です。不公平なデータセットは、モデルのバイアスを引き起こし、不平等な結果をもたらす可能性があります […]
2024年8月19日 / 最終更新日時 : 2024年11月11日 ryo fujii 正確性 生成AIの脱獄（Jailbreak）を徹底解説 1. イントロダクション 生成AIは、多くの分野で革新的な技術として注目されていますが、その一方で、生成AIに対する攻撃手法の一つである「Jailbreak（脱獄）」が深刻なリスクとして浮上しています。本記事では、生成A […]
2024年8月18日 / 最終更新日時 : 2025年7月1日 ryo fujii 公平性 生成AI特有のリスクとその対策について 1. イントロダクション 生成AI（Generative AI）は、新しいデータやコンテンツを自動的に生成する技術として注目を集めています。特に、テキスト生成、画像生成、音声合成など、幅広い分野で活用されていますが、その […]
2024年8月17日 / 最終更新日時 : 2024年8月28日 ryo fujii 公平性 AIにおける公平性とは何か？対処方法についても解説 1. イントロダクション AI技術の普及に伴い、私たちの生活やビジネスにAIが深く関わるようになりました。しかし、AIがもたらすメリットとともに、その公平性に関する懸念も高まっています。AIの公平性とは、すべての人々に対 […]
2024年8月16日 / 最終更新日時 : 2025年11月3日 ryo fujii 規制・ガイドライン NIST AI Risk Management Frameworkの要点解説 1.イントロダクション AI技術の発展に伴い、そのリスク管理がますます重要視されるようになっています。AIが社会に与える影響が広範囲にわたる中で、企業や組織が直面するリスクは多様化し、複雑化しています。そこで登場したのが […]
2024年8月15日 / 最終更新日時 : 2024年8月28日 ryo fujii 正確性 AIモニタリングにおけるドリフトとは何か 1.イントロダクション AI技術は、私たちの生活やビジネスにおいて重要な役割を果たしています。しかし、AIシステムが一度運用に入ると、その性能を維持し、誤った判断を避けるために継続的なモニタリングが不可欠です。その中でも […]
