Quality Assurance for AI-based Products and Services
AI特化型品質保証サービス
            効果的なAI/機械学習の活用と、
安全性の高いシステム開発をサポート          

Overview and Features
サービスの概要・特徴
AIシステムに特化した品質保証フレームワークの導入で、安全性の高いシステム開発を一気通貫で支援
                生成AIに代表されるAIサービスの精度が非常に上がり実用性が高くなっていますが、AIは「予測不可」「劣化の危険性」といったリスクも伴います。
                従来のシステム同様に機能性などが担保されていることに加え、AIならではの特性を考慮した品質保証が必要です。
                SHIFTでは、確立されたテストメソッドをAI領域にも適用。独自のAI品質保証フレームワークを用い、機能性や性能、安全性を確保したシステム開発をご支援します。
              
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- AI品質保証フレームワークによるコンサルティングと「AIチェックリスト」による品質判定
 - AIの価値・利用目的の定義から、AIの出力特性やAI性能指標設計。価値・要件が満たせない場合のリスクの洗い出しと対応策をコンサルティングします。
 
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- 独自の「AIテスト標準観点」により、
効果的なテストを実施 - AI品質特性における確認ポイントと確認観点を整理。回帰、分類などAIモデルの特徴にあったテスト手法を選定し、テスト業務を支援します。
 
 
              
              解決できる課題
            
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AIの結果を解釈するのは容易ではなく、特に深層学習のようなブラックボックスモデルは、AIの出力結果に対する妥当性の検証が困難
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社内の品質保証部門が、AIについての知見が不足しており、AIの品質保証に対して前向きに取り組めていない
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AIの利用はプライバシーや倫理など様々な問題を引き起こす可能性があり、専門的な規定などの制定やそのチェックに難航する
 
Why SHIFT
選ばれる理由
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- 01
 - 独自のAI品質保証フレームワークを活用した一気通貫の品質保証
 - 多くの支援実績と標準化技術をいかし、AIシステムの品質保証プロセスと各工程の検討事項を組み合わせたAI品質保証フレームワークを構築しました。経験則や知見だけに頼らず、お客様の課題にあわせた品質保証をご提案します。
 

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- 02
 - AI専門チームが、機械学習モデルの開発プロセスから、テスト手法までコンサルティング
 - AI専門チームが、AI/機械学習モデルの開発プロセス全体にわたるコンサルティングを提供します。お客様のビジネス要件と目標に最適なモデルを選択し、最良の結果を得るための適切な訓練と評価手法を導入します。また、モデルの性能を客観的に評価するためのテスト技法についてもアドバイスします。
 

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- 03
 - 実績を多く抱え、AI部分も含めたシステム全体の品質保証を支援
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                    SHIFTは多くのプロジェクトでの実績を持ち、それにより培われた知識と経験を活かして、AIを含むシステム全体の品質保証を支援します。
AIシステムの品質保証では、AIの学習結果の妥当性を評価し、AIの振る舞いが誤った結果を出力した場合に適切に対応できるかどうかを確認することが重要です。また、AIを含むシステム全体としての機能性や性能なども確保する必要があります。これらの多角的な観点からシステムの品質を評価します。 

 
Effect of Service Introduction
サービス導入による効果
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- 安全性の高いシステム運用
 - AIシステムの品質保証を行うことで、システムの信頼性が向上します。これは、AIが意図した通りの機能を正確に実行し、予期しないエラーや問題が発生しないことを確認することを意味します。
 
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- 顧客満足度の向上
 - AIシステムが期待通りの性能を示し、ユーザーのニーズを満たしていることが確認できれば、ユーザー満足度が向上します。これにより、利用者のロイヤルティや製品・サービスへの信頼性が高まります。
 
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- ビジネスリスクの軽減
 - AIシステムの品質保証を行うことで、システムの不具合や性能不足によるビジネスリスクを軽減することができます。これは、事前に問題を見つけて対策を講じることで、将来的な損失を防ぐことを意味します。
 
 
プロジェクトの流れ
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- AIエンジン要求定義
 - サービスで提供したい価値をお客様と一緒に想定利用シーンごとに定義します。
 
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- リスク分析
 - リスク特性に対して、リスク分析の形で対応策(AIエンジンやシステム全体の要件など)を抽出します。
 
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- AIパフォーマンス検討
 - 想定利用シーン毎のAIエンジンに求める価値をブレークダウン。またリスク回避策と競合する場合はそのバランスを検討します。
 
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- テスト支援
 - AI内部品質特性について確認ポイントを整理して、テスト観点・項目を抽出し、テストを実施します。
 
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- 結果報告
 - テスト結果をまとめてレポートを提出します。