AI／機械学習の品質保証が抱える課題に開発者はどう対応すべきか
機械学習／人工知能（AI）の活用領域は広まるばかりだ。期待が高まる一方で、「人の生命に影響を及ぼしかねない事故や不適切な判断につながるのではないか」と議論を呼ぶこともある。 2019年11月19日に開催された「＠IT ソフトウェア品質向上セミナー 2019 冬～不確実性が高まるDX時代のソフトウェアテスト／品質保証はどうあるべきか」の基調講演において、AIプロダクト品質保証コンソーシアム 副運営委員長であり、国立情報学研究所 准教授を務める石川冬樹氏は、「不確実性」をはじめとするAIの特質を踏まえながら、どのように品質を保証していくかについてのヒントを紹介した。 「帰納法」で作られる機械学習システムにまつわる品質保証上の課題 石川氏はソフトウェア工学に関する研究に携わりつつ、機械学習システム開発、運用に関わる工学的手法の確立、体系化に取り組む「日本ソフトウェア科学会 機械学習工学研究会」（
BIがAIで進化 「拡張分析」はデータ準備とクエリ能力をどう強化するか
関連キーワード BI（ビジネスインテリジェンス） | 機械学習 《クリックで拡大》 ビジネスインテリジェンス（BI）やアナリティクスツールのベンダーは、自社製品の利便性を高めようとしている。その中で自社製品や機能群に「拡張分析」（Augmented Analytics）を追加する動きが広がっている。こうした中、企業の間では既に拡張分析の実例が蓄積され始めている。 併せて読みたいお薦め記事 拡張分析とは何か データ分析の3大トレンド「拡張分析」「自然言語検索」「グラフ分析」とは？ 2019年、アナリティクスのトレンドは拡張分析に要注目 Tableauが挑む「拡張分析」とは？ EmpiricalのAI技術で実現へ BI活用の最先端事例 ビール大手がMicroStrategy製BIの社内普及に役立てた「自然言語クエリ」とは？ 「自然言語クエリ」が“分析の民主化”を実現するこれだけの理由 拡張分析
NTTデータ編：佐々木執行役員「GEや日立と戦うには共創が必須」
「共創」十番勝負のNTTデータ編の第2回は、IoT（インターネット・オブ・シングズ）や人工知能（AI）関連で新たなソリューション作りを推進するビジネスソリューション事業本部の本部長、佐々木裕執行役員のインタビューである。 IoTやAIに対するユーザー企業の経営者の関心はすさまじいほどの高さで、どんなビジネスを創れるかが、今後のIT業界の帰すうを決めると言っても過言ではない。だが他の大手SIerと同様、大規模なシステム構築がビジネスの主力のNTTデータは、IoTやAIとは“相性が悪い”。導入効果がいまだ明確ではなく、従来のようなSIの枠組みでは「NTTデータがやるような」大きな案件にもなりにくいからだ。 「顧客企業との共創」がIoT、AIを軸とする新たなビジネスの突破口となるか。その戦略を聞いた。 NTTデータは「共創」の取り組みをどのように位置付けているのか。SIのような従来ビジネスに替わ
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