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AI Governance - 信頼できるAI実用化のための研究開発

信頼できるAIを実用化してAI利活用のベネフィットを最大化する

AIや機械学習技術を業務で円滑に機能させるための手法と、AIシステムの障害、誤作動や誤った使用のリスクを最小限に低減するフレームワークを研究開発することで、クライアントのAI利活用を阻害する課題を攻めと守りの両面で解決し続けます。

目次

人とAIが協調する社会の実現を目指して

第3次人工知能ブームで急速に進展したAI技術（機械学習・深層学習）を社会やビジネスで活用するため、国や一部の先進的な企業の自主的な取り組みにより法整備やガイドラインの策定が進められています。現状国内で整備している法やガイドラインでは、人がAIをコントロールする主従関係が前提となっています。しかし、デロイト トーマツ グループは、今後AI技術が進展した先にある社会は、人とAIが主従の関係にある社会ではなく、人とAIが協調する社会であると考えています。

人とAIが協調する社会「The Age of With」では、スマートフォン、スマートウォッチ、スマートグラスなどの様々なデバイスを通して、プライベートの場面でもビジネスの場面でも人とAIが協調します。

プライベートの場面では、AIが人の健康維持のためのアクションプランを計画してくれ、計画通り進まなかった場合には親身な言葉で励ましてくれたり、新たな計画を提案してくれたりします。また、ビジネスの場面ではAIが従来から得意とする大量データの処理を行うのみでなく、人が行うディスカッションにもAIが参加し、議論を活性化する情報を提供してくれます。

このように、人のあらゆる活動において、AIが気軽に話せるパートナーのように協調し、人々が公私充実した生活が送れる社会を実現するために、Deloitte Analyticsではあらゆる企業がAIを活用したサービスを利用者に提供可能にできるようにするとともに、人とAIが協調することを前提とした法・ガイドラインを整備するための技術研究をしています。

Deloitte Analytics AI Governanceの展開

AI Governanceに関する主な研究テーマとしては次があります。

  • Machine Learning Operations（MLOps）を業務に組み込むための技術研究
    • パブリッククラウド、AIプラットフォーム製品やオープンソースライブラリを活用したプロセス自動化・標準化技術の研究開発
    • 機械学習モデルや特徴量を統合管理し、利用者へサービス提供するプラットフォーム実現に向けた技術研究
  • AIに関わるリスクへ対処するための技術研究
    • 学習データに対する汚染攻撃、機械学習モデルの盗難及び敵対的事例を活用した攻撃その他の機械学習システムに対する脅威に対処する手法の技術研究
  • AIガバナンスに関するフレームワークTrustworthy AITMの具体化及びローカライズ化
    • 機械学習システムの開発・運用プロセス内で倫理的な保護手段を講じる必要のあるプロセスの特定及び保護手段を実践するための技術研究

サービス事例紹介

  • AI利活用PoC実施支援
  • AI組織アセスメント及び施策遂行支援
  • AIプロジェクトアセスメント及び施策遂行支援
  • AI教育・啓蒙活動支援
  • AI開発ガイドライン作成支援
  • AI利活用組織構築・高度化支援
  • Machine Learning Operations（MLOps）導入支援

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AIガバナンス – 生成AI時代に求められる信頼できるAIの実現の道筋

デロイト トーマツが提唱する、生成AIをはじめとしたAI利活用のための基盤づくり