AIリスク評価– tag –

Adversarial Trainingとは何か？ 敵対的攻撃の脅威 AIモデルは、画像認識、自然言語処理など、様々な分野で目覚ましい成果を上げています。しかし、これらのモデルは、敵対的な攻撃に対して脆弱であることが知られています。敵対的攻撃とは、モデルの予測...

AI RMFとは？その重要性と目的 AIRMFの基本的な構成要素 AIRMF（AIリスク管理フレームワーク）は、組織がAIシステムに関連するリスクを特定、評価、管理、そして対応するための構造化されたアプローチを提供する包括的なフレームワークです。これは、AI技...

AIリスクマネジメントの重要性と課題 AIの進化とリスクの増大 AI技術の急速な進化は、 私たちの社会やビジネスのあり方を 根底から変えつつあります。 しかし、その一方で、 AIの利用に伴うリスクも顕在化しており、その影響は決して無視できません。 具体...

ディープラーニングにおけるモデル圧縮とは モデル圧縮の定義と目的 ディープラーニングモデル圧縮は、モデルのサイズを小さくし、計算量を削減する技術です。これにより、AIの高速化や省電力化が可能になり、エッジデバイスでの利用が促進されます。具体...

なぜ今、AIガイドラインがこれほど注目されているのか？ AI（人工知能）の進化は目覚ましく、Webマーケティングや業務効率化の分野でも、その活用はもはや当たり前になりつつあります。ChatGPTのような生成AIツールの登場で、「うちでもAIを導入しよう！」...

AIの信頼性とは何か？ AIの信頼性を構成する要素 AIの信頼性は、単にAIが正確に動作するだけでなく、安全性、公平性、透明性、説明責任など、多岐にわたる要素によって構成されます。これらの要素がバランス良く満たされることで、AIは社会から信頼され、...

差分プライバシー（DP）とは DPの基本的な概念 差分プライバシー（DP）は、統計的なデータベースや機械学習モデルにおいて、個々のデータレコードのプライバシーを保護するための強力なフレームワークです。DPの目的は、データベースに対するクエリの結果...

ISO/IEC 23894とは：AIリスク管理の新たな指針 ISO/IEC 23894の概要 ISO/IEC23894は、AIシステムに関連するリスクを特定、評価、管理するための包括的なフレームワークを提供する国際規格です。この規格は、組織がAI技術を責任ある方法で利用し、潜在的な...

AIバイアスとは何か？ AIバイアスの定義と種類 AIバイアスとは、AIシステムが学習データに含まれる偏りや、設計者の意図しない偏りによって、特定の結果を不当に有利または不利に扱う現象です。AIの意思決定における不公平さであり、倫理的な問題を引き起...

ロバスト性とは何か？設計における重要性 ロバストネスの定義と設計への応用 ロバストネスとは、製品やシステムが、様々な変動要因（環境変化、部品のばらつき、使用条件の変動など）に対して、性能を維持し、安定して動作する能力のことです。 この能力は...