第81号 - NII Today / 国立情報学研究所

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NII Today 第81号

Sep. 2018No.81

## 機械学習のための新しいソフトウエア工学AIの品質をどう担保するか

人工知能（AI）を活用した製品、サービスに対する関心が高まっています。機械学習（マシンラーニング）の技術が進化し、データが生み出す新たな価値への期待は大きいと言えます。ただ、機械学習が持つ「不確かさ」という特性ゆえに、企業においてシステム開発の最前線に立つエンジニアはかつてない課題に直面しています。解決に向けた議論の場として、日本ソフトウエア科学会の研究会「機械学習工学研究会（MLSE）」が発足しました。中心的な役割を担う国立情報学研究所の石川冬樹准教授にその背景を聞きました。

### CONTENTS

Interview

### 機械学習の「不確かさ」にどう挑むか

#### 人工知能を活用した製品、サービスの社会における活用に向けて

人工知能（AI）を活用した製品、サービスに対する関心が高まっている。機械学習（マシンラーニング）の技術が進化し、データが生み出す新たな価値への期待は大きい。ただ、機械学習が持つ「不確かさ」という特性ゆえに、企業においてシステム開発の最前線に立つエンジニアはかつてない課題に直面しているという。
解決に向けた議論の場として、日本ソフトウェア科学会の研究会「機械学習工学研究会（MLSE）」が発足した。中心的な役割を担う国立情報学研究所の石川冬樹准教授にその背景を聞いた。

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Interview

### 一本の論文で世界は変わる　国内外と連携し、課題に挑む

「一部の研究者が手がけてきた機械学習が注目を浴び、さまざまな領域での応用が期待されている。基礎を担ってきた我々研究者としてはたいへん嬉しい。安全性など課題が見え、プレッシャーも感じるが、ここでなら世界を変える研究がやり遂げられる」
機械学習研究の第一人者、杉山将東京大学大学院教授はこう語る。
杉山氏がセンター長を務める理化学研究所 革新知能統合研究センターでは総勢600人ほどの研究者が国内外の組織と連携し、機械学習以外の方法論も含めて、応用や課題を意識した活動に取り組む。杉山氏に現状と課題、研究者の役割を尋ねた。

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Interview

### 機械学習の本質を見極め、 攻撃や不具合に備える

ここ数年、AI（人工知能）を欺く攻撃手法が次々と報告されている。パンダの画像にノイズを加えて見せたら、テナガザルと誤認識したり、道路標識の落書きで「一時停止」を「速度制限」と間違えたりと、AIは意外に騙されやすいようだ。
今後、AIが私たちの生活に浸透すれば、その信頼性は命にもかかわる問題になる。だが、実はAIがなぜ間違えるのかはよくわからないという。どうしたらいいのだろう。
AIの手法の一つである機械学習の品質問題を研究する中島震教授に聞いた。

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Interview

### 法的視点から機械学習の 品質を考察する

#### 製造物責任（PL）法の専門家に聞く、AIの課題

現在のAI（人工知能）システムは、開発に大量の学習データを用いることから、その判断基準も学習データに大きく依存する。しかし、学習データの品質の担保は技術的に難しい。また、学習データは、システムを運用しながらユーザーが新たに追加していく場合もあり、責任の所在を明らかにするのも困難だ。
AIの品質保証について、宇宙ビジネスや自動運転、AIなど、先端技術と法の関わりに詳しい小塚荘一郎氏に法的観点から話を伺った。

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#### NII Today 第81号

・機械学習の「不確かさ」にどう挑むか
・一本の論文で世界は変わる　国内外と連携し、課題に挑む
・機械学習の本質を見極め、 攻撃や不具合に備える
・法的視点から機械学習の 品質を考察する

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