拓海先生、最近部署で『AIをちゃんと検証しろ』という話が出まして、論文を読んでみようと思ったのですが、難しくて手が止まっています。要するに何が新しいんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！結論を先に言うと、この論文はAIを数学的に『検証する』視点を整理し、具体的な課題とそれに対する原則を提示しているんですよ。
数学的に検証する、ですか。うちの現場だとセンサーの誤差や学習のばらつきがあります。そういうのも本当に扱えるんですか。
大丈夫、分かりやすく説明しますよ。まず、AIを含むシステムを検証するには三つの入力が必要だと考えます。システムのモデル、環境のモデル、そして満たすべき性質です。これを基に『正しいかどうか』を調べるんです。
これって要するに、作る側が『これだけは外してはいけない』という条件を先に決めて、その条件に合っているかを確かめるという話ですか。
その通りです！分かりやすいまとめですね。加えて論文では、AIが使われる現実の場面にあわせて、五つの課題とそれに対応する五つの原則を示しています。要点は三つ、まず理論的に証明できる性質を目標にすること、次に不確実性を含む環境モデルを作ること、最後に検証と学習を組み合わせることです。
投資対効果の観点で聞きたいのですが、そんな厳密にやると時間も金もかかりませんか。現場に導入するまでに現実的でしょうか。
良い視点ですね。ここは段階的アプローチが鍵です。最初から完璧を目指すのではなく、重要な安全性や業務継続に関わる性質から検証を始め、ツールやシミュレーションを活用してコストを下げることが現実的です。論文でもオープンソースのツール事例が紹介されていますよ。
ツールの活用と段階的導入、了解しました。最後にもう一つ、現場のエンジニアは機械学習（Machine Learning, ML）（機械学習）をいじるだけで手一杯です。形式検証（Formal verification）（形式検証）という考え方を現場の人が扱えるようにするコツはありますか。
素晴らしい着眼点ですね、田中専務。三つの実務的提案です。まずは日常的に確認すべき性質を絞ること、次にシミュレーションや検証ツールを既存ワークフローに組み込むこと、最後にエンジニアと検証担当が共通のテストケースを持つことです。一緒に小さく始めれば必ずできますよ。
なるほど。ではまずは安全に直結する項目から検証を始め、ツールを使って現場の負担を抑えるという流れですね。自分の言葉で言うと、『重要な条件を先に決め、段階的に検証を導入して現場と共有する』ということですね。
