AI搭載システムの品質・安全保証技術と検証のポイント【アーカイブ配信】

１．AI搭載システムの特徴と品質保証の課題
　1-1　現在のAI導入状況や企業の取組み
　1-2　さまざまなAI搭載システムの例
　1-3　AI搭載システムの特徴と従来ソフトとの主な違い
　1-4　AI搭載安全関連システムの課題
　1-5　AIに関する標準化動向
　　　（１）AI搭載システムの法規制に関する各国の主な動向
　　　（２）AI搭載システムに対する安全性の標準化動向
　　　（３）主なAIセキュリティ関連標準化活動
　　　（４）ISO/IECJTC1/SC42開発規格の状況
　　　（５）その他の主要な標準化動向

２．従来の品質・安全保証技術、説明技術
　2-1　国際標準化した機能安全開発の概要
　　　（１）安全規格の階層構造
　　　（２）高信頼性保証のための機能安全開発プロセスの重視ポイント
　　　（３）機能安全開発時の注意点
　2-2　機能安全の品質・安全保証技術とは
　　　（１）リスク評価の概要
　　　（２）ハザーダスイベントの構成要因
　　　（３）本質安全と機能安全
　　　（４）リスク低減のアプローチ
　2-3　機能安全の品質・安全説明技術とは
　　　（１）従来の品質管理と機能安全管理の違い
　　　（２）安全ケース（Safety Case）の主要３要素
　　　（３）品質・安全説明力として重要な「文書化」
　　　（４）要求のトレーサビリティ管理

３．AI搭載システムの代表的な品質・安全保証標準の解説
　3-1　AIシステムライフサイクルプロセス ISO/IEC 5338
　3-2　AIシステムの機能安全規格 ISO/IEC TR 5469
　3-3　車載AIシステムの安全規格 ISO PAS 8800
　3-4　自動運転の安全規格 UL 4600
　3-5　Automotive SPICE v4

４．AI搭載システムの品質・安全保証技術とそのポイント
　4-1　AI搭載システムに対するテスト・検証手法
　　　（１）従来開発とAI開発におけるテスト・検証手法の共通と差異
　　　（２）AI向きのテスト手法
　　　（３）性能評価
　　　（４）使用実績評価
　　　（５）机上分析検証
　　　（６）シミュレーション
　4-2　AIモデルの透明化技術
　　　（１）説明可能なAI（XAI）
　　　（２）説明可能なモデリングアプローチ
　4-3　AI開発の透明化技術
　　　（１）説明可能性の高いAIモデルワークフロー
　　　（２）従来の品質説明技術を応用したAI学習プロセス
　4-4　AI搭載システムの品質・安全保証のポイント
　　　（１）AIの特性を正しく理解
　　　（２）AIは特別ではない！ 従来の品質保証技術の基礎をおさえることの必要性
　　　（３）検証の網羅性と効率化