何となく、ではなく
きちんと理解して活用する
実用的なAI運用へ

Explainable AI Services

CONFIDE

Produced by CORPY & CO.

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PARTNERS / CLIENTS / COLLABORATORS

  • TOYOTA
  • MACNICA
  • NVIDIA
  • AISIN
  • 産業技術総合研究所
  • 東京大学

WHAT IS
CONFIDE

せっかくAIを開発したのに、現場で扱いきれなかった…

最初の頃はうまくいっていたはずが、

だんだんアウトプットの信憑性がわからなくなってしまい

利用をやめた…など、AIを現場で導入したのに

悲しい結果になった経験はありませんか?

CONFIDEでは、7項目を掲げ、

AIの実運用に向けて、幅広くサポートしています。

  • Consistent 一貫している
  • Optimal 最適な
  • Normal 正規な
  • Fair 公正な
  • Interpretable 解釈可能な
  • Dependable 信頼できる
  • Engineerable 工学可能な

WHAT WE DO

XAI×QA

Explainable AI ×
Quality Assurance

XAIとは、AIがなぜそう判断し出力したかを

EXPLAINABLE(説明可能)にする技術です。

CONFIDEではこれとQAの仕組みを一気通貫して開発することで

現場での実用的な運用にマッチしたAI技術を提供しています。

  • XAIeXplainable AI

    AI技術は飛躍的発展を遂げてきました。しかし、高度な判断力を持つAIモデルの出力の根拠を解釈することは、その構造上、非常に難しいです。これは「AIのブラックボックス問題」と言われ、AI技術の社会実装上で大きな問題となってきています。

    そこで、AIの判断根拠を可能な限り説明可能にする技術が求められてきており、その技術の総称をXAI(説明可能なAI)と呼びます。

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  • QAAIQuality Assurable AI

    機械学習のような不確かさを含むAIシステムは、明示的に仕様を決め、演繹的に振る舞いを保証することが可能な従来のシステムとは異なり、帰納的に振る舞いが決定されます。したがって、従来のアプローチでシステムの品質保証を行うことが困難です。

    また、機械学習を含むAIシステムはCASE(Change Anything Change Everything)性を持つため、システムの一つの要素を変えるとシステム全体の性質が変わってしまうリスクも含んでいます。

    このような背景から、AIシステムに特化した新たな品質検証技術と品質保証プロセスの確立が求められてきており、当社は、これらの技術を総称してQAAI(Quality Assurable AI)と呼んでいます。

    MORE INFORMATION

SERVICES

01

XAI&QAAI技術を用いた
ワンストップAIソリューション

当社が蓄積しているXAIやQAAI技術をベースとした、AI開発・運用・品質管理ソリューションです。企画から開発、導入、運用、品質管理までワンストップでサポートいたします。

最初から本導入を視野に入れた品質管理プロセスのもと開発を行っていくことで、試験導入で終わることなく本導入に移行することが可能です。

また、当社が揃える幅広いXAIツールが、現場での「なぜ?」に対するヒントを提示します。これによって、現場レベルでAIと協調しながらAIの改善、品質管理を安心安全に行っていくことが可能です。

SERVICES

02

AIシステムに対する
第三者検証サービス

既に運用しているAIシステムや、予算をかけて開発したもののPoCで終わってしまっていたAIシステムなどに対する品質検証サービスです。

当社のQAAI技術を用いて網羅的に品質検証を行うことで、どこに品質的な課題があるのかあぶり出し、今後どのように改善していけば良いか提案を行います。

スピーディーに品質をチェックするクイックテストから、包括的に本導入に向けた品質検証を行っていくオーダーメイドテストまで幅広くサービスを提供しています。

SERVICES

03

CONFIDEを用いた
サービス開発

AIシステムの運用・品質管理プラットフォーム「CONFIDE」は、12月に正式版をローンチ予定です。

それまでにCONFIDEを用いたAIの運用・品質管理を試してみたいユーザ企業様や、CONFIDEを用いたサービスの共同開発を行いたいパートナー企業様を幅広く募集しています。

ADVISERS

  • 石川 冬樹

    技術顧問(AI品質保証)

    国立情報学研究所 准教授(電気通信大学 兼任)。CPS/AIソフトウェア品質保証研究の日本の第一人者。機械学習工学研究会主査、高信頼な機械学習応用システムによる価値創造(QAML)チームリーダー、QA4AI運営副委員長。

  • 原 聡

    技術顧問(XAI)

    大阪大学 准教授。元IBM東京基礎研究所、国立情報学研究所 研究員。XAI研究の日本の第一人者。

FAQ

VOICES

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AIの開発〜運用に関して、柔軟にご相談を承っております。
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