ゴール指向要求分析とシステム安全分析を利用したAI システム品質の個別ガイドライン導出方法の提案

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SQuBOK分類 :
2.19 品質分析・評価のマネジメント、 3.5 要求分析の技法

年度 : 2020年分科会 : 研究コース5「人工知能とソフトウェア品質」

主査 : 石川冬樹（国立情報学研究所）
副主査 : 栗田太郎（ソニー株式会社）
アドバイザー : 徳本晋（株式会社富士通研究所）
執筆者 : 相津一寛（パナソニック株式会社）、小宮山英明（コニカミノルタ株式会社）、柳原靖司（ブラザー工業株式会社）

紹介文 :
AI品質に関するガイドラインは特に抽象度が高く規範的です。
これに対し本研究では、ガイドラインの具体化の際に対象システム固有の要求を反映する手法を提案しています。
異なるステークホルダーを踏まえた要求分析（AGORA）やステークホルダー間の相互作用をとらえる分析（FRAM）などを総合的に一体化する大きな方法論を示しています。
その効果についても40名近くの被験者に対する実験によりしっかりと示しています。

概要 :
本論文では、AI システムの品質を保証する手段として、 IGDM-AIQA 法(Individual Guideline Derivation Method in AI system Quality Assessment)を提案する。現在、AI システムは多くの分野で開発、運用されているにも関わらず、その特性から品質保証の方法が確立されていない。このような問題に対し、AI 開発の知見を集約してガイドライン化することが議論されているが、これらガイドラインは有識者向けで抽象度の高い内容となっており、AI の知見が必ずしも十分でない品質保証担当者が効果的に活用できるとはいえない。
IGDM-AIQA 法を用いることで、対象システムの要件に基づいて品質アセスメントに必要な観点を導出し、品質保証の現場担当者が精度良く品質アセスメントを行える。