AI-readyな社会

AIを活用するための人材、データ、制度、基盤が整い、個人、組織、社会全体がAIの恩恵を十分に受けられる状態にある社会。人間中心のAI社会原則で目指す社会の姿として示され、AIの活用を前提とした業務や制度の見直しが求められる。

社会全体がAIによる便益を最大限に享受するために必要な変革が行われ、AIの恩恵を受けている、または必要なときに直ちに受けられる状態にある社会。人間中心のAI社会原則が目指す社会像で、人、社会システム、産業構造、イノベーションシステム、ガバナンスの5つの観点から必要な変革の在り方を示している。

画像やテキストなどのデータに、正解や意味を示すラベルを付与する作業。教師あり学習の訓練データを用意する工程として不可欠で、品質が精度を左右する。

AIの利用にあたって社会が守るべき考え方を国が示した原則。人間の尊厳、多様性と包摂、持続可能性を基本理念とし、公平性や説明責任などを求める。

AIの開発者・提供者・利用者が守るべき事項を整理した国のガイドライン。人間中心、安全性、公平性、透明性などの指針を、立場ごとの行動として具体化している。

入力されたデータがどの分類に当たるか、あるいはどのような値になるかを判別・予測するAI。異常検知や需要予測など、判断支援や活動代替の目的で使われる。

正解ラベルを付けた訓練データから、入力と出力の対応関係を学習する方式。分類や数値予測に用いられ、ラベル付けの品質が精度を大きく左右する。

正解ラベルを与えず、データの構造や類似性からグループ分けや特徴抽出を行う方式。顧客のセグメント発見など、知識発見の目的で用いられる。