設計段階では明確な問題定義・ステークホルダー影響分析・公平性の要件定義・説明可能性の要件定義を確認します。開発・テスト段階では学習データの偏りチェック・多様なテストケースでの公平性検証・セキュリティテスト・有害コンテンツ対策・コンプライアンスレビューを実施します。運用段階では継続的モニタリング・モデルドリフト検知・定期的な偏りチェック・利用者への透明性確保を維持します。
AIシステムを倫理的かつ法的に適切な形で開発・運用するためのチェックリストを解説。
設計段階では明確な問題定義・ステークホルダー影響分析・公平性の要件定義・説明可能性の要件定義を確認します。開発・テスト段階では学習データの偏りチェック・多様なテストケースでの公平性検証・セキュリティテスト・有害コンテンツ対策・コンプライアンスレビューを実施します。運用段階では継続的モニタリング・モデルドリフト検知・定期的な偏りチェック・利用者への透明性確保を維持します。