機械学習をはじめとするAI技術の適用領域が、ITサービスから様々なデバイスへの搭載に広がりを見せています。従来のソフトウェアとは異なる特性をもつ機械学習に固有のリスクや、それらが社会に与える影響も懸念されており、機械学習を対象とした品質マネジメントスキームの提案や、テスト技術などの研究開発が近年盛んになっています。 本講演では、品質の観点から見た機械学習の課題やリスクを概説するとともに、機械学習モデルに対するテスト技術や品質保証の取り組み事例を解説します。 また、QA4AIコンソーシアムによる品質保証ガイドラインなど、国内外で提案されているガイドラインや標準案に関して動向を紹介します。