DXが流行する中、真っ先に言われであろう事が「AI使って何かできないか」なのかなと思います。学習に資するきれいなデータがないし、そもそもデータすら計測してないですなどよくパターンなのかなと。。。
そんな中、品質を高めるためのガイドラインが見つけられたので残しておきます。
独り言
特にデータの偏りには注意ですね。
例えば不良品検査AIを作ったとして、何もせずとも適当に「良品」ですと判定しておけば99%以上は実際の良品と一致していて正解ですからね。
※製造ラインに流れてくるのは圧倒的に良品のはずなので。
132ページの本編
https://www.cpsec.aist.go.jp/achievements/aiqm/AIQM-Guideline-1.0.1.pdf
