日本発「AI-PoCプロトコル」2000万の問題を7時間で解き全て正解スピードは現状の20万倍、正解確率は統計的に99.999985% (4/5ページ)
検証シナリオに対するAIの判断と合否の例
[資料: https://files.value-press.com/czMjYXJ0aWNsZSMzNzkzMyMzNjg4MjEjMzY4ODIxX2UwZTllYTdjOTQ5YjJmOWU1NzBiOWVkNjk0MTYxZjdiLnBuZw.png ]
導入メリット：AIのPoC・実証実験のロスを削減
自動運転のAI検証にかかる予算が、ほとんどゼロになります（1日分の人件費とAI使用料のみ）。また、これに関わる人材を割くも必要なくなる。そして、時間も節約できる。PoCにおけるロス（タイム、コスト、人材）を削減できる。例えば、AIのPoCに50億円消費していたなら、それが、ほとんどゼロになる。
これらにより、「PoCの課題」で述べた問題の全てに対応できることが分かった。
PoCの処理スピードの変遷
① 「手作業」1日100件
従来AIの挙動の良否を判定する方法は人間の判断によるものだった。AIに課題を与えて、AIの応答を確認して良否を判断した。このことから、1人で1日に行えるのは、100シナリオがせいぜいである。つまり、1000万シナリオをこなすためには、10万日が必要になる。
② 「バーチャルPoC」1日3,200件、手作業の32倍
これに対して、AIが自らの応答を評価する「バーチャルPoC」を開発。200シナリオを30分で評価した。8時間換算で、3200シナリオとなり、32倍のスピードを実現した。1000万シナリオをこなすためには、3125日が必要になる。
