PoC（概念実証）の成功率100%、企画から分析まで1時間、1ヶ月のPJでも99%以上の納期短縮 (5/5ページ)
② 判断の固定化:カテゴリーと変数の組合せという論理構成が固定されているため、システムは「推論」の評価ではなく論理演算に近い挙動をとることから、大量のテストを瞬時にクリアできるのです。
4. 自律的に「情報収集~プロトタイプ作成~テスト」が行える理由
通常のAIは、「情報収集→情報分析→スキーマ作成→プロトタイプ作成→テストシナリオ作成→テスト実施→結果分析」というプロセスを自律的に行うことはできませんでした。各プロセスで、人間が主体的に行うため、タイムパフォーマンス・コストパフォーマンスに問題がありました。SRC-RSIは再帰的自己改善AIですから、プロセスも学習していますので、自律的に一気通貫で処理できるのです。
5. 統計による効果測定
従来技術では、AIの不適切性があるので、統計による効果測定が困難です。製造業の評価基準で有名な「6σ」の不良品の発生率は「100万個のうち3.4個」です。しかし、AIの精度は良くて95%で、「100回のうち5回」です。比較になりません。詳細はこちらをご覧ください。
「精度99％では足りない？ こうすれば統計でAIの性能や安全性を証明できる」
https://www.value-press.com/pressrelease/382754
合同会社メンタルナビ
代表：村田芳実
日本心理学会認定心理士／人工知能学会正会員
連絡先：biribiriglay☆jcom.home.ne.jp
☆に@を入れてご使用ください。
提供元：valuepressプレスリリース詳細へ
