AGEST、電気通信大学との共同研究により画像認識モデルの信頼性を高める新技術「AdaSniper」について特許を出願

先端品質テクノロジーを活用してソフトウェアの品質・安全性向上を支援する株式会社AGEST(本社: 東京都文京区、代表取締役 社長執行役員 CEO: 二宮 康真、以下、「AGEST」)は、電気通信大学との共同研究により、画像認識モデルの信頼性を高める新技術「AdaSniper」を開発し、この度特許出願したことをお知らせいたします。本技術は、画像解析ソフトウェアのテスト手法を革新し、自動走行車等をはじめとするAI搭載システムの安全性と信頼性の向上に大きく貢献するものです。

■本技術開発の背景

近年、機械学習に基づく画像認識モデルは、自動運転 、医療 、農業など様々な分野で優れた認識性能を発揮しています。しかし、これらのモデルは特定の条件下で系統的な誤り傾向（系統的故障）を示すことがあり、これはユーザーの期待しない動作を引き起こす原因となります。従来の画像解析ソフトウェアのテストでは、多くの画像を用意して正答率を高める手法が主流でしたが、必要な画像量やバリエーションの確保に関する理論は確立されていませんでした。

また、一般的なソフトウェア開発と同様に不具合が偏る（不具合の偏在）ことが知られており、画像解析ソフトにおいても間違いやすい特定のバリエーションが存在します 。このような課題に対し、膨大なテストを効率的かつ網羅的に行うための、自動的で適応的な検出手法が求められていたことから、本技術の開発に至りました。

■画像認識モデルの信頼性を高める新技術「AdaSniper」

今回開発された「AdaSniper」は、AIが「画像をどう間違えたか」を学習し、その間違いやすいパターンを自動で効率的に見つけ出す画期的な技術です。これにより、画像認識モデルの隠れた弱点を見つけ出し、その信頼性を飛躍的に高めることができます。

＜本技術の主な特長＞

１．LLMを活用した適応的かつ自動的な検出

LLMが誤認識先クラス情報を基に、誤認識を引き起こしやすいテスト条件を自動的に生成し、探索を行います。これにより、これまで手作業で行っていたテストの負担を大幅に軽減し、より効率的な検証を実現します。

２．効率的なテストバリエーションの確保

基本画像をベースに画像情報を人工的に改変し、AIを用いて画像解析ソフトウェアが間違いやすいと思われるバリエーションを集中的に作成することで、テストに必要な量とバリエーションを効率的に確保します。

３．誤認識への対応

誤認識が発生しやすい特定の条件（系統的故障）を効率的に特定し、テスト対象の画像認識モデルの弱点を網羅的に検出します。

４．幅広い応用可能性

自動走行車のテストにおけるソフトウェアを例にその有効性が示されていますが、画像解析ソフトウェアを使用するあらゆる分野（医療、農業など）への応用が可能です。

評価実験では、AdaSniperがベースライン手法と比較して、探索が進むにつれてより効率的に系統的故障を検出できることが確認されました。

■電気通信大学・国立情報学研究所との共同研究、そして特許出願について

本技術は、電気通信大学との共同研究により開発されました。

本件の発明者には、以下の研究者が名を連ねています。

＜発明者＞

・鳥越 湧真氏（電気通信大学 情報学専攻 博士前期2年）

・石井 冬樹氏（電気通信大学 客員教授 / 国立情報学研究所 准教授）

・田原 康之氏（電気通信大学 准教授）

・大須賀 昭彦氏（電気通信大学 産学官連携センター長）

・清 雄一氏　（電気通信大学 大学院教授）

・高橋 寿一氏（株式会社 AGEST チーフ技術アドバイザー）

・高木 陽平氏（株式会社 AGEST 上席常務執行役員 CQAO）

AGESTは、この革新的な技術の迅速な社会実装と産業応用を強力に推進するため、本技術に関する権利を取得し、AGEST単独での特許出願に至りました。これにより、AIの信頼性と安全性の向上に貢献し、次世代の技術革新をリードしてまいります。

■今後の展望

AGESTは、本技術を様々な画像解析ソフトウェアに適用することで、製品やサービスの品質向上、特に人命に関わる自動運転技術や医療分野での安全性確保に貢献していきます。

今後も電気通信大学をはじめとする教育・研究機関との連携を深め、社会課題の解決へ向けて技術開発を積極的に推進してまいります。

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【AGESTについて】

AGESTは、「テクノロジーですべてのDXに豊かな価値と体験を」をビジョンに掲げ、先端テクノロジーの研究や最新技術に対応したQAテックリード人材の育成を推進し、次世代QAソリューションの提供を通じて、高度デジタル社会の発展に貢献しています。

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