AOSデータ社、AIデータドリブン時代の「AIデータリスクマネジメント ALM」をX-Tech事業にInside実装サービスを開始

~AIシステムのためのAIデータリスク管理を実現~

クラウドデータ、システムデータ、リーガルデータ、AIデータなどのデータアセットマネジメント事業を展開するAOSデータ株式会社（本社：東京都港区、代表取締役社長　春山　洋　以下AOSデータ社）は、X-Tech企業における産業のデータを活用したデータドリブン経営に向けたAIシステムの開発において、AIのためのデータのリスク管理、保存管理、データを総合的に集めて管理することができるAIデータのリスクマネジメント製品「AIデータリスクマネジメントALM」（https://Aidata.jp/ALM/）のInside実装サービスを、2023年2月1日よりを販売開始することをお知らせします。

■AIデータリスクマネジメント ALMとX-Tech事業について
産業や業種を超えて、AIを活用したソリューションを提供することで、新しい価値や仕組を提供するX-Tech事業においてAIデータのリスクマネジメントは必須となっています。
AIシステムの開発は、AIライフサイクルの開発環境で、社内に分散されている大量かつ多岐にわたるデータドリブンのためのデータを効率的かつ安全に収集、保存、管理することが求められ、AI学習のデータマネジメントシステムはますます、AI学習データを適切に保存管理することができるAIデータの保存と、AI学習データをリスクから守るのに欠かせないAIデータリスク管理の両方の仕組みが重要となります。

AIデータリスクマネジメント ALM は、AIシステムのためのAIデータ管理プラットフォームです。ALMのInside実装によって各企業のX-Tech事業はAIシステムの開発におけるさまざまなAI学習用データを収集・作成・保存・管理しリスクから保護することができます。

 

■背景
人工知能(AI)は、2030年までに世界のAI主導のGDP成長率が15.7兆ドルになると予測しています。AIアプリケーションは組織や業界全体で成長を続けています。

一方で、AIシステムのメリットが増大するにつれて、これらのツールに伴うリスクも増大します。
AIには、様々なリスクがあります。これらは、技術的なリスク、経済的なリスク、社会的なリスク、政治的なリスクなどです。

そして技術的な観点ではさらに次のようなリスクに晒されています。

データのプライバシーや個人情報保護は重要な要素であり、AIシステムを開発する際には、データが適切に収集、保存、および使用されることを確認するための手段を設ける必要があります。
また、データのバイアスも重要なリスクの一つであり、意思決定アルゴリズムにバイアスを導入することです。例えば、AI システムは、トレーニングに使用されたデータセットから学習します。このコンパイルがどのように行われたかによっては、データセットが仮定やバイアスを反映する可能性があります。これらのバイアスは、システムの意思決定に影響を与える可能性があります。
データのセキュリティも重要であり、AIシステムが扱うデータには、個人情報や機密情報が含まれる場合があります。AIシステムがハッキングやデータの漏洩などから保護するためには、適切なセキュリティ対策を講じる必要があります。

これらの技術的リスクに対して、適切なリスクマネジメント手法を用いることで、リスクを軽減することができます。

AOSデータ社では、これまでは人間のためのデータのリスクを管理してきました。しかし、これからはAIのためには必ず学習用データが必要で、このAIのためのデータのリスク管理、保存管理、データを総合的に集めて管理することがキーになります。AIのためのAIデータのリスク管理に注力をし、AIデータを活用した、AIデータドリブン事業の支援をして参ります。

■AIライフサイクルにおけるデータマネジメントのポイント
AI事業の成功は、AIアルゴリズムのトレーニングに使用するトレーニングデータの品質と、ライフサイクルによる効率的なデータのメンテナンスが重要な鍵となります。AIライフサイクルは、プロジェクトにおいて必要なデータを提供するためのデータ管理のプロセスのことを言います。この流れには、データ収集、モデル作成、モデルトレーニング、展開、評価などの一連のステップが含まれています。

AI学習データのデータマネジメントの観点において次の点を考慮する必要があります。

 

１、データのクオリティ　
機械学習に必要なデータは高品質であること。データが不正確や欠損している場合、学習がうまくいかなくなる可能性があります。
２、データのバランス　
学習データのクラス分布が均等であること。特に、少数のクラスに対して多数のクラスに比べてデータが少ない場合、学習がうまくいかなくなる可能性があります。  
３、データのセキュリティ　
学習データは機密性が高い場合もあります。そのため、データを適切に保護するために必要なセキュリティ対策を取ることが重要です。  
４、データのスケール　
データを管理し、処理するために必要なインフラや、データ管理システムを準備すること。機械学習に必要なデータの量は、増加することが多くあります。  
５、データの更新　
定期的にデータを更新し、最新の状態に保つこと。機械学習に使用するデータは、時間の経過とともに変化する可能性があります。  
６、データのアノテーション　
アノテーション作業をするために必要な人材やツールを準備すること。機械学習に必要なデータを整理、管理するためには、アノテーションというデータのラベル付けが必要になることがあります。

■AIデータリスクマネジメント ALMの特長
AIデータリスクマネジメントではAI学習用データと保存管理における課題を解決する次のような機能を搭載しています
1、データ収集、モデル作成、モデルトレーニング、展開、評価のAIライフサイクルの各ステップにおける膨大なデータを安全な状態でバックアップし、データの漏洩や喪失から保護します。
2、データサイエンティストやデータエンジニアだけでなく、組織内のAI開発に携わる企業の内部や外部の協力企業と安全にデータを共有し、チームコラボレーションを効果的に行います。
3、トレーニングデータを含むAI学習用データのすべてのバージョンと変更を追跡します。
4、セキュリティを最大化し、コンプライアンスに遵守し、AI開発を取り巻く関係者のデータを安全に守ります。
5、AI開発におけるローデータも低コストで長期保管し、大規模なコスト削減を可能にします。
AIシステム開発におけるAIライフマネジメントプラットフォームの実現に向けた大容量データ管理機能を搭載しています。

■AIライフサイクルにおけるAI学習用データの保存の課題
AI学習においてデータは非常に重要であり、それらを効率的に管理することはモデルの学習性能に大きな影響を与えます。ストレージは、大量のデータを保存し、管理するために必要であり、また、データへのアクセスを効率的に行うことができるようにすることが重要です。さらに、ストレージは、データのバックアップと復元、およびデータのセキュリティ管理を行うためにも重要です。
AI学習データの管理において、ストレージの選定において重要なポイントは次のようになります。

 

 

１、容量：
　　AI学習に必要なデータは、大量であるため、十分な容量を持ったストレージを選びます。
２、高速な読み書き性能：
　　AI学習において、大量のデータを高速に読み込んだり書き込んだりすることが必要なため、高速な読み書き性
　　能を持ったストレージを選びます。
３、スケーラビリティ：
　　AIモデルは学習データに対して常に進化していくため、データ量が増加することが予想されます。そのため、
　　スケーラビリティに優れたストレージを選ぶことが重要です。
４、データセキュリティ：
　　AI学習データは機密性が高いため、データのセキュリティに優れたストレージを選びます。
５、クラウドストレージの利用：
　　クラウドストレージはリモートからアクセスでき、スケーラビリティが高いため、AI学習データの管理に適し
　　ていることが多くなります。

 

このような点でAIデータリスクマネジメントALM でAIデータ管理を行うことで解決をします。

■AIデータリスクマネジメントにおけるAI学習用データの保存と管理の流れ
機械学習におけるデータマネジメントでは、機械学習アルゴリズムが学習するために必要なデータを効率的かつ正確に管理・準備することを指します。これは、データの準備、クリーニング、加工、可視化、保存などのプロセスを含みます。

１、データの準備：
　　機械学習に使用するためのデータを収集し、整理します。
２、データクリーニング：
　　収集したデータに不要なデータ、誤り、重複などが含まれている場合は、これらを取り除きます。
３、データ加工：
　　収集したデータを、機械学習アルゴリズムが扱いやすい形式に変換します。
４、データ可視化：
　　収集したデータをグラフやチャートなどで可視化し、データの性質を理解しやすくします。
５、データ保存：
　　収集したデータを保存し、将来の分析や学習に使用できるようにします。
　　これらのプロセスをうまくデータマネジメントすることで、機械学習アルゴリズムが正確に学習することがで　
　　きるようになり、学習結果もより正確になります。

■「AIデータリスクマネジメントALM」を支える、各賞受賞実績のある技術　
「AIデータリスクマネジメントALM」は、経済産業大臣賞に輝くAOSグループのリーガルテックの技術、ITreview Grid Awardの3部門で13期連続受賞、2020年11月ITreview Customer Voice Leaders受賞の「AOSBOX」のクラウドバックアップ技術、BCN AWARD システムメンテナンスソフト部門最優秀賞を14年連続受賞したデータ管理技術、経済産業省長官賞のグループのリーガルテック社のVDR技術を融合し、安全なデータのやりとりと共有および保管システムを基盤とするインテリジェントなDXソリューションとして開発されました。

■「AIデータリスクマネジメントALM」サービス概要 （https://Aidata.jp/ALM/）
●サービス名： AIデータリスクマネジメントALM（エーアイデータリスクマネジメント エーエルエム）
●提供開始：2023年2月1日　　
●価格：月額16,500円（税込）～

【AOSデータ株式会社について】
名 称：AOSデータ株式会社　代表者：春山 洋
設 立：2015年4月　
所在地：東京都港区虎ノ門5-1-5 メトロシティ神谷町ビル4F
資本金：1億円（資本準備金15億2500万円）　
URL： https://www.aosdata.co.jp/
AOSデータ社は、データ管理技術で知的財産を守る活動を続けており、企業6500社以上、国内会員90万人を超えるお客様のデータをクラウドにお預かりするクラウドデータ事業、20年に渡り100万人以上のお客様の無くしてしまったデータを復旧してきたデータ復旧事業、1,300万人以上のお客様のデータ移行を支援してきたシステムデータ事業で数多くの実績を上げてきました。データ移行、データバックアップ、データ復旧、データ消去など、データのライフサイクルに合わせたデータアセットマネジメント事業を展開し、BCNアワードのシステムメンテナンスソフト部門では、14年連続販売本数1位を獲得しています。また、捜査機関、弁護士事務所、大手企業に対して、証拠データの復元調査や証拠開示で数多くの事件の解決をサポートした技術が評価され、経済産業大臣賞を受けたグループ企業のリーガルテック社のリーガルデータ事業を統合し、今後一層、データコンプライアンス、AI・DXデータを含めた「データアセット マネジメント」ソリューションを通して、お客様のデータ資産を総合的に守り、活用できるようにご支援することで、社会に貢献いたします。