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Fujitsu AI Ethics for Fairness

AIの公平性を確保する技術により、公平で信頼できるAI社会の実現を目指す

社会における課題

AIの公平性を確保する上で、人種や性別に関するバイアス(偏り)が問題になります。バイアスを見つけて改善するには、専門知識が必要であり、AI開発者にとって大きな負担になります。

Fujitsu AI Ethics for Fairnessなら

Webブラウザから簡単な操作で必要な機能が実行でき、AI倫理の専門知識を持たない開発者でも公平性の検証が可能になります。
独自の交差バイアス緩和技術により、複数の属性の組合せで生じる人間が気付きにくいバイアスも検知し改善できます。

Fujitsu AI Ethics for Fairnessがもたらす価値

直感的な操作でAIの公平性を検証可能

Webブラウザの直感的な操作によりAI倫理の専門知識やプログラミングスキルが不要

データのアップロードから、公平性の検証・改善・AIモデルの学習・比較まで可能

人が気付きづらいバイアスも検知･改善が可能

年齢や性別、国籍などの属性が特定の条件で組み合わされた時に現れる交差バイアスも、検知・改善が可能

デモ
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技術概要

ターゲット業界・ユーザー

AIシステムを開発する企業 (特にローン審査や人材採用など人に関するデータを扱うAIシステム)。

ターゲット業界・業務の課題

上記のようなAIシステムを開発する上で、AIの公平性を確保することが求められる。

技術課題

AI倫理の非専門家や、プログラム開発スキルが無い人でも、AIの公平性の検証や改善が行える必要。
人が気付きづらいバイアスが存在。

解決策

Webブラウザからの直感的な操作で、データのアップロード、公平性の検証、AIモデルの比較などの一連の操作が容易に行えるユーザインタフェースを提供。
人が気付きにくい複数の属性の組合せで生じる交差バイアスを自動で検出・改善。

富士通の技術優位性

富士通独自のバイアス緩和技術により、複数の属性の組合せ(例:性別×年齢)で傾向が異なる交差バイアスも、容易に検知・改善が可能。

Fujitsu AI Ethics for Fairnessがもたらす価値（詳細）

AIシステムの開発において、AI倫理の高度な知識を持たない開発者でも、本技術を使うことにより、公平性を確保することが可能になる。

利用シーン

AIシステムの開発時に、開発者がAIの公平性を検証。

事例・ユースケース

伊銀行とローン審査AIの公平性に関して技術を実証

技術お試し

デモアプリ：Webアプリのお試し
デモ動画
PoCの実施も可能です

ドキュメント

資料名	説明
サンプルデータ	Fujitsu AI Ethics for Fairnessを試す際に使用するサンプルデータです。
ライセンス情報	Fujitsu AI Ethics for Fairnessで利用しているOSS等のライセンス情報です。