目次

【目次】

第１章　AIシステムの開発概論

１.１　概要

１.２　機械学習を活用したAIシステムがなぜ注目されているか？

１.３　AIシステムの具体例

１.４　機械学習の種類と説明可能性

１.５　機械学習を使う場面

１.６　AIシステムの構成とそのライフサイクル

１.７　AIプロジェクトの利害関係者と協働作業

１.８　機械学習特有の活動

１.９　従来のソフトウェア開発との違い

１.10　AIシステムを開発、運用する際の課題

１.11　AIシステム開発プロジェクトにおける課題のインタビュー

１.12　機械学習工学とは？

１.13　機械学習工学の重要性

１.14　AIシステムの開発・運用時の留意点

１.15　本書で用いる用語

１.16　本章のまとめ

コラム1：開発技術に関する研究コミュニティ：機械学習工学研究会

参考文献



第２章　AIシステムの要求工学

２.１　概要

２.２　要求工学とAIシステム

２.３　AIシステムの要求

２.４　要求に関するプロセスとAIシステムのプロセス

２.５　AIサービスの要求工学の難しさ

２.６　セーフティを実現する難しさ

２.７　AIシステム要求の獲得と分析

２.８　AIシステム要求の記述

２.９　AIシステム要求の妥当性と一貫性の確認

２.10　AIシステム要求の管理と運用時の要求

２.11　本章のまとめ

参考文献



第３章　機械学習システムのアーキテクチャと設計

３.１　概要

３.２　機械学習システムの開発プロセスと設計

３.３　機械学習システム設計の基礎

３.４　機械学習システムデザインパターン

３.５　パターンを組み入れた段階的なアーキテクチャ設計

３.６　本章のまとめ

コラム2：機械学習システムのテストと検証

参考文献



第４章　AIプロジェクトのマネジメント

４.１　概要

４.２　機械学習システム開発のプロジェクトマネジメントの特徴

４.３　通常のＩＴシステムの開発と機械学習システムの開発の違い

４.４　機械学習システム開発のプロジェクトマネジメントの難しさ

４.５　人間と機械の協働と機械学習システムの深化プロセス

４.６　機械学習システム開発のプロジェクトマネジメント手法

４.７　ＡＩプロジェクトマネジメント事例

４.８　本章のまとめ

コラム3：AI 人材の育成と課題

参考文献



第５章　AIプロジェクトにおけるステークホルダとの協働

５.１　概要

５.２　なぜAIプロジェクトをモデルとして表現するのか？

５.３　エンタープライズアーキテクチャとAIサービスシステム

５.４　AIプロジェクトモデル

５.５　AIプロジェクトモデルの作成手法

５.６　企画段階におけるAI プロジェクトの評価―社会受容性に着目した評価―

５.７　開発を効果的に進めるための知識のモデル化

５.８　本章のまとめ

参考文献



第６章　機械学習工学の展望

６.１　概要

６.２　学術界の動向

６.３　要求工学に関する研究チャレンジ

６.４　今後の研究の方向性

６.５　本章のまとめ

参考文献