QAML プロジェクトは、JST 未来社会創造事業の「探索加速型」重点公募テーマ『サイバー社会とフィジカル社会を結ぶモデリングと AI』で採択され、機械学習を組み込んだソフトウェア・システムの品質を担保するための機械学習工学を確立しその普及を目指す NII（国立情報学研究所）のプロジェクトです。本プロジェクトは、「形式手法を用いたデータ駆動階層型管理システムの設計」（潮 俊光）・「画像と記号を繋ぐ深層学習の開発と人との相互作用」（鈴木 賢治）と統合し、2021年1月から「機械学習を用いたシステムの高品質化・実用化を加速する”Engineerable AI”技術の開発」（eAIプロジェクト）として本格研究としてスタートしました。このWEBサイトではアーカイブとして掲載しています。
近年、大量データからルールや知識を自動的に獲得する機械学習をソフトウェア・システムに組み込むことが一般化しつつあります。しかし、機械学習で得たシステムの振る舞いは、確率的に決まり、かつ訓練に用いるデータの数や性質に依存するため、システムとして必要な品質を実現できるのか、また十分な品質を担保しているのかを確認することが非常に難しくなります。
そこで、機械学習を応用したシステムに関して、安定的に価値を創造でき、その信頼性を担保する技術を創出します。具体的には、ソフトウェア工学における論理的、演繹的アプローチと機械学習機械学習における帰納的モデル構成、統計的アプローチとを融合させることにより、機械学習応用システム特有の要素技術を創出します。
研究拠点：NII 国立情報学研究所
研究開発代表者：
吉岡 信和（国立情報学研究所 アーキテクチャ研究系 准教授）
吉岡 信和（国立情報学研究所 アーキテクチャ研究系 准教授）
共同研究機関：
北陸先端科学技術大学院大学、ライフマティックス株式会社
北陸先端科学技術大学院大学、ライフマティックス株式会社
参考：高信頼な機械学習応用システムによる価値創造（吉岡 信和）
