Trace Id is missing
メイン コンテンツへスキップ
Microsoft
Microsoft AI
Microsoft AI
Microsoft AI
ホーム
なぜ AI か
ビジネス インパクト
お客様導入事例
Copilot 製品
家庭向け
家庭向け
Copilot の概要
Copilot in Bing
Copilot in Edge
Copilot in Windows
Microsoft Copilot Pro
仕事向け
仕事向け
Copilot の概要
Microsoft Copilot for Azure
Microsoft Copilot for Microsoft 365
Microsoft Copilot for Sales
Microsoft Copilot for Service
Microsoft Copilot Studio
Microsoft Security Copilot
ソリューション
Azure
Dynamics 365
Microsoft 365
Microsoft Cloud
責任ある AI
概要
原則とアプローチ
ツールとプラクティス
リソース
AI のブログ
始めましょう
学ぶ
構築
表示数を増やす
すべての Microsoft 製品
Global
Microsoft Security
Azure
Dynamics 365
Microsoft 365
Microsoft Teams
Windows 365
技術 & イノベーション
技術 & イノベーション
Microsoft Cloud
AI
Azure Space
Mixed Reality
Microsoft HoloLens
Microsoft Viva
量子コンピューティング
持続可能性
業界
業界
教育機関
自動車
金融サービス
行政機関
医療
製造業
小売業
すべての業種
パートナー
パートナー
パートナーを探す
パートナーになる
パートナー ネットワーク
広告パートナーを探す
広告パートナーになる
Azure Marketplace
AppSource
リソース
リソース
ブログ
Microsoft Advertising
デベロッパー センター
ドキュメント
イベント
ライセンス
Microsoft Learn
Microsoft Research
サイトマップの表示
Microsoft AI /責任ある AI
原則と
アプローチ
Microsoft は、人の信頼を保証する方法で責任を持って AI システムの
開発を確実に行うことに取り組んでいます。
Microsoft の責任ある AI 基準
AI システムを設計、構築、テストする方法に関する Microsoft 社内ガイダンスをご覧ください。
続きを読む
リソース
実際の責任ある AI
公平性
AI システムは、それを使用する人間に公平な方法で機会、リソース、または情報をどのように割り当てるでしょうか?
信頼性と安全性
このシステムは、当初は意図されていなかったものを含め、さまざまな使用条件やコンテキストにわたってユーザーに対してどのように適切に機能しますか?
プライバシーとセキュリティ
このシステムは、プライバシーとセキュリティをサポートするようにどのように設計されていますか?
インクルーシブ性
このシステムは、すべての能力を持つユーザーも対象とするためにどのように設計されていますか?
透明性
このシステムは、その機能がどのように誤解、誤用、または誤って推定されますか?
説明責任
人間が責任を負い、制御できるように、どのように監視を構築できますか?
実際の責任ある AI
公平性
信頼性と安全性
プライバシーとセキュリティ
インクルーシブ性
透明性
説明責任
前
次
明示的なスライドショー ラベルのプレースホルダーをスキップ
前のスライド
次のスライド
ブログ
公平な意思決定のための機械学習
続きを読む
ツール
GitHub の Fairlearn Python パッケージ
詳細情報
ウェビナー
機械学習と公平性
ウェビナーを見る
パブリケーション
AI の公平性に関する組織の課題と機会を理解するための共同設計チェックリスト
続きを読む
明示的なスライドショー ラベルのプレースホルダーをスキップ
前のスライド
次のスライド
ポッドキャスト
Ben Zorn 氏が語る、プログラミング言語によって世界が粛然と維持される方法
今すぐ聴く
パブリケーション
強化学習のブラインド スポットの発見
続きを読む
ポッドキャスト
Ece Kamar 氏が語る、AI と社会が交差する世界での生活
今すぐ聴く
明示的なスライドショー ラベルのプレースホルダーをスキップ
前のスライド
次のスライド
話
プライベート AI:暗号化されたデータに関する機械学習
ビデオを見る
プロジェクト
機密 AI
詳細情報
明示的なスライドショー ラベルのプレースホルダーをスキップ
ブログ
Azure AI を使用してアクセシビリティを向上させる 6 つの方法
続きを読む
明示的なスライドショー ラベルのプレースホルダーをスキップ
前のスライド
次のスライド
書籍の章
理解できる機械学習のための人間中心の議題
続きを読む
パブリケーション
データセットのデータシート
続きを読む
パブリケーション
全域:データ サイエンティストが機械学習モデルを理解する方法を理解するための設計プローブ
続きを読む
明示的なスライドショー ラベルのプレースホルダーをスキップ
ブログ
Microsoft の AI に関するお客様へのコミットメントを発表
続きを読む
タブに戻る
Microsoft の責任ある AI 基準
責任を持って AI システムを構築するために使用するプレイブックをご確認ください。
標準を取得する
リファレンス ガイドを参照する
3 年以上の開発と洗練
30 人以上の領域の専門家による作成
6 つの原則と 17 の目標が含まれます
Microsoft が責任ある AI を実装する方法
Microsoft が組織全体にわたって従業員を責任ある AI の推進者にするための支援方法をご確認ください。
ポリシー
リサーチ
エンジニアリング
前
次
ガバナンス
責任ある AI を適用するためのルールを設定し、関与するチームの役割と責任を明確に定義します。
チーム イネーブルメント
社内で、そしてお客様とパートナーと協力して、責任ある AI プラクティスを採用する準備を促進します。
機密性の高いユース ケース
機密性の高いユース ケースのレビューは、責任ある AI の原則が Microsoft の取り組みにおいて確実に守られるようにするのに役立ちます。
パブリック ポリシー
Microsoft は、AI の約束が社会全体で実現されるように、新しい規則と標準の形成に取り組んでいます。
概要
Microsoft の社内 AI および倫理委員会である Aether は、調査を行い、責任ある AI の問題に関するおすすめ候補を提供します。
チャーター
責任ある AI に関する質問がチームにある場合、Aether は調査ベースのおすすめ候補を提供します。これは、多くの場合、公式の Microsoft のポリシーとプラクティスに成文化されています。
メンバー
Aether メンバーには、責任ある AI とエンジニアリングの専門家や、Microsoft 内の主要部門の代表者が含まれます。
作業グループ
Aether は、6 つの責任ある AI 原則の問題、分析、開発に焦点を当てた作業グループを編成します。
責任ある AI のツールとシステムの構築
エンジニアリング チームは、責任を持って AI を使用するためのツールとシステム戦略を定義し、運用化します。
エンジニアリング プラクティス
エンジニアリング リーダーは、責任ある AI を日常業務に統合するエンジニアリング プラクティスを特定して実装します。
コンプライアンス メカニズム
エンジニアリング チームは、責任ある AI のルールと要件の監視と適用に役立つコンプライアンス ツールを実装します。
タブに戻る
透過性のためのメモ
Microsoft AI サービスの対象となる用途と機能に関する情報を参照してください。
明示的なスライドショー ラベルのプレースホルダーをスキップ
前のスライド
次のスライド
Azure Face
ダウンロード
Dynamics 365 Connected Spaces
詳細情報
カスタム ニューラル音声
詳細情報
光学式文字認識
詳細情報
次のステップに進みましょう
責任ある AI プラクティスをサポートするためのツールを取得する
ツールを詳しく見る
AI のポリシーと規制を確認する
ポリシーを詳しく知る
Microsoft AI を詳しく知る
詳細情報