TIGEREYE社とGENZ社、AIシステムの品質向上を支援する新テストサービスを発表〜AI製品に特化したテストサービスで、品質と信頼性を確保〜
2025年2月14日、TIGEREYE（以下「TIGEREYE社」）とGENZ（以下「GENZ社」）は、AIシステムの品質向上を支援する新たなテストサービスを発表しました。本サービスは、TIGEREYE社の高度なアルゴリズム技術とGENZ社の豊富な業界経験を融合し、AI特有のリスクを特定・分析しながら、システムの安全性とパフォーマンスを最大化することを目的としています。AI技術の進化に伴い、より高精度で信頼性の高いAIシステムの構築を支援するため、両社の専門知識を活かした包括的なテストソリューションを提供します。
サービスのご紹介
TIGEREYEの技術とGENZの経験で、AIソリューションを次のレベルへ
AIシステムは、複雑なアルゴリズムと膨大なデータに依存しており、精度や信頼性に影響を与えるさまざまなリスクが存在します。 データの偏り、誤った学習パターン、セキュリティ脆弱性など、これらのリスクは、システムのパフォーマンス低下や深刻なエラーにつながりかねません。 最先端のアルゴリズムと高度な分析技術を誇る企業「TIGEREYE」と「GENZ」の豊富な経験と業界知識が融合し、AIシステムに特化した最適かつ効果的なテスト戦略を提供します。
AIの安全性と品質を守るトータルサポート
AIシステムの開発には、特有のリスクと課題が伴います。 TIGEREYEとGENZは、AIに特化したコンサルティングとテストを通じて、システムの品質と安全性を確保するための総合的なサポートを提供します。
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AIの安全性と品質を守る
トータルサポート
AIシステムの目的や価値を明確にし、AIモデルの出力や性能指標を最適化します。開発段階で潜在的なリスクを洗い出し、具体的な対策を提案します。
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AI特化型
テストサービス
AIモデルの特性やプロジェクトの要件に応じたテスト戦略を策定し、システム全体のパフォーマンスと安全性を確認します。回帰テスト、分類テスト、ブラックボックステストなど、AIシステムに適した手法を柔軟に適用し、信頼性を高めます。
GENZの強みと選ばれる3つの理由
1. 独自のAI品質確保フレームワークで全フェーズをカバー
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AIシステムは、開発の各フェーズでさまざまなリスクを伴います。要件定義、設計、実装といったフェーズごとに、データの偏りや学習パターンの誤り、セキュリティ脆弱性などの課題が発生し、システムの精度や信頼性に影響を及ぼすことがあります。
GENZではすべてのフェーズを対象に、独自のAI品質確保フレームワークを提供し、各フェーズに適したテスト戦略を設計・実行し、システムの品質を一貫して向上させます。
これにより、AIシステムの複雑なリスクを効果的に管理し、信頼性の高い運用を実現します。
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2. AI専門チームによる柔軟で迅速な対応
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GENZのAI専門チームは、システムテストや脆弱性診断に特化した豊富な経験を活かし、機械学習モデルのテストを一貫してサポートします。
お客様のビジネス要件に最適なテスト手法や脆弱性診断を提案し、開発プロセス全体でのリスクを最小化します。
柔軟かつ迅速な対応により、リソースを効果的に活用し、品質・コスト・納期のバランスを最適化します。
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3. 豊富な実績と高い顧客満足度
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GENZは、スタートアップからエンタープライズ企業まで、幅広い業界で豊富な実績を誇ります。
医療、WEBアプリケーション、決済サービスなど、さまざまな分野におけるAIを含むシステム全体の品質確保を提供してきました。
特に、システムの安全性や性能に対する多角的な評価を実施し、多くのクライアントと長期的なパートナーシップを築いています。
常に新しい技術の習得に努め、最新のテクノロジーに対応したソリューションを提供し続けています。
GENZのサービスをご利用いただいたお客様の声はこちらをご覧ください
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サービス導入による効果
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システムの信頼性と
安定性の強化
AIテストサービスを導入することで、システム全体の信頼性と安定性が向上します。厳密なテストを通じて、AIモデルの精度と一貫性を確認し、運用時のトラブルを未然に防止します。これにより、システムの長期的な安定運用が可能になります。
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顧客満足度とブランド
信頼性の向上
高品質なAIシステムの提供により、ユーザー体験が向上します。システムがユーザーの期待に応えることで、顧客満足度が向上し、ブランドの信頼性も強化されます。 これがビジネスの競争力を高める要因となります。
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ビジネスリスクの
軽減
システムの不具合や性能不足に伴うビジネスリスクを軽減します。潜在的な問題を早期に特定し、効率的なテスト戦略を実施することで、コストを抑えつつ高品質なシステムを実現します。
AIシステムに対するテストプロセスの流れ
要件定義とヒアリング
最初のステップでは、お客様と一緒にAIシステムの要件を確認し、プロジェクトの規模や目標、スケジュールをヒアリングします。必要に応じて、AIシステムの利用シーンや期待する成果についても詳細に検討します。
リスク分析とテスト計画策定
ヒアリングした内容を基に、システム全体のリスクを分析し、AIモデルの特性に応じたリスク回避策を検討します。その後、具体的なテスト計画を策定し、テストの観点や項目を決定します。
テスト設計と環境準備
テスト計画に基づき、テスト設計を行い、必要なテスト項目を整理します。また、テスト実施に必要な機材や環境の準備を進めます。特殊な機材が必要な場合も、事前にお客様と調整し、万全の準備を整えます。
テスト実施と不具合報告
策定したテスト項目に基づき、AIシステムのテストを実施します。検出された不具合については、エビデンスを添えて迅速に報告し、開発チームが効率的に対応できるよう支援します。
不具合改修と再テスト
報告された不具合が修正された後、再テストを実施し、修正内容が正しく反映されていることを確認します。これにより、システムの品質をさらに向上させます。
結果報告と納品
テストが完了したら、結果を詳細にまとめたレポートを作成し、納品します。レポートにはテスト実施内容、不具合の詳細、改善提案などが含まれ、お客様がシステムの状態を把握しやすいように構成されています。
詳細なサービス内容は、ぜひお気軽にお問い合わせください
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