信頼できるAIのエンジニアリング: 自動車のコンプライアンスからマルチエージェントシステムの品質まで

Tokyo AI (TAI) が、AIを実験的な概念実証 (PoC) から信頼できる本番品質のエンタープライズシステムへ移行させるために何が必要かをテーマにした技術イベントを開催します。本セッションは課題を3つの層で扱います。自動車業界のような厳格な規制枠組みの下での安全に準拠したAIガバナンス、複数ステップにわたるエージェント型ワークフローのシステムレベルの品質保証、そして技術的に健全なシステムが実際に導入されるかどうかを左右する、デプロイ後の人間的・行動的要因です。 3つのトークがマクロからミクロへ、そして運用へと展開します。Alireza「Andrew」Sharifikia氏 (Corpy & Co.) は、日本の自動車業界におけるエンタープライズ向けAIコンプライアンスの実践的ロードマップを示します。Raphael Aubel氏 (Corpy & Co.) は、QA4AIのSystem Quality軸をエージェント型システムへ拡張し、単一の応答ではなくエージェントの全軌跡を評価する方法を扱います。Tomomi Tanaka氏 (Behavioral AI Lab 創業者) は、信頼、インセンティブ、ユーザーの適応など、デプロイ後の失敗の背後にある「欠けた人間の層」を考察します。 形式は18:00開場から21:00閉場まで、トーク後にネットワーキングセッションがあります。エンタープライズ環境で信頼できる本番AIを構築・評価するQAエンジニア、AIエンジニア、研究者、技術チームを対象としています。