AIを活用したDXを推進したり、 AIを活用する製品・サービスを開発することは容易ではありません。QAMLはAI導入の難しさ、AIエンジニア不足、AIの品質担保の課題を改善します。
AIを導入する際、質の高い適切なデータを用意するのが難しい、AIの性能や品質とビジネスの目標との関連性が明確でない、AIを活用できるエンジニア不足など課題があります。QAMLは、ビジネスの観点で現状から戦略的にAIを活用するお手伝いをいたします。
AI技術は急速な発展とその利用の拡大により、AIを利用する企業においてもAIの知識をもつAI人材が必要になってきています。QAMLはAIを活用する際に必要となるポイントをセミナーとして提供します。
AIの高度化に伴い、AIの振る舞いの解釈が難しく、期待している振る舞いの通りかどうかの確認や思ったように振る舞わない場合にその部分だけ修正することが困難です。QAMLは構築するAIがその期待を満たすかどうかを確認しながらAIシステムを開発するツール（eAIフレームワーク）と、AIに期待通りでない部分があった場合、その部分だけ修正するツール（DNNリペア）を提供しています。
また、人が行っていた業務をAIに置き換える場合、そのAIがどのような品質特性をもつべきかの決定や、どのようなビジネス上のリスクになりえるのかの分析は容易ではありません。QAMLは、ビジネス目線でAIが持つべき品質要求の整理やリスクの分析をお手伝いします。