本研究ではステークホルダーのネットワークに基づく合意形成手法:D-Caseを形式化し、そのためのツールを開発した。またそのツール、手法を用いたワークショップを9回、合計116名の企業の方を対象として開催した。その結果が、手法の有効性が示唆される結果を得た。またツールは現在喫緊の課題になっている機械学習システムの信頼性保証のための拡張を行った。生来の不確定さを持つ機械学習システムの保証に対して、本研究のアプローチの有効性を検証中である。これらの結果は学術的に新規性があり、社会におけるIoT,AIシステムのディペンダビリティ向上に寄与すると考える。
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