AI開発者必⾒！ ⽣成AI開発⽤データの５つのチェックポイント
生成AIやAIモデルの学習に使用するデータを選定する際、性能やリスク、将来的な商用展開を左右する重要な観点があります。
本資料では、「法的リスク」「公平性」「品質」「適合性」など、実務で見落とされがちな5つのチェックポイントを整理しています。
AI開発プロジェクトの初期検討からデータ選定の最終判断まで、幅広くご活用いただけます。
本資料の主な内容
整理している観点
利用許諾・権利処理/個人情報・プライバシー/公平性・バイアス/品質・多様性/管理・追跡可能性
※各観点における具体的なチェック項目は、ダウンロード資料にてご確認いただけます。
VisualBank/Qlean Datasetの紹介
VisualBankの会社概要・支援実績
この資料は、以下のような方におすすめです
データ選定〜学習環境整備までを担うAIエンジニア・PMの方
利用可能な学習データの妥当性を確認したい新規事業開発担当の方
開発現場からの「このデータ使っていい？」に答える立場の法務・企画の方
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