クーガー、AIの学習履歴の透明性を担保しプロジェクト管理をサポート

クーガーは14日、ブロックチェーン上でAIモデルを管理し動作検証を行うことができるプラットフォーム「GeneFlow（ジーンフロー）」β版を提供開始した。

GeneFlowは、AIプロジェクトで必須とされる複雑なAIモデル管理のコストを削減し、AIモデルの学習履歴を証明することでその信頼性を向上させる。また、管理プラットフォームにブロックチェーン技術を採用することで、社内だけでなく、外部企業など第三者に対するAIモデルの学習履歴と精度の透明性を高めることができる。

分散環境であるブロックチェーンを活用して、AIの学習データ、学習アルゴリズム、生成されたAIモデルおよび、そのAIモデルによる実行履歴を記録して管理することができる。また、GeneFlowで作成されていない既存のAIモデルに関しても、GeneFlowにアップロードすることで、AIモデルの実行結果をブロックチェーン上に記録して管理することができ、任意のAIモデルの精度や実行履歴の管理が可能となる。

同社は2018年にGeneFlowのα版をリリース。その後、スタンフォード大学での発表や中部大学との実験などを通じて、プラットフォームの構築・整備を進めてきた。提供先としては、AIを自社開発している企業、研究機関や研究審査機関、AI技術コミュニティなどを想定している。