AIが品質保証を向上させる6つのヒント

品質保証（QA）は多くの企業にとって重要な関心分野です。企業やサービスプロバイダーが高い品質を維持することに関心がないとユーザーが感じた場合、他の企業のサービスに切り替える可能性が高くなります。品質保証のための人工知能がこれに役立ちます。

さらに、品質の悪い製品が故障して作業員の負傷やその他の事故を引き起こすと危険です。幸いなことに、AI は、使用するサービスの種類に関係なく、品質保証のニーズを満たすのに役立ちます。

AI と品質保証 (QA) をビジネスに導入するための 6 つのヒントを紹介します。

[[278291]]

1. 品質保証のためのAI: 開発者がバグのないソフトウェアをリリースできるように支援

AI が品質保証においてその価値を証明している分野の 1 つは、ソフトウェア開発分野です。

AI は回帰テストに特に適しているようです。このアプローチでは、以前にテストされたソフトウェアのバージョンがコード変更後も期待どおりに動作し続けることを確認するためのチェックが必要です。さらに、AI は新しいテストケースの作成にも役立ちます。一部の AI モデルは、事前の知識がなくてもシナリオを認識したり提案したりできます。

企業がテストを支援するために AI の使用を検討している場合は、通常、人間が行うと時間がかかるプロセスや、エラーが頻繁に発生するプロセスを特定します。次に、AI を導入することでこれらの問題の一部を回避し、新しいソフトウェアを使用してすべてが適切に動作することを確認する際にテスターが通常実行する手順をスピードアップできるかどうかを評価します。

また、ソフトウェア テストに AI を使用することは、企業が大規模なデータ セットを持っている場合に最も効果的であることに留意してください。そのため、急いで導入するのではなく、AI モデルを徹底的にトレーニングすることが不可欠です。

2. 品質保証のための人工知能：食中毒の削減

米国疾病管理予防センターによると、米国では毎年4,800万人が食中毒に罹患し、12万8,000人の患者が入院治療を必要としている。食品を生産する企業は、食中毒や製品リコールにつながる可能性のある潜在的な危険を防ぐために、生産施設において厳格な規制に従う必要があります。

Google の研究チームはハーバード大学の研究者と協力し、ユーザーの Google 検索クエリからの位置データを利用して、食品の安全性に関する潜在的な問題をリアルタイムで特定できる AI モデルを構築したと伝えられている。

たとえば、誰かが「下痢 原因」など食中毒に関連する何かを検索すると、AI はその人の位置データを取得して、その人が最近訪れたレストランを確認します。その後、管轄の保健当局は、問題を抱えている可能性のあるレストランのリストを受け取り、検査官に出向いて調査するよう依頼した。

Google はこのソフトウェアを数都市でしか使用していないが、この人工知能は従来の検出システムよりも問題を発見する能力に優れている。具体的には、AI モデルでは食品の品質が安全でないレストランが 52.1% 検出されたのに対し、苦情に基づくアプローチでは 39.4% 検出された。

多くの企業はハーバード大学や Google のようなリソースを持っていないかもしれません。しかし、ソーシャル メディアの感情分析を追跡できるツールなど、人工知能の支援がまだ必要になる場合があります。企業が、否定的なフィードバックが一晩中または数時間以内に突然現れていることに気付いた場合は、調査が必要です。

3. スタッフを解放して他の業務に集中できるようにする

多くの組織では、品質保証は単にスタッフが担う責任です。たとえば、ジャーナリストには品質保証を総合的にサポートする多くのタスクがあります。コンテンツを制作する際には、ニュースソースを確認し、組織のスタイル ガイドに従い、スペルミスや文法エラーがないか確認する必要があります。

AIは、ジャーナリストや編集者がストーリーの発掘やインタビューに応じてくれる人を探すといったワークフローにより多くの時間を費やすことを可能にするツールになり得ると考える人もいます。人工知能は人間の仕事を置き換えるものではなく、働き方を変えて責任ある仕事にもっと集中できるようにするためのものであり、それはテクノロジーではできないことかもしれないと彼らは語った。

組織内の時間のかかるタスクの一部を従業員に実行させることで、AI が品質保証の目標をサポートできると考える人は、目的があり使いやすいソリューションを探す必要があります。さらに、品質を犠牲にすることなく AI が作業者の時間を節約できるようにする指標を使用すると役立ちます。

4. 製品が市場に出る前に欠陥を検出する

市場の厳しさと世界的競争の激化により、メーカーはこれまで以上に品質保証を真剣に考えるようになりました。品質保証に重点を置く企業は通常、顧客を満足させるという約束を果たすため、ビジネスのあらゆる側面に品質保証を取り入れています。製造業にとって、品質保証の問題が解決されなければ、コストは非常に高くなります。

多くの自動車メーカーは、人工知能と品質保証のために産業用 IoT センサーを使用しています。センサーがデータを収集し、人工知能アルゴリズムを使用して分析し、起こりうる問題を正確に特定します。

おそらく、このアプローチの最も有益な点は、自動車メーカーが問題をより早く認識できるようになり、顧客に欠陥のある部品を販売する可能性が大幅に減ることです。

企業で製品の欠陥数を削減する必要がある場合は、問題が発生する場所と理由を把握するために、センサーやビッグデータ インターフェイスなどの他のテクノロジを使用できるかどうかを検討してください。こうすることで、品質保証プロセスのどこにギャップがあり、どのように対処すべきかが簡単にわかるようになります。

5. 強化された個別化医療

医療機関は、患者の状態を追跡し、不適切な治療につながる可能性のある問題を特定するために、さまざまなデータを統計します。たとえば、病院の再入院率、平均入院期間、患者が診察を受けるまでに待つ時間などを調べることができます。

これらの指標はすべて、品質の面で組織が競合他社と比べてどの程度優れているかを理解するためのものです。フロリダ州のフラグラー病院は、死亡率の高い患者のケアに人工知能を活用しています。この技術によりコストが削減され、入院期間が短縮されます。たとえば、このツールにより、肺炎患者の直接的なコストが 1,300 ドル以上節約され、入院期間が 2 日短縮される可能性があります。

企業は同様のアプローチを使用して、AI が時間や費用に基づく統計を改善できるかどうかを判断できます。いつものように、他の測定値が低下したとしても、品質レベルは高いまま維持されるはずです。

6. より良いトレーニング結果を提供する

従業員が受けるトレーニングも品質保証に関連しています。シンガポール国立大学の研究者らは、人工知能を使って個々のユーザーに合わせてトレーニング内容をカスタマイズするツールを開発した。

このアプローチは他のトレーニング方法よりも認知能力を向上させると言われています。トレーニングの強度に対する反応は人によって異なりますが、AI テクノロジーを使用したカスタマイズされたアプローチにより、人々の認知力と理解力が向上する可能性があります。

トレーニングに AI と品質保証を使用する 1 つの方法は、人々が以前にどのモジュールをカバーしたか、ビデオやオーディオなどのさまざまなコンテンツ配信方法にどのように反応したかを追跡することです。

品質保証があなたのビジネスをサポートします

企業は品質保証を最優先にする必要があります。そうすることで、コストのかかる問題を回避し、企業の評判を維持できます。

AI テクノロジーの使用から得られる洞察は、企業が時間やその他のリソースを節約しながら、出力の品質を最大化するのに役立ちます。