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画像認識，自然言語処理などの「知的にみえる」アプリケーションやサービスでは、機械学習に大きな期待が寄せられています。一方で，ディープフェイクなどに見られる利用者倫理や，分布外データへの考慮といった問題に，どのように対処したらよいのでしょうか．本書では，AI，特に機械学習のリスクマネジメントについて，ソフトウェアやAI倫理との関係を含めて解説しています．AIがもたらす新しいリスク，ITリスクへの取組み，ソフトウェア技術からみた機械学習の特徴，リスク低減の考え方を解説し，技術的な方法，適切な規制，ビジネスリスク低減の施策を組み合わせて，AIが抱える問題の解決にアプローチします．