ISO/PAS 8800：トレーニングとワークショップ、監査と評価

道路上の安全性の向上、パーソナライズされた運転体験、より効率的なプロセスなど、現代の自動車におけるさまざまな進歩は、いまや人工知能（AI）なしでは実現できません。センサー、カメラ、その他のシステムから膨大なデータが生成され、それらは機械学習によって処理され、データ分析によって的確に解釈されなければなりません。さらに、先進運転支援システム（ADAS）や自律走行には、リアルタイムで正確な判断を行うための高度で複雑なセンサーシステムが不可欠です。

課題となるのは、セーフティクリティカルなアプリケーションを正しく動作させながら、この膨大なデータを管理することです。この課題を克服するうえで重要な役割を果たすのがISO/PAS 8800です。

2024年12月に発行される「ISO/PAS 8800 - Road Vehicles - Safety and Artificial Intelligence」は、自動車のAIベースシステムに関する安全規格です。この規格は、セーフティクリティカルなアプリケーションにおける電気・電子システムでのAI利用に関するフレームワークを定義し、人工知能の誤動作や性能不足によって発生する可能性のあるリスクに対応するものです。

ISO/PAS 8800は、ISO 26262（機能安全）やISO 21448（SOTIF）といった既存の安全規格を補完する位置づけにあります。これらの規格がE/Eシステムの誤動作やシステム性能の不備に焦点を当てているのに対し、ISO/PAS 8800はAIの安全ライフサイクルを導入し、バイアス、予測精度、ロバスト性、汎化能力などのAI特有の側面を取り扱っています。

ISO/PAS 8800は、OEMやサプライヤーに対して技術的、組織的、規制的、経済的な課題をもたらします。これは、AIの安全ライフサイクルを導入することで、ISO/PAS 8800が既存のプロセスを超える新たな開発モデルを導入している一方、規格自体はフレームワークとして機能するだけで、具体的な要件を定義していないためです。その結果、解釈の幅が大きく、実際の導入が難しくなっています。

例えば、実装のための明確なガイドラインがなければ、既存の開発プロセスを適応させなければなりません。さらに、AI管理システムを既存の法的規制にどのように適合させるかについては、まだ多くの不確実性があります。したがって、この規格に従って解釈するには、トレーニング、研究、開発、コンプライアンスへの投資が必要となります。

ルールベースのデータ処理を前提とした従来のテスト手順は、AIシステムには不十分であるため、ISO/PAS 8800は包括的なアプローチを採用しています。この規格では、開発プロセス全体に対する安全要求事項が概説されています。特に、検証と妥当性確認のための措置の拡大、および市場投入後のより包括的なフィールドモニタリングが重要な役割を果たします。これにより、長期的にシステムの安全性が確保されます。

AIシステムを完全に検証することは不可能であるため、この規格では、開発・検証から市場投入後のフィールドモニタリングまで、ライフサイクルの全段階をカバーする対策に焦点が置かれています。その目的は、既存の不確実性が残る中でも適切な安全レベルを確保することです。