精度保証と免責事項

問題

AIモデルの「精度保証」に関する次の記述のうち、誤りを1つ選べ。

機械学習を用いたAIモデルは、学習データに基づいて確率的・統計的な推論を行うという帰納的なアプローチをとります。そのため、未知のデータに対して常に100%正しい結果を出すことは原理的に不可能（不確実性がある）です。

システム開発契約において「100%の精度を保証する」という合意は非現実的であり、実務では「どのようなテストデータでどう評価するかの検収基準」や「想定外の誤差が生じた場合の免責事項」を発注者と事前にすり合わせておくことが極めて重要です。

1. AIモデルは確率的に動作するため、100%の精度保証は困難である。

正しい：AIは確率・統計に基づく推論を行うため、未知のデータに対して誤差を完全に排除し、常に100%の精度を保証することは技術的に不可能です。

2. 精度保証では検証方法や免責事項を契約で明確にする必要がある。

正しい：精度の完全な保証ができない以上、テスト方法（検収基準）や、一定の誤差が生じた場合の責任範囲（免責事項）を契約で明確にしておく必要があります。

3. AIモデルは十分な学習データがあれば必ず100%の精度を達成できる。

誤り：どれだけ大量かつ高品質な学習データを用意したとしても、AIの推論には確率的な限界があり、常に100%の精度を達成することは不可能です。

4. 精度保証はSaaS型AIサービスでも重要な契約項目である。

正しい：SaaS型のAIサービスを利用する場合でも、「期待した結果が出ない場合の責任」やSLA（サービス品質保証）に関して、精度への期待値を契約上明確にしておくことが重要です。

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