ホワイトボックステスト
AIシステムの内部構造（コード、パラメータ、アーキテクチャ）を完全に把握した上で、正確性、セキュリティ、コンプライアンスを検証すること。
テスターがソースコード、モデルの重み、構成を精査し、特定のロジックパス、パラメータ範囲、潜在的な脆弱性を対象としたテストを設計する、徹底的な検証アプローチです。ガバナンスでは、ホワイトボックステストをCI/CDパイプラインに組み込み、重要モジュールに対するカバレッジしきい値、セキュリティ分析ツールの自動化、ならびに手動のコードレビューを必須化することで、モデルが意図どおりに動作し、ポリシーに準拠していることを確実にします。
自動運転車の認識モジュールではホワイトボックステストを実施し、エンジニアはエッジケースのセンサー入力をモデルの内部レイヤーに直接注入して、物体検出ロジックがオクルージョン（遮蔽）を適切に処理できることを検証します。さらに、デプロイ前の段階で静的解析ツールがコードをスキャンし、安全でないライブラリ呼び出しを検出します。
「かつて手動でのレビューやポリシー作業に数週間かかっていたものが、Enzai では数分で構造化され監査可能になりました。AI ガバナンスが理論的でなく、実用的に感じられるのはこれが初めてです。」
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