AI
ElsevierにおけるAI：信頼とインテグリティを基盤に人の知性を前進させる
Elsevierが責任ある人工知能を活用し、信頼できる研究、ヘルスケア、教育ソリューションをどのように支えているかをご紹介します。
AIへの新たなアプローチ
AI主導のツール、査読済みコンテンツ、責任あるAIアプローチをご覧ください。発見の加速、意思決定の向上、科学とヘルスケアにおける実社会でのインパクトを支援するために設計されています。
ElsevierにおけるAI
Elsevierは、ヘルスケアから教育、R&Dまで、あらゆる分野でインパクトを生み出す人々をAIで支援します。
研究者からは、AIツールに関する最大の懸念の1つが、見えにくいバイアスであると聞いています。そのため、LeapSpaceのランキング手法を、出版社による偏りのない完全に中立的なものとして認証することを目標にしています。優遇措置も、ブラックボックスもありません。
Jörg-Rüdiger Sack教授、会長
カナダ・カールトン大学コンピューターサイエンス学部, Scopus Content Selection and Advisory Board議長 | CSAB Subject Chair - Computer Science | 名誉教授
AIへのアプローチ：管理されたエビデンスで検証可能なAIを構築
管理されたエビデンス、明確な帰属表示、人による監督に基づき、信頼できるAIワークフローを構築します。
Elsevierが研究水準のAI成果をどのように支援するかを理解
チームや機関にとって「検証可能」とは実務上何を意味するかを把握
責任あるAIガバナンスと品質評価を確認
従来型研究とAI研究：AIワークフローを研究水準の信頼性に合わせる
AI支援研究が発見を加速できる領域と、従来の厳密性が結果の信頼性を保つ領域をご確認ください。
スピード、規模、発見、再現性を比較
研究水準の信頼性に必要なガバナンスの対象を確認
導入判断に役立つ実践的な例を活用
リスクとガバナンスを管理しながらAIの価値を引き出す
AIが価値をもたらす場面と、セーフガードが重要となる場面を、意思決定に役立つ形で明確に把握できます。
生産性向上と、インテグリティ、安全性、ガバナンスへのリスクのバランスを取る
導入前に確認すべき品質セーフガードを特定
責任ある実装を支える導入チェックリストを活用
より良い患者アウトカムを支援するエビデンスに基づくAI
ElsevierのヘルスケアにおけるAIへのアプローチは、臨床ニーズと信頼できる研究を結び付けます。AIが臨床医や研究者をどのように支援できるかをご確認ください。
エビデンスをより迅速に見つけ、レビュー
追跡可能で引用できる情報源に基づいて意思決定
臨床利用における透明性と説明責任を支援
プライバシーとIP保護を含む責任あるAIガバナンスとの整合を支援
AIが、学術記録の信頼性を守りながら、ヘルスケアにおける専門家の判断をどのように補完できるかをご確認ください。
学習と学術研究への信頼を守る責任ある導入
Elsevierは、発見、教育、研究インテグリティを強化する形で機関がAIを活用できるよう支援します。AIを次の要素とともにどのように適用できるかをご覧ください。
信頼できるコンテンツとエビデンスのトレーサビリティ
検証可能な成果のための帰属表示と透明性
専門分野の知見と人による監督
プライバシー、IP保護、中立性を支えるガバナンス
AIリテラシーとリーダーシップのための実践的ガイダンス
信頼できるコンテンツが研究水準のAIにとって何を意味するのか、また学術コミュニティがAIを責任ある方法で導入するにはどうすればよいかをご確認ください。
研究とヘルスケアに、より安全で透明性の高いAIを構築
責任あるAIは、信頼できるエビデンス、プライバシーとIP保護、中立性、透明性、説明責任に基づき、チームがAIを安心して導入できるようElsevierが支援する方法です。AIの開発、評価、ガバナンスを導く原則とポリシーを含め、責任あるAIへのアプローチをご紹介します。
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