人智を越えたAIによる推論が、果たして本当に正しいのか、どの程度信頼できるのか、誰も答を持っていません。正解が分からないのですから、従来のソフトウェアテストは一切成り立ちません。かといって、テストなし、品質保証なしのシステムを、現実世界で使えるはずがありません。本書はその解決策として、メタモルフィックテスティング、ニューロンカバレッジ、最大安全半径、網羅検証の4つを紹介します。教師あり機械学習で開発したディープニューラルネットワークおよびアンサンブルツリー(XGBoostやランダムフォレスト)が解く分類問題(画像識別)と回帰問題(価格予測)の実例を交え、4つのテスト手法の原理と手順を解説。それぞれのチュートリアルを通じて実践スキルも身に付きます。