XAIは「Explainable AI」の略称で、日本語では「説明可能なAI」と訳されます。これは、AIシステムがどのように意思決定を行うのか、その根拠を人間が理解できるようにする技術や手法の総称です。
AIシステムは、近年様々な分野で活用されていますが、その複雑さゆえに、どのように結論を導き出したのか、人間には理解しにくい場合があります。XAIは、こうした**「ブラックボックス化」**の問題を解決し、AIシステムの透明性と信頼性を向上させることを目的としています。
XAIには、様々な方法論があります。代表的な方法論としては、以下のようなものがあります。
- 特徴重要度分析: 各入力特徴がモデルの予測に与える影響度を分析する方法です。
- 部分依存度プロット: 入力値を変化させた場合に、モデルの予測結果がどのように変化するかをグラフで示す方法です。
- ロジック式: モデルの意思決定プロセスを論理式で表現する方法です。
- カウンターファクチュアル分析: もしも条件が異なっていた場合、モデルの予測結果はどうなっていたかを分析する方法です。
これらの方法論を組み合わせて、AIシステムの動作を説明します。
XAIは、以下のような様々な場面で活用されています。
- 医療: 医師がAIシステムによる診断結果を理解し、より良い治療方針を決定するために
- 金融: 金融機関がAIシステムによるリスク評価結果を理解し、より適切な融資判断を行うために
- 司法: 裁判官がAIシステムによる判決結果を理解し、より公正な判決を下すために
- 行政: 行政機関がAIシステムによる政策提言を理解し、より良い政策を立案するために
XAIは、AI技術の発展とともに、ますます重要性を増していく分野です。今後、研究開発が進み、より実用的なXAI技術が開発されることが期待されています。
以下に、XAIに関する参考資料をいくつか紹介します。
- 説明可能なAI: せつめいかのうなエーアイ：https://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E7%9F%A5%E8%83%BD
- 説明可能なAI（XAI）とは？| ジュニパーネットワークス - Juniper Networks：https://www.juniper.net/us/en/dm/why-ai.html
- AIシステム企画、開発｜株式会社XAI：https://xai.co.jp/
- 説明可能な AI（XAI）の基本ガイド - Alteryx：https://www.alteryx.com/resources/whitepaper/essential-guide-to-explainable-ai
何かご不明な点があれば、お気軽にご質問ください。
