説明可能なAI（XAI）とは
説明可能なAI（XAI）とは、AIの意思決定や予測の過程やアルゴリズムを人間が理解できる形で説明できるAI、またはそのための技術のことを指します。XAIはAIの進化と導入において重要な側面であり、AIの信頼性を高め、公平性や透明性を確保するための分野です。
XAIのメリット
- AIモデルの動作を理解し、トラブルシューティングや性能改善に役立つ。
- AIモデルの公平性、透明性、コンプライアンス要件を満たす。
- AIモデルの偏りやリスクを検出して軽減する。
- AIモデルの信頼性と信用を高める。
- AIモデルの開発と運用のコストを削減する。
XAIの実装方法
- モデルの選択: 解釈しやすいモデル（例: 決定木、線形回帰）を選ぶことで、理解が容易なモデルを使用する。
- 説明生成: モデルの出力に対して説明を生成する手法（例: LIME、SHAP）を使用して、モデルの判断根拠を説明する。
- 可視化: モデルの内部構造や重要なパラメータを可視化する（例: ニューラルネットワークの重み、活性化マップ）ことで、モデルの動作を可視化する。
- 評価と監視: モデルの評価と監視を定期的に行うことで、モデルのパフォーマンスや説明可能性を確保する。
説明可能なAI（XAI）に関する概要です。XAIはAI技術の進展とともにますます重要性を増しており、信頼性と透明性の向上に貢献しています。
