近年、AIの社会実装が進む中で、AIが行った判断の根拠や基準が不透明であると、ユーザーにとって受け入れがたいという課題が生じることがあります。このため、AIがなぜ特定の結果や推論を行ったのかを人間が理解できるようにすること、つまり説明可能性が重要視されています。機械学習モデルが生成する予測を説明するための技術的手法が必要です。この記事では、これらの課題を解決する新しいAI技術「XAI」について詳しく解説します。

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XAIとは

XAIは「Explainable AI」の略称であり、AIの動作を包括的に理解し、信頼性を高めることを目指す技術の総称です。日本語では「説明可能なAI」とも呼ばれ、AIが出力した結果の根拠や意思決定の経緯を明確に説明できる能力を指します。
【参考】XAI（説明可能なAI）とは

予測の根拠を明確化する

決定木は、予測の根拠を明確にするための代表的なモデルの一つです。このモデルは、予測の仕組みをシンプルに理解しやすくするために用いられます。決定木は木の形をした図を通じて予測の根拠を説明します。具体的には、木の各枝が「もし〇〇なら、□□する」という形で分岐していきます。たとえば、天気予報のモデルが「もし雨なら、傘を持って行く」といった形で説明されます。

さらに、各特徴量（予測に使用する情報）の重要度を示す重みづけも行います。例えば、住宅価格を予測するモデルでは、「家の広さ」「部屋の数」「立地」が重要な要素となります。これらの要素が予測にどれだけ影響を与えたかを数字やグラフで明示します。

根拠を可視化する

視覚化ツールを活用することで根拠を可視化することができます。これにより、予測の根拠を直感的に理解しやすくすることができます。例えば、画像認識モデルではヒートマップを使用して、画像のどの部分が予測に影響を与えたかを色で示すことができます。

また、エクスプレイナブルAIでは、予測の理由をわかりやすい言葉で説明することも重要です。例えば、スマートアシスタントが「今日は雨が降るから傘を持って行った方がいい」とアドバイスした場合、「気象データによると、降水確率が80%を超えているからです」と具体的な理由を説明します。

エクスプレイナブルAIが解決する課題

従来のAIモデルは「ブラックボックス」と呼ばれ、その内部の動作が理解しにくいという問題がありました。XAIは、予測の根拠を明確にすることで、これらの課題を解消します。
【参考】説明可能なAIとは

AIシステムの信頼性・透明性向上（医療診断や金融取引）

医療診断において、AIが「患者がある病気にかかっている」と診断した理由を具体的に説明することで、医師がその診断を理解し、信頼できるようにします。また、XAIは予測の一貫性を確保し、同じ条件下で同じ結果を出す理由を説明することで、AIが信頼できることを示します。

トレーニングデータの偏りの分析と不公平な判断の回避

データの偏りを分析する際には、トレーニングデータを詳細に調査し、特定の性別や人種に対する偏りがないかを確認します。この作業には、データの可視化や統計分析を通じて、偏ったデータを特定する作業が含まれます。次に、不公平な判断を回避するために、もしバイアスが発見された場合は、データをバランスさせて偏りを修正します。また、公平性の指標を導入し、モデルが全ての候補者に対して公正な判断を行うように調整します。

説明責任・コンプライアンスへの対応

XAIにおける説明責任とコンプライアンスへの取り組みは、AIの普及と展開を促進する上で不可欠な要素です。技術の進歩と並行して、法的および倫理的な枠組みの整備と遵守が進められることで、AIが持つ潜在的なリスクを最小限に抑え、社会的な受容性を高めることが期待されています。

エクスプレイナブルAIの活用状況

エクスプレイナブルAIは、様々な領域で活用で活用されてます。

医療

医療分野でのXAIの活用により、AIが患者のデータから診断結果を導き出したプロセスを医師や患者に説明可能にします。これにより、医師は診断の正確性を確認し、患者は自身の状態をより深く理解することができます。また、治療選択の際には、XAIが提供する詳細な情報に基づき、患者と医師が共に納得のいく意思決定を行えるよう支援します。

金融

金融分野では、XAIを通じてローン審査の結果や投資リスク評価の背後にある論理を顧客に明確に説明できます。これにより、顧客は金融機関の意思決定を理解しやすくなり、信頼と満足度が向上します。また、金融詐欺検出のプロセスが透明になることで、より効果的な防止策を講じることが可能になります。

製造

製造業でのXAIの活用は、品質管理や故障予測を革新します。技術者はXAIを通じて、製品の不具合が発生する原因や、生産ラインの効率を低下させる要因を明確に理解できるようになります。これにより、より精度高く迅速な対策が可能となり、生産プロセスの最適化やメンテナンス計画の精緻化が実現します。製造業がXAIを導入することで、効率と品質の両面を向上させることができるのです。

法務

法律業界では、契約解釈や法的予測にAIが活用されるケースが増えています。XAIは、判決や法的アドバイスの根拠を明確に説明するためのツールとして役立ち、法律の透明性と正確性を向上させる役割を果たしています。

エクスプレイナブルAIの関連技術

エクスプレイナブルAIの関連技術は様々あります。

LIME

モデルが特定の予測を行った理由を、シンプルなモデルを使用して近似し、その説明を提供します。

例えば、医療診断モデルが「肺がんの可能性が高い」と予測した場合、LIMEを用いて「なぜそのような判断をしたのか」を説明します。具体的には、「このX線画像の部位に異常が見られたため」といった理由を示します。

SHAP

SHAPはSHapley Additive exPlanationsの略で、モデルの予測結果について「なぜそのように予測したか」を解析するための局所的な説明手法です。予測結果に対して、各説明変数がどれだけ寄与したかを明示します。

具体的には、クレジットカードの審査である申請が却下された理由を説明する際、「収入が低いこと」「過去の借入が多いこと」などが予測にどの程度影響したかを具体的な数値で示します。

アテンション機構

深層学習モデルが複雑な入力データから適切な情報を抽出するための重要なメカニズムです。この仕組みの活用は、自然言語処理や画像処理の様々なタスクにおいて、モデルの性能向上や解釈可能性の向上に寄与しています。

エクスプレイナブルAIを活用してビジネスを発展

今後さまざまなAIモデルが開発されていく中で、その判断理由を理解・説明するXAIの技術はますます重要になります。特に、ビジネスでAIを利用する場合は、エンドユーザの信頼を得るためにXAIについて考慮することは必須になっていくと予想されます。弊社では、AIを使用したシステムの開発、コンサルティング業務など幅広くサービスを展開しております。AIに関するお困りごと、相談などあればぜひ、弊社にお気軽にご相談ください。