「解釈可能なAI」：機械学習の決定を人間に理解させる方法とPythonでの実装 現代のAIシステムがより強力になるにつれて、その内部の動作過程はユーザーから隠される傾向があります。しかし、これらの「ブラックボックス」モデルが人々の生活に影響を与える決定を下す場合、それらの決定がどのように形成されたのかを説明する必要があります。本記事では、解釈可能なAI（XAI）の方法をいくつか紹介し、Pythonを使用してそれらを実装する方法を示します。
Explainable AI: 人間にとって理解可能な機械学習の意思決定 画像出典: Randy Fath on Unsplash ローンの審査をAIシステムに任せた場合、承認された人や断られた人の理由を説明できなければどうなるでしょうか？これは現代の多くのAIシステムが直面している課題です。機械学習モデルの性能向上とともに、透明性が損なわれることがしばしばあります。これらの「ブラックボックス」モデルは、ユーザーには見えない内部メカニズムによって、人々の生活に大きな影響を与える意思決定を行います。 Explainable AI (XAI) は、この問題に対する解です。XAIは、AIの意思決定を人間に理解させることに重点を置いています。単に結果を出すだけでなく、なぜその予測が為されたのか、どのような要素が影響したのか、また判断の信頼性がどれくらいあるのかを示すことができます。本記事では、Python を使用してこれらのXAIの手法を導入する方法を具体的に解説します。 説明可能性が重要な理由 説明可能性がなぜ重要なのか、主な理由をいくつか挙げてみましょう。
