説明可能AI（XAI）とは？

説明可能AI（Explainable Artificial Intelligence、XAI）は、機械学習モデルの予測・判断プロセスを人間が解釈・理解できるようにする技術や手法の総称です。特に医療・金融・司法など重要な意思決定にAIが使われる場面で、その透明性を確保するために不可欠な概念となっています。

深層学習（ディープラーニング）モデルは高い精度を発揮する一方、内部の処理が複雑で人間には理解しにくい「ブラックボックス」とよく批判されます。XAIはこの問題に取り組み、AIの判断根拠を可視化・説明する手法を提供します。

主な手法には以下のようなものがあります。

• LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）：個別予測の周辺を近似した解釈可能なモデルで説明する
• SHAP（SHapley Additive exPlanations）：各特徴量が予測にどれだけ貢献したかを数値で示す
• アテンション機構の可視化：AIがどの部分に注目したかを示す
• 反事実的説明：「こう変えればAIの判断が変わった」という形で示す

XAIはEU一般データ保護規則（GDPR）が「自動的な意思決定に関する説明を受ける権利」を認めたことで、法的・倫理的な観点からも重要性が増しています。日本でも公平・透明・説明責任を重視したAI倫理ガイドラインのもとで推進されており、AIを社会に受け入れるための基盤技術として研究が進んでいます。