近ごろ、機械学習の模型、中でも深層学習の模型は目覚ましい成果を上げています。複雑な絵や写真の分類、自然で滑らかな文章の作成、更には高度な戦略ゲームの攻略など、様々な分野で目覚ましい成果を見せています。しかし、これらの模型は非常に複雑な構造をしているため、どのようにしてそのような結果を導き出したのか、その過程を人間が理解することは容易ではありません。ちょうど、複雑な計算式を解く過程を一つ一つ追わずに、ただ答えだけを見るようなものです。これを一般的に「ブラックボックス問題」と呼びます。つまり、なぜその予測結果が出力されたのか、どのような根拠に基づいているのかが分かりにくいのです。 このブラックボックス問題は、様々な場面で問題を引き起こす可能性があります。例えば、医療診断支援システムが、ある患者に対して特定の病気を診断したとしましょう。しかし、その診断の根拠が分からなければ、医師は本当にその診断を信用できるのか判断できません。また、自動運転車が事故を起こした場合、なぜその事故が起きたのか原因を特定できなければ、再発防止策を立てることも難しくなります。 そこで、機械学習の模型の予測結果の根拠を人間が理解できるように説明する技術が求められています。これを「説明可能な人工知能」、略して「説明可能なAI」と呼びます。説明可能なAIは、様々な方法で模型の判断根拠を明らかにします。例えば、画像認識の模型であれば、どの部分を見て判断したのかを画像上に分かりやすく表示することで、判断根拠を示してくれます。また、自然言語処理の模型であれば、どの単語が重要だったのかを強調表示することで、判断根拠を示してくれます。 説明可能なAIを用いることで、模型の信頼性や透明性を高め、安心して利用できるようになります。医療、金融、自動運転など、様々な分野で説明可能なAIの導入が進められています。将来的には、説明可能なAIがより高度化し、より複雑な模型の判断根拠を人間が理解できるようになることで、人工知能と人間社会のより良い共存関係が築かれることが期待されています。