アルゴリズム AIのブラックボックスを解明するSHAP
近年、人工知能（AI）は様々な分野で目覚ましい進歩を遂げ、私達の生活に大きな変化をもたらしています。
画像認識、音声認識、自然言語処理など、AIは多くのタスクにおいて人間を超える能力を発揮するようになってきました。
しかし、AI技術の進歩に伴い、その複雑さゆえにAIが行った予測や判断の根拠が人間には理解しにくいという問題点が浮上してきました。
これは「ブラックボックス問題」と呼ばれ、AIの信頼性や倫理的な側面に関わる重要な課題として認識されています。
例えば、AIが医療診断で誤った判断を下した場合、その原因を突き止め、再発防止策を講じるためには、AIの意思決定プロセスを理解することが不可欠です。
このような背景から、AIのブラックボックス問題を解決し、AIの予測や判断の根拠を人間が理解できるようにする技術が求められるようになりました。
これが「説明可能AI」と呼ばれる技術です。
説明可能AIは、AIの意思決定プロセスを可視化したり、人間が理解できる形で説明したりする技術を指します。
説明可能AIによって、私達はAIの判断根拠を理解し、その信頼性を評価できるようになります。
また、AIの開発者は、説明可能AIを用いることで、AIの改善点を見つけることも可能になります。
説明可能AIは、AIをより信頼性の高いものにし、人間社会にとってより有益なものにするために不可欠な技術と言えるでしょう。