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XAI（explainable AI）とは
XAIとは、AIを使って作成された結果をユーザーが理解して信頼につなげることを目的とする技術の総称です。従来のルールベース型は、わかりやすい思考プロセスであることが特徴でした。しかし、機械学習で自動的に生成できるニュートラルネットワーク型のAIでは思考回路がわかりづらくなり、生成されるまでのプロセスを明確にできません。
そこで、XAIの導入によってAIの思考を理解しやすくなりました。XAIを活用することでAIの提供した情報を信用できるのか判断しやすくなります。また、透明性の高いAIを人間が確認することで、安全性を保つことができ説明責任を果たしやすくなります。
XAIとは
XAI（explainable AI、説明可能な人工知能）とは、ユーザーがAIを信頼しその意思決定を理解できるようにするための技術の総称です。近年、AIの利用がさまざまな分野で拡大し、その影響が個人や企業、社会全体に及んでいます。しかし、AIが意思決定をおこなう場面で、なぜその判断がなされたのか理解できないと信頼性の低下や公平性の欠如が懸念されます。
AIが出力した理由を明確にすることが今後さらに重要視される動きが進んでおり、従来の機械学習モデルだけでなく予測を説明する技術が必要です。そこで、XAIが注目されるようになりました。
XAIが注目されるようになったのは、2017年にアメリカの国防高等研究計画局がAIの説明可能性ついて、発表したことがきっかけです。このことがきっかけでXAIが世界中で広まるようになり、日本では2018年に内閣府が人工知能技術戦略実行計画を発表しました。
このほかにも、2018年に総務省がAI利活用原則案のなかで透明性の原則を発表しており、日本でもXAIが浸透するようになりました。
XAIのメリット
XAIを導入することで次のメリットがあります。
- AIの問題解決
- AIの信頼性を構築
- AIのリスクを削減
AIの問題解決
XAIによりAIの判断根拠を明確にすることで、AIの問題解決につなげられます。AIは機械学習や深層学習を通じて複雑なタスクを自動的に実行しますが、その意思決定プロセスはブラックボックスのように不透明です。XAIはこのブラックボックスを透明化し、問題解決につなげることが可能です。
例えば、AIが誤った判断を下した場合、XAIはその誤りを特定し、修正するのに役立ちます。また、AIの判断に潜む偏見や不公平性を特定し、是正措置を講じるのにXAIは役立ちます。XAIを活用して不公平を生じるバイアスを排除することで、より公正な問題解決が可能になります。
AIの信頼性を構築
XAIはAIの意思決定プロセスをユーザーに説明し、どのように判断が下されたかをわかりやすくします。透明性が高まることで、問題の要因や解決策を理解しやすくなります。また、XAIが提供する判断根拠により、ユーザーはAIの意思決定を信頼しやすくなり、問題解決につなげることが可能です。
AIのリスクを削減
XAIはAIのリスク削減につながります。AIの意思決定がブラックボックスであると、潜在的なリスクが高まり問題が生じる可能性があります。XAIはAIの判断根拠を明確に示すため、誤った判断を特定しやすくします。
これにより、AIによるエラーの発生頻度や影響を軽減できます。XAIの導入は、AIを使用してビジネスや意思決定をおこなう際のリスクを最小限に抑えるための効果的な戦略の一部です。
XAIの課題
XAIの導入には次のような課題が挙げられます。
- AIが正しくない回答をする場合がある
- コストがかかる
- 研究を進めるのが容易ではない
AIが正しくない回答をする場合がある
AIは正確性が保証されるわけではなく、AIの出力が常に正しいわけではありません。誤った前提でAIの結果を解釈すると、誤った判断をする危険性があります。そのため、XAIの結果を適切に評価し、必要に応じて検証が必要です。XAIはAIの意思決定プロセスを明確にし、その結果を説明可能にするための技術です。これにより、AIの判断がなぜそのようになるのかを理解し、誤った判断を防ぐことができます。
コストがかかる
XAIは予測に対して付加情報を与えることからコストがかかります。さらに、モデルを作成したり予測することで計算リソースが必要です。XAIを実現するには、モデルを設計し、そのモデルに基づいて予測する必要があります。モデルの設計には専門的な知識と時間が必要で、それによってコストが発生します。さらに、モデルを実行するには計算リソースが必要で、大規模なデータセットや高度なアルゴリズムを使用する場合、コンピュータの処理能力やメモリも必要です。
研究を進めるのが容易ではない
XAIは世界中の企業が研究している分野であり、個別企業だけでは研究を進めることは容易ではありません。発展には多くの企業や研究機関の協力が不可欠です。個々の企業だけでXAIの研究を進めることはむずかしいため、業界全体の連携が求められています。
XAIの研究には高度な専門知識とリソースが必要で、さまざまな分野からの専門家の協力が不可欠です。また、XAIの透明性や説明可能性を向上させるために、さまざまなアルゴリズムやモデルの開発が必要とされています。このような協力体制により、XAIの研究と実装がより効果的かつ信頼性を高められます。
まとめ
XAIとは説明可能であり、機械学習アルゴリズムによって生成された結果をユーザーが理解できることが目的の方法です。XAIを導入することで、機械学習によって自動生成されることから複雑になっているAIの思考プロセスをある程度理解できるようになりました。
AIのプロセスを理解することで、安全性を保つだけでなく説明責任をしやすくなるメリットがあります。XAIはAIの意思決定を理解し、把握するための貴重なツールであり、AIの利用がますます一般的になるなかでその重要性が高まっています。透明性と説明責任を持つことは、AIの発展と安全な運用にとって不可欠な要素です。
