AIが日々進化する中で、**「説明可能性」**は意思決定における重要な要素となっています。本記事では、AIベースの意思決定における説明可能性が、どのように透明性や信頼性の向上に寄与するかを解説します。また、SMARTS™ Washington版に搭載された新機能の一部として、このテーマを探求します。
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説明可能性とは？
説明可能性とは、AIシステムがどのように特定の結果（予測や決定）に至ったかを説明できる能力のことを指します。一方で、「解釈可能性」と混同されがちですが、両者は異なる概念です。
• 説明可能性: 人間がAIの結果をどのように解釈するかに焦点を当てたもの
• 解釈可能性: AIが出した結果に至るプロセスを人間が理解する能力
これらの概念は、AIの「ブラックボックス性」への対応策として注目されています。透明性の欠如は、AIへの不信感や、バイアスリスクの増加を引き起こす可能性があるため、説明可能性の確保は極めて重要です。
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説明可能性のための技術
1. SHapley Additive exPlanations (SHAP)
SHAPは、ゲーム理論に基づく手法で、AIモデルの各特徴量に重要度を割り当てます。この数値が高いほど、その特徴が結果に与える影響が大きいことを示します。SHAPは以下の特徴を持っています:
• 多様な機械学習モデル（例: 線形回帰、決定木など）に適用可能
• グローバルおよびローカルな説明を提供
2. LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations)
LIMEは、AIモデルの結果を「グラスボックスモデル」として近似的に再現する手法です。具体的には:
• 合成データを用いてAIモデルを再現
• ローカルな説明に特化
3. SHAPとLIMEの違い
• SHAP: グローバルおよびローカルな視点からモデルを分析
• LIME: 局所的な説明を提供し、シンプルな可視化が可能
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SMARTS™における説明可能性の活用
SMARTS™は、ビジネスアナリストが意思決定ロジックを管理するためのプラットフォームであり、説明可能性を向上させるツールが充実しています。
• BluePen機能: データサイエンスの専門知識がなくても、モデルの構築が可能
• インタラクティブなデシジョンツリーモデル: 完全な透明性を提供
また、Washington版では、以下の新機能が追加されました:
• SHAPやLIMEによる説明可能性メトリクスの活用
• ビジネスアナリストが簡単にモデルの評価と改善を実施可能
これらのツールを活用することで、AIモデルの構築から運用までのプロセスをスムーズに進められます。
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説明可能性を超えて解釈可能性へ
説明可能性だけでは、すべての利害関係者にとって十分な情報提供ができない場合があります。解釈可能性は、全てのステークホルダーに対し、透明性と理解しやすさを提供するAIの進化形です。
Sparkling Logic社は、意思決定をよりアクセス可能かつ理解可能にすることを目指し、リポジトリタイムトラベル機能などを通じて、解釈可能性の向上に努めています。
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次回予告
次回の記事では、「リポジトリタイムトラベル」機能がどのように理解可能性を支えるかについて解説します。お楽しみに！