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説明可能なAI（XAI）が、ヘルスケア、セキュリティ、自律走行などにおいて、AIの予測を透明で信頼性の高いものにすることで、どのように信頼を築いているかをご覧ください。
ChatGPT のような人工知能（AI）ツールの返答を見て、どうしてその結論に至ったのか不思議に思ったことはないだろうか。そのとき、あなたはAIの「ブラックボックス」懸念に出会ったことになる。これは、AIモデルがどのようにデータを処理・分析するのかが明確でないことを指す言葉だ。最先端のAIアルゴリズムを日常的に扱うAIエンジニアや科学者でさえ、その内部構造を完全に理解するのは難しいと感じることがある。実際、AIツールの機能を本当に理解しているITプロフェッショナルは22%に過ぎない。
AIモデルがどのように意思決定を行うかを取り巻く不確実性は、特にヘルスケアにおけるコンピュータビジョンや 金融におけるAIなどの重要な分野において、リスクを伴う可能性がある。しかし、このような課題に取り組み、透明性を向上させるために大きな進展が見られている。
特に、説明可能なAI（XAI）は、この懸念を解決することだけに焦点を当てている。簡単に言えば、複雑な機械学習アルゴリズムが与える結果や出力を、人間のユーザーが理解し、信頼できるようにするための一連のプロセスと手法である。
XAIは、開発者がAIシステムが期待通りに動作していることを確認するのに役立つ。また、AI企業が規制基準を満たすのにも役立つ。この記事では、説明可能なAIとその幅広い使用例について説明する。始めよう！
AIを扱う場合、説明可能性が鍵となる。これは、AIのサブフィールドであるコンピュータ・ビジョンに関して言えば特にそうであり、ヘルスケアなどの産業におけるアプリケーションで広く使用されている。このようなデリケートな業界でビジョンモデルを使用する場合、モデルの仕組みが誰にでも透明で解釈可能であることが重要です。
コンピュータビジョンモデルにおける解釈可能性は、予測がどのようになされたのか、またその背後にある論理をユーザーがよりよく理解するのに役立ちます。透明性は、モデルの限界を明確に説明し、データが倫理的に使用されることを保証することで、モデルの動作を誰にとっても明確にすることで、これに拍車をかけます。例えば、コンピュータ・ビジョンは、放射線科医がX線画像から健康上の合併症を効率的に特定するのに役立ちます。
しかし、ただ正確なビジョンシステムだけでは十分ではない。システムには、その判断を説明する能力も必要だ。例えば、画像のどの部分がその結論につながったかを示すことができれば、どのような出力もより明確になる。そのような透明性のレベルは、医療専門家が所見を再確認し、患者の治療が医療基準を満たしていることを確認するのに役立つだろう。
説明可能性が不可欠であるもう一つの理由は、AI企業に説明責任を負わせ、ユーザーの信頼を築くことである。信頼できるAIは、AIイノベーションが確実に機能し、公正な判断を下し、責任を持ってデータを扱うことをユーザーが確信することにつながる。
さて、コンピュータ・ビジョンにおいて説明可能性が重要である理由を説明したところで、ビジョンAIで使用される主要なXAI技術を見てみよう。
ニューラルネットワークは、人間の脳にヒントを得たモデルであり、相互に接続されたノード（ニューロン）の層を通してデータを処理することにより、パターンを認識し、意思決定を行うように設計されている。ニューラルネットワークは、複雑なコンピュータ・ビジョンの問題を高い精度で解くために使用される。この精度をもってしても、設計上ブラックボックスであることに変わりはない。
サリエンシーマップはXAIのテクニックの一つで、ニューラルネットワークが画像を分析する際に何を見ているかを理解するのに役立つ。また、モデルが期待通りに動作しない場合のトラブルシューティングにも使用できる。
顕著性マップは、画像のどの部分（ピクセル）がモデルの予測を定義するかに注目することで機能する。このプロセスはバックプロパゲーションに非常に似ており、モデルは予測から入力へと遡る。しかし、誤差に基づいてモデルの重みを更新するのではなく、各ピクセルが予測にとってどれだけ「重要」かを見ているのだ。顕著性マップは、画像分類のようなコンピュータ・ビジョンのタスクに非常に役立ちます。
例えば、画像分類モデルがある画像を犬だと予測した場合、そのモデルがなぜ犬だと思うのかを理解するために、その顕著性マップを見ることができる。これは、どのピクセルが出力に最も影響を与えるかを特定するのに役立つ。顕著性マップは、画像が犬であるという最終予測に貢献したすべてのピクセルをハイライトする。
クラスアクティベーションマッピング（Class Activation Mapping）は、ニューラルネットワークが画像の分類予測を行う際に、画像のどの部分に注目するかを理解するために使用されるもう1つのXAIテクニックである。これは顕著性マップと同様に機能するが、特定のピクセルの代わりに画像内の重要な特徴を特定することに重点を置く。特徴とは、モデルが画像から検出する、形状やテクスチャのようなパターンや詳細のことである。
Gradient Weighted Class Activation Mapping（Grad-CAM）やGrad-CAM++のようなメソッドは、いくつかの改良を加えながら、同じ考えに基づいている。
CAMの仕組みはこうだ：
Grad-CAMは、各特徴マップが最終的な予測にどれだけ影響するかを示す信号のようなものである勾配を使用することで、これを改善します。この方法はGAPの必要性を回避し、再トレーニングなしでモデルが何に焦点を当てているかを簡単に見ることができます。Grad-CAM++はこれをさらに一歩進め、ポジティブな影響だけに焦点を当てることで、結果をさらに明確にします。
反実仮想的説明は、説明可能なAIの重要な要素である。反実仮想的説明とは、起こり得なかったが起こり得た代替シナリオや事象を考慮することで、状況や結果を説明することである。特定の入力変数の変化がどのように異なる結果をもたらすかを示すことができる：「もしXが起こらなかったら、Yは起こらなかっただろう。
AIやコンピュータビジョンに関して言えば、反実仮想的説明とは、AIモデルが異なる特定の結果を出すために必要な、入力（画像やデータなど）の最小限の変化を特定することである。例えば、画像中の物体の色を変えることで、画像分類モデルの予測を"猫 "から "犬 "に変えることができる。
もう一つの良い例は、顔認識システムで角度や照明を変えることだ。これは、入力の小さな変化がいかにモデルの予測に影響を与えるかを示している。
これらの説明を作成する最も簡単な方法は試行錯誤である。AIモデルが望ましい結果を出すまで、入力の一部（画像やデータの特徴など）をランダムに変更することができる。その他の方法には、最適化や検索技術を使用して変更を見つける、モデルに依存しないアプローチや、内部設定や計算に依存して必要な変更を特定する、モデル固有のアプローチがあります。
さて、XAIとは何か、その主要なテクニックは何かを探ったところで、実際にどのように使われているのかを説明しよう。XAIは様々な分野で応用されている。その可能性を強調する使用例をいくつか紹介しよう：
説明可能なAIは、AIシステムがどのように機能し、なぜ特定の決定を下すのかを理解しやすくする。AIモデルに関する透明性は、信頼と説明責任を構築する。知識は力であり、AIイノベーションがより責任を持って使用されるのに役立つ。ヘルスケア、セキュリティ、自律走行、法制度などの重要な分野において、XAIは、開発者とユーザーがAIの予測を理解し、エラーを特定し、公正で倫理的な使用を保証するのに役立ちます。AIの透明性を高めることで、XAIはテクノロジーと人間の信頼性のギャップを埋め、実世界での応用をより安全で信頼性の高いものにします。
詳しくはGitHubリポジトリをご覧ください。自動運転車や 農業における AIアプリケーションについては、ソリューションページをご覧ください。🚀
