Explainable AI (XAI) とは何か、そしてなぜ気にする必要があるのか

Explainable AI (XAI) は、人工知能や機械学習モデルの解釈と説明を支援するものとして、企業の間での需要が高まっている新興概念です。

現代の世界では、すべてがデータ主導であり、AI が中心的な役割を果たしています。

さまざまな業界の成長を促進し、業務を円滑化するために、さまざまなタイプの AI ソリューションがさまざまな業務で使用されています。

これは、AI モデルがどのように機能し、出力を生成するかを理解するのにも役立ちます。

なぜ XAI に注目する必要があるのか​​疑問に思っている場合は、この記事が役に立ちます。

はじめましょう！

説明可能なAIとは何ですか?

Explainable AI (XAI) は、AI モデルによって提供される出力と結果をユーザーが理解し、信頼できるようにすることに重点を置いた一連のメソッドとプロセスです。基本的に、XAI を使用すると、ユーザーは複雑な機械学習アルゴリズムがどのように機能するか、またそれらのモデルの意思決定を駆動するロジックは何かについて洞察を得ることができます。

XAI は、そのフレームワークと一連のツールを通じて、開発者や組織が特定の AI モデルに透明性レイヤーを導入し、ユーザーが予測の背後にあるロジックを理解できるように支援します。 AI の精度、成果、透明性が向上するため、AI がさまざまな方法で実装されている組織のエコシステムにおいて有利です。

さらに、XAI は、特定の結果に取り組む際に、複雑な ML アルゴリズムがどのようなバイアスや問題を引き起こす可能性があるかを示すのに役立ちます。複雑な ML アルゴリズムの結果として作成されるブラック ボックス モデルは、アルゴリズムを作成するデータ サイエンティストであっても理解するのがほとんど不可能です。

したがって、XAI がもたらす透明性は、組織が AI の力を適切に活用し、正しい意思決定を行う方法を理解する上で有益です。 XAI が提唱する説明可能性は主にテキストまたはビジュアルの形式であり、AI モデルの内部機能についての洞察を提供します。

AI モデルの追加のメタデータ情報を説明するために、XAI は、機能の関連性、簡略化された説明、例による説明など、他の多くの説明メカニズムも利用します。

XAI をエコシステムに導入する組織が増えるにつれ、XAI の需要は急速に増加しています。進化するにつれて、文章による説明可能性のテクニックとプロセスも向上しています。

なぜ XAI が重要なのでしょうか?

現在、ほとんどの組織は業務運営に AI モデルを使用し、AI の予測に従って将来の動きを決定しています。ただし、これは部分的にしか正確ではなく、多くのバイアスがあり、これがほとんどの AI モデルにおける主な問題です。

バイアスはさまざまな要因に基づいており、AI モデルの決定に影響を与えます。重要なのは、AI モデルにトレーニング データとは異なる実稼働データが供給されると、AI モードの決定が低下することがよくあることです。

さらに、ML モデルとニューラル ネットワークは説明するのが困難な場合があり、データ サイエンティストがそれらを解釈するのは不可能なことがよくあります。会社の成長のために AI モデルのあらゆる決定を完全に信頼している場合、予期せぬ問題が発生し、全体的な成長が妨げられる可能性があります。

したがって、組織にとって、これらの AI モデルが提示するすべての結果の背後にある AI の意思決定プロセスとロジックを完全に理解することが重要になります。ここで、組織が特定の AI モデルの意思決定プロセスと、それが利用するロジックの完全な説明を得るのを支援する便利なツールとして XAI が登場します。

機械学習アルゴリズムの理解からニューラル ネットワークや深層学習ネットワークの評価に至るまで、XAI はあらゆるものを監視し、あらゆる決定について正確な説明を得るのに役立ちます。 XAI を導入すると、AI によるあらゆる決定の正確性と説明責任を評価し、それが組織に適しているかどうかを判断することがより簡単になります。

さらに、XAI は、公正で正確な意思決定をもたらす責任ある AI モデルをビジネス エコシステムに実装および維持する役割を担うため、不可欠なコンポーネントとして機能します。 XAI は、セキュリティとコンプライアンスのリスクを抑制しながら、エンド ユーザー間の信頼を保留するのにも役立ちます。

XAIはどのように機能しますか?

ビジネスに導入されている最新の AI テクノロジーは、さまざまなモデルを使用して結果や意思決定を提供します。しかし、これらの AI テクノロジーは、決定の背後にある結果やロジックをどのように達成したかを定義しません。

このギャップを埋めるために、企業は現在、説明可能なモデルと、AI モデルがどのように機能するかを理解するのに役立つ説明インターフェイスを備えたすべてのメタデータ情報を使用する XAI を実装しています。

AI テクノロジーがビジネス エコシステムに組み込まれると、AI 手法がさまざまなレベルで導入されます。これらの AI 手法には、機械学習 (ML)、機械推論 (MR)、および MR と ML の統合があります。

正確に言うと、XAI が既存の AI モデルに導入するコンポーネントは、説明、データの説明可能性、MR の説明可能性、ML の説明可能性です。さらに、XAI は、MR と ML の間の解釈可能性と説明可能性も導入します。

XAI の動作は 3 つのタイプに分類されます。

• 説明可能なデータ: AI モデルのトレーニングに使用されているデータの種類と内容が強調表示されます。さらに、選択の背後にある理由、選択のプロセス、偏見を取り除くために必要な取り組みのレポートも紹介します。
• 説明可能な予測: ここで、XAI は、AI モデルが出力を取得するために使用したすべての特徴を提示します。
• 説明可能なアルゴリズム: これらは AI モデル内のすべてのレイヤーを明らかにし、各レイヤーが最終的な出力の生成にどのように役立つかを説明します。

ただし、説明可能な予測とアルゴリズムはまだ開発段階にあり、ニューラル ネットワークの説明に使用できるのは説明可能なデータのみです。

意思決定プロセスを説明するために、XAI は 2 つのアプローチを使用します。

• プロキシ モデリング: このアプローチでは、元のモデルとは異なる近似モデルが利用されます。近似結果が得られ、実際の結果とは異なる結果が得られる可能性があります。
• 解釈可能性を考慮した設計: XAI が人間のユーザーにとって理解しやすいモデルを開発する一般的なアプローチです。ただし、これらのモデルは、実際の AI モデルと比較すると、精度や生産能力が不足しています。

XAIのメリット

Explainable AI (XAI) は、人間が AI の仕組みを理解するのに役立つため、AI のブームに大きな影響を与えます。次のような多くの利点があります。

透明性と信頼性の向上

AI モデルを自社のシステムに実装している企業は、複雑な AI モデルがどのように機能するのか、また、さまざまな条件下で特定の出力が生成される理由を理解できます。

XAI は、企業がブラック ボックス モデルの結果の背後にある理由を理解するのにも非常に役立ちます。したがって、マシンユーザーと人間ユーザー間の透明性と信頼性が向上します。

AI モデルの導入の強化

組織が AI モデルの背後にある作業プロセスと論理プロセスを理解し、その利点を認識し始めるにつれて、AI モデルの採用率は増加しています。また、適切な説明があるため、彼らは自分の決定をより信頼できるようになります。

生産性の向上

AI モードでの XAI の採用により、ML 運用チームは既存システムのエラーや改善が必要な領域を簡単に見つけることができます。また、ML 運用チームが AI プロセスのスムーズかつ効率的な運用を維持するのにも役立ちます。

したがって、MLOps チームは AI モデルが特定の出力を生成するロジックを理解できるため、生産性が大幅に向上します。

リスクとコストの削減

XAI は、AI モデル ガバナンスのコスト削減に貢献してきました。すべての結果とリスク領域が説明されるため、手動による検査の必要性や、エンドユーザーとの関係を妨げるコストのかかるエラーの可能性が最小限に抑えられます。

新しい機会を発見する

技術チームとビジネス チームが AI の意思決定プロセスについて洞察を得る機会を得ると、新たな機会を発見する機会が得られます。特定の結果を詳しく調べると、最初は見えなかった新しいものを見つけることができます。

XAIの課題

XAI の一般的な課題は次のとおりです。

• 解釈の難しさ: 解釈が難しい ML システムがたくさんあります。そのため、XAIが提供する説明はユーザーにとってわかりにくいものとなっています。ブラックボックス戦略が説明できない場合、重大な運用上および倫理上の問題が発生する可能性があります。
• 公平性: XAI にとって、AI の特定の決定が公平かどうかを判断するのは非常に困難です。公平性は完全に主観的なものであり、AI モデルがトレーニングされたデータに依存します。
• セキュリティ: XAI の重大な問題の 1 つは、クライアントが自分の利益のために ML モデルの意思決定プロセスを変更し、出力に影響を与えるアクションを実行できることです。技術スタッフは、アルゴリズムがトレーニングに使用するデータセットのみを復元できます。

XAIとAIの違い

XAI と AI は両方とも相関関係にありますが、それらの間にはいくつかの基本的な違いがあります。

説明可能な AI	AI
Explainable AI は、複雑な ML モデルの意思決定プロセスの説明またはロジックを提供します。	人工知能は、ML モデルによって行われた決定の判定または出力のみを提供します。
XAI は適切な説明を提供するため、ユーザーが特定の AI モデルをより信頼するのに役立ちます。	AI では、判断だけが得られ、ユーザーは AI がどのように結論を出したのかを考えて困惑することになります。したがって、決定にはさらなる信頼が必要になります。
これにより、多くの AI モデルに関連するバイアスが軽減されます。	世の中の偏見に基づいて意思決定を行うことがよくあります。
AI モードによるミスのコストを削減します。	AI モデルは 100% 正確ではなく、誤った予測を行う可能性があります。 AI モデルによって誤った予測が行われた場合、ビジネスの損失につながる可能性があります。
XAI はまだ完全には進化していません。特に複雑なブラック ボックスを説明する場合にはまだ制限があります。	AI は全体として大きく進化しており、多くの問題をそれほど手間をかけずに迅速に解決できるようになりました。
XAI は AI モデルのあらゆるロジックと意思決定プロセスを説明するため、誰でも簡単にプロセスに不正な影響を与えることができます。	AI モデルは、最終的な予測の背後にある主な理由やロジックを提供しないため、誰かがその決定に影響を与える可能性はほとんどありません。

XAI がさまざまな分野に与える影響

XAI の登場は、AI が意思決定において重要な役割を果たすさまざまな分野に大きな影響を与えました。それらを見てみましょう。

#1. ファイナンス

AI を活用したソリューションは財務分野で主流であり、ほとんどの企業がさまざまなタスクに AI を活用しています。ただし、金融セクターは厳しく規制されており、財務上の決定を下す前に多くの監査が必要です。

XAI はその部分を支援し、財務上の決定の背後にある正当性を提示できます。これは、組織が行う財務上の決定の背後にある理由をエンド ユーザーが理解できるため、エンド ユーザーの信頼を維持するのに役立ちます。

#2. 健康管理

XAI の導入は、さまざまな方法で医療システムに利益をもたらしました。多くの病気の検出と診断、根本原因の究明に役立ちます。これは、医師が適切な治療を提供するのに役立ちます。

#3. 製造業

現在、製造部門では管理、修理、物流などの用途に AI モデルが大量に導入されています。しかし、これらの AI モデルは常に一貫しているわけではなく、信頼性の問題につながります。

これに対し、XAI は、多くの製造アプリケーションに最適な方法を説明とともに提供できるため、このような問題の多くを解決してきました。従業員に対して行われた特定の決定の背後にある論理と理由を示し、最終的には信頼を築くのに役立ちます。

#4. 自動車

自動運転車への XAI の統合は、事故時に車両が行う各意思決定の根拠を提供できるようにするため、不可欠なものとなっています。 XAI は、さまざまな状況や事故から学習することで、自動運転車が意思決定を行い、乗客と歩行者の全体的な安全性を向上させるのに役立ちます。

学習リソース

上記の情報とは別に、XAI についてさらに詳しく知りたい場合に検討できる書籍やコースをいくつか紹介します。

#1. Python を使用した説明可能な AI

Udemy の Explainable AI with Python プログラムは Parteek Bhatia によって設計されています。アプリケーション、さまざまな XAI テクニック、Google の What-if ツールなど、XAI のさまざまな側面を学ぶのに役立ちます。また、さまざまな側面から XAI を分類することもできます。

#2. 機械学習モデリングパイプライン

Explainable AI を学習し、モデリング リソースを管理するためのツールとテクニックの実装に関する知識を取得したい場合は、Coursera の Machine Learning Modeling Pipeline が最適です。

これは、何百もの良いレビューが寄せられているトップコースの 1 つで、有名なインストラクター、ロバート クロウによって教えられます。また、モデル分析と解釈可能性についての長時間の指導も受けられます。

#3. 説明可能な人工知能

Uday Kamith と John Liu が共著した『Explainable AI』は、機械学習における解釈可能性を学ぶための優れた本です。

XAI を学習するための多くのケーススタディや関連資料が見つかります。この本の著者は、XAI を理解するのに役立つ多くの実践的な例を提供しました。

#4. Python を使用した実践的な説明可能な AI (XAI)

『Hand-on Explainable AI (XAI) with Python』は、Denis Rothman が著した有名な本です。

現代のビジネスに必要な、AI の結果を理解するための XAI ツールとテクニックの詳細な研究を提供します。また、AI のバイアスに関連するさまざまな問題に対処し、回避する方法も学びます。

結論

Explainable AI は、ビジネス オーナー、データ アナリスト、エンジニアが AI モデルの意思決定プロセスを理解しやすくする効果的な概念です。 XAI は、データ サイエンティストが解読することすら不可能な複雑な ML モデルを解釈できます。

時間の経過とともに進歩しているとはいえ、まだ改善する必要がある領域があります。この記事で、XAI、XAI の仕組み、メリットと課題、さまざまな分野での応用についてより明確に理解していただければ幸いです。 XAI についてさらにアイデアを得るには、上記のコースや書籍を参照することもできます。

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