説明可能性は XAI（Explainable AI）とも呼ばれ、AI の判断根拠を人に示すための考え方です。責任の所在を決めたり、結果に異議を申し立てたりする土台になります。
説明可能性は XAI（Explainable AI）とも呼ばれ、AI の判断根拠を人に示すための考え方です。責任の所在を決めたり、結果に異議を申し立てたりする土台になります。
EU AI Act（J-58）など、AI に関わる規格・法律が透明性や説明を求める場面で出会います。融資や採用など、人の判断に影響する AI の出力を扱う場でも問われます。
左に「モデルの中を開けて説明しようとする人（複雑な配線を覗き込んでいる）」、右に「根拠文書・記録・承認履歴を積み上げて説明する人（外側から固めている）」を対比。中央に矢印で「現実的にはこちら」と右側を指す
擬人化ポンチ絵 · 後日差し込みAI の判断根拠を人が理解できる形にする考え方です。
責任の所在を決めたり、結果に異議を申し立てたりできます。
モデルが述べる理由が、本当の理由とは限りません。
規格・法律への対応や、人の判断に影響する AI の運用で役立ちます。
透明性との違いを押さえることから始めます。
XAI、SHAP、LIME
透明性（何を使い、どう作ったかを開示すること）と説明可能性（この 1 件の出力がなぜそうなったかを説明できること）は近いが同じではない点を「何をしてくれるか」ではなく本文注記として区別していま…