はじめに
いまやAI（人工知能）は、スマートフォンの顔認証やネットショッピングのおすすめ機能など、私たちの暮らしのさまざまなところで使われています。でも、「どうしてAIはこんな判断をしたの？」と疑問に思うことはありませんか？この記事では、「AIがどのようにその答えを出したのか」を人にもわかりやすく説明できる技術、「説明可能AI（XAI）」について、やさしくご紹介します。
AIの流れとXAIの役割
AIは、だいたい次のような流れで作られ使われています。
- データを集める（データ収集・前処理）
- AIに学ばせる（モデル構築・学習）
- AIがうまく働くかチェックする（モデルの検証・評価）
- 実際の場面で使う（運用）
- より良くなるように直していく（保守・改善）
- 社会で広く活用する（応用・社会実装）
この中で「XAI」は、3番（チェック）、4番（使う）、5番（直す）、6番（広く活用）で役立ちます。つまり、「AIがどうしてそう判断したのか？」を人にも分かるように説明する役割を持っています。
説明可能AI（XAI）とは？
これまでのAIは、たとえば「りんごかみかんかを見分ける」ときに、たくさんのデータから自分なりのルールを作って判断します。しかし、そのルールの中身はとても複雑で、「AIの中で何が起きているの？」と聞かれても分かりづらいのが現実でした。XAIは、こうした「AIの中で起きていること」を人にも分かりやすく説明してくれる技術です。これがあると、「なぜこの写真がりんごだと判断されたのか」、「どんな特徴が大事だったのか」を知ることができ、安心してAIを使えるようになります。
XAIのいろいろな工夫
XAIには、AIの考え方を説明するためにいくつかの方法があります。ここでは代表的なものを簡単にご紹介します。
入力データを少し変えて、AIの反応を見る方法
たとえば、写真の一部を隠してAIに見せたり、データの一部を変えてみたりして、答えがどう変わるかを調べます。これで「どこが大事だったのか」が分かります。また、「もし違う条件だったらどうなるか？」という“もしも”のシナリオを作って、AIの反応を見てみる方法もあります。
AIが注目したポイントを可視化する方法
AIが画像や文章のどこを重視して答えを出したのかを、色付きの図やグラフで見やすく示します。たとえば猫の写真で「耳」や「目」の部分が強調されていれば、「ここを特に見て判断したんだな」と分かります。最近では、文章や画像の意味をより深く理解するAIも増えてきていて、こうした高度なAIについても、どこを重視しているかを見せる工夫が進んでいます。
XAIの課題とこれから
XAIのおかげで、AIがどう考えたのかが少しずつ分かるようになってきましたが、以下の様な課題も残っています。
- AIの仕組みが複雑になるほど、説明も難しくなりやすい
- 説明が詳しすぎると、AIの仕組みが外部に知られてしまうリスクもある
- 医療や自動運転など「すぐに説明が必要」な場面では、今の方法では間に合わないことがある
- AIの説明を、使う人の知識や文化に合わせて伝えることも大切
これからは、「もっと分かりやすく、もっと早く、もっと多くの人に合った説明」ができるXAIが求められています。
まとめ
AIが私たちの生活を支える時代、「なぜそうなったのか？」を人が納得できる説明はとても大切です。説明可能AI（XAI）の進歩によって、AIをもっと安心して使える社会が目指せます。これからもXAIの研究や工夫が続き、AIがより身近で信頼できる存在になっていくでしょう。
※本記事は、専門家向けの解説記事「説明可能なAI」 をもとに、生成AIを活用して作成しています。生成AIの具体的な活用方法については、「生成AIを活用した一般読者向け解説記事の提供について」をご参照ください。。