説明可能なAIとは?その意義・特徴・課題を専門的に解説
人工知能(AI)はさまざまな分野で実用化が進み、意思決定の支援や業務の自動化において中心的な役割を果たしています。その一方で、AIが導き出した結論や判断の根拠が人間には理解しづらいという課題が顕在化しています。このような「ブラックボックス化」は、信頼性や責任の所在を不明確にし、社会的受容性を低下させる要因となり得ます。
こうした課題に対応する概念として注目されているのが「説明可能なAI(Explainable AI: XAI)」です。XAIは、AIの出力や意思決定過程を人間が理解可能な形で提示することを目的としています。単なる技術的な改良にとどまらず、倫理・法制度・社会的信頼といった広範な領域にも影響を及ぼす点が特徴です。
本稿では、説明可能なAIの定義や必要性、技術的アプローチ、利点と課題、さらに透明性との違いについて体系的に整理します。理論的な側面だけでなく、社会的意義や今後の展望にも焦点を当て、学術的かつ実務的な観点から考察していきます。
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