AIが多くの場所で活躍しはじめて、生活のあちこちでみかけるようになりました。AIと一言でいってもさまざまですよね。そのなかでも今回は説明可能なAI（XAI）の意味と活用例を5分でわかるように紹介していきます。
目次：
Part1. 1. 説明可能な AI（XAI）とは何？
XAIは「Explainable Artificial Intelligence」の略で、「説明可能な人工知能」と訳されます。これは、AI（とくに機械学習やディープラーニングなどの高度なAI技術）がどのようにして特定の結論や予測を導き出したのかを、人間が理解できる形で説明することを目指す研究分野です。
簡単にいうと、XAIは、AIが「なぜそう判断したのか」を人が理解できるようにする技術のことをいいます。
近年のAIモデルは非常に高度で複雑になってきており、その決定過程が「ブラックボックス」とされることが多いです。つまり、入力データに基づいてなんらかの出力（判断、予測など）を行いますが、その中間過程が透明ではなく、どのようにしてその結果に至ったのかが不明瞭なのが問題視されています。
XAIの目的は、このブラックボックスを解明し、AIの決定過程を人間が理解しやすい形で可視化または説明すること。これにより、AIの決定に対する信頼性を高めるとともに、AIが間違った判断をした場合の原因分析や、倫理的な問題への対応など、さまざまな面での利点があります。
XAIは、医療診断、金融サービス、自動運転車など、人間の生活に密接な影響を及ぼす分野でのAIの適用においてとくに重要視されているのです。これらの分野では、AIの決定が人間の健康、安全、経済的な利益に直接的な影響を与えるため、その決定過程を理解し、説明できることが求められています。
Part2. AIとXAIの違いは？
AIとXAIは似ているようで全く違います。AIは与えられた質問に対して答えを出すのみ。対してXAIは、どうしてその答えに至ったのかまでを説明してくれます。例えていうなら医者の診断がわかりやすいかもしれません。通常のAIの場合は、健康診断の結果だけを見て健康か不健康かを判断します。対してXAIは「検査で出た数値を鑑み〇〇の病気の可能性が高く、〇〇の治療を推進します」というところまで伝えてくれるのです。
XAIはAIによる判断や予測がどのようなデータやロジックに基づいているのかを明確にし、人間がそのプロセスを理解しやすくすることを目指しています。これにより、AIの判断をより信頼し、適切に活用することが可能です。
Part3. 説明可能な AI（XAI）がなぜ必要なのか
今まで説明した通り、XAIはその答えに至るまでのプロセスを人間が理解できるように説明するための試みですが、そもそもXAIはなぜ必要なのでしょうか。XAIが必要な理由は以下の点があげられます。
① 信頼性の向上のため
XAIは、AIがどのようにして特定の結論や予測に至ったのかを明らかにすることで、人々がAIの判断をより信頼できるようにします。すなわちプログラムとしての単純な回答ではなく、多くのデータからAIが考えて導き出したとわかってもらうことで、AIをより身近で頼りになる存在と認めてもらうためです。
② 意思決定の支援
とくに重要な意思決定を伴う分野（医療、金融、法律など）では、単に結果を出すだけでなく、その結果に至った理由を理解することが必要です。XAIにより、専門家はAIの提供する情報や予測をより深く理解し、それを基にしてより良い意思決定を行うことができます。
総じて、XAIはAI技術の透明性と理解を深めることで、社会全体でのAIの受容と適用を促進し、AIの持つ潜在的なリスクを管理するために必要です。加えて、XAIはAIに関連する倫理的な課題に対処する上でも欠かせません。AIの決定が人間の価値観や公平性の基準に沿っているかを評価するため、その理由やプロセスを透明にする必要があります。
また、誤った予測や偏見のある判断が行われた場合の原因究明と対策の策定にも、XAIは不可欠です。このようにXAIは、AIの社会的受容を深めると同時に、より公正で倫理的な技術の発展を支えるために重要な役割を果たします。
Part4. XAIの具体的な活用例
どうしてXAIが必要なのかがわかったところで、どういう分野で必要とされているのか、具体的な例をあげて紹介します。
① 医療分野
・患者の診断データ分析にXAIを活用し、診断結果の根拠を医師や患者に説明。
・治療方法の選択で、より情報に基づいた意思決定を支援。
医療分野でのXAI活用により、AIが患者のデータから診断結果を導き出したプロセスを医師や患者に説明可能になります。これにより、医師は診断の正確性を確認し、患者は自身の状態をより深く理解できるようになるでしょう。また、治療選択時には、XAIが提供する詳細な情報に基づき、患者と医師が共に納得のいく意思決定を行えるよう支援します。
② 金融分野
・ローンの承認・不承認の決定理由を顧客に透明に説明し、信頼性と顧客満足度を向上。
・投資リスクの評価や金融詐欺の検出における判断の根拠を明らかにする。
金融分野では、XAIを通じてローン審査の結果や投資リスク評価の背後にある論理を顧客に明確に説明できます。これにより、顧客は金融機関の決定を理解しやすくなり、信頼と満足度が高まるでしょう。また、金融詐欺検出のプロセスが透明になることで、より効果的な防止策を講じることが可能になります。
③ 法律分野
・法律文書の解析や判例研究にXAIを用いて、判断の論理的根拠を弁護士や裁判官に説明。
・法的アドバイスや予測の透明性と正確性を高める。
法律分野では、XAIは法律文書解析や判例研究を支援し、判断の根拠を透明化します。これにより弁護士や裁判官は、法的判断やアドバイスの正確性を向上させられるでしょう。また、XAIの活用は法的プロセスの理解を深め、クライアントや関係者に対する説明責任を果たすのに役立つのです。
④ 製造業
・製品の品質管理や故障予測にXAIを使用し、判断の背景を技術者に提供。
・生産プロセスの最適化やメンテナンス計画の策定に役立てる。
製造業でのXAIの活用は、品質管理や故障予測を革新します。技術者はXAIを通じて、製品の不具合が発生する原因や、生産ラインの効率を低下させる要因を明確に理解できるでしょう。これにより、より精度高く迅速な対策が可能になり、生産プロセスの最適化やメンテナンス計画の精緻化が実現します。XAIの導入により、製造業は効率と品質の双方を向上させることができるのです。
Part5. XAIのような難解な概念に出会ったら、AIに聞いてみよう
もし、あなたがXAIのような難解な概念に出会った場合、理解するのに時間がかかる場合もあるでしょう。自分自身の知識だけに頼らずにAIに回答を聞くことでより素早く理解に至ることも可能なのです。ここでは難解な概念に出会ったとき、PDFelementのAIチャット機能で質問を聞く手順を紹介します。
AIツール①：説明機能
①まずはPDFelementを起動します。ここではAIに聞きたい文章をpdfでアップロードします。
②AIサイドバー下部から「説明」を選び、文章を選択します。選択するとそのままサイドバー内に反映されるので、下部にある矢印を押して実行します。
③すると反映した文章に対する説明が「Lumi」によって生成。文章を読んでみると、専門用語だらけだったpdfが、簡潔にわかりやすく説明されているのがわかります。生成された説明を利用する場合は右上にあるコピーをクリックし使用してください。
AIツール②：要約機能
説明の機能を利用したところで、もう一つ要約の機能を紹介します。この要約はpdfに書いてある内容を簡潔に生成してくれる機能です。
①先ほどと同じようにpdfをアップロードし、下部にある「pdfを要約」ボタンをクリックします。
②するとpdf内にある文章の要約を生成してくれます。
そのほかにも、Lumiに直接pdfについて質問したりできるなど、自身が理解しやすいようにAIが手伝ってくれます。難解な概念に出会ったときには、迷わずLumiに聞いて理解を深めましょう。ログインするだけで、2000トークンのAI機能を無料でご利用いただけます！以下のボタンからPDFelementをダウンロードして、実際の使用感を確認してみましょう！
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