【講座のご案内】そのAIの予測、現場に説明できますか？AIを実務で使いこなすためのXAI講座！

ディープラーニングの台頭により、AIによる予測や分類の性能が大幅に向上しました。

一方で、ディープラーニングによる根拠のブラックボックス問題は、AIの社会実装を進めるためのハードルにもなっています。この問題に対し、近年、AIの判断根拠を説明できる「説明可能なAI（XAI）」の研究や技術開発が盛んになっています。

そこで、スキルアップAIでは、XAIを体系的に学ぶことができる講座を開講いたします。この講座では、最新の技術動向から実践的な使用方法までをハンズオンを通して学ぶことができ、

AI活用において重要な説明責任を果たすためのXAI技術の概要
XAIによる新たな価値を創造するアプローチ

を1日で習得することが可能となっています。

以下に、当日ご体験いただける講座の内容をご紹介します！

<目次>

現場がAIを無視する？
「現場・説明・技術」のバランスを取る
「攻めのXAI」CASE STUDY ：商品のパッケージを最適化
本講座で学べる、明日からの実務に生きるスキルと最先端のXAI知見
XAI関連動画のご紹介

1.現場がAIを無視する？

「AIを導入してみたものの、予測の結果を現場に納得してもらうことが難しい」
「そもそも現場がAIの判断根拠を理解できない」
といったご経験をお持ちではないでしょうか？

最近のAIは飛躍的に予測性能は向上したものの、「なぜそのような予測となったのか？」という理由を説明することを苦手としています。そのため、説明ができない予測が現場での信頼を勝ち得るのは、難しいもの。例えば、AIと医師で診断が食い違った時など、判断の根拠が伝わらなければ信頼を得ることができず、せっかくのAI導入も水の泡になってしまいます。

2.「現場・説明・技術」のバランスを取る

予測の説明として出力されるアウトプットは自然言語や変数の重要度など様々ですが、実務でXAIを利用する際に重要なのは、以下の3つです。

現場ではどのような説明が求められているのか
現時点の技術ではどのような説明が可能なのか
XAIの導入におけるROIはどの程度なのか

この3つを理解し、バランスを取った説明をすることがXAI導入の成功には必要です。

XAI（説明可能なAI）とは｜意味や手法、メリット、導入課題、活用事例を解説

XAIは説明責任を果たすための「守り」の技術と思われがちですが、従来のAIではできなかった新たな価値創造にも活かすことが可能です。商品デザイン評価を機械学習で自動化した「攻め」のXAI活用の事例をあげてみましょう。

3.「攻めのXAI」CASE STUDY ：商品のパッケージを最適化

パッケージデザインを通してマーケティング支援を行うX社の担当者は、スピードを持ったパッケージの改善をしたいと望んでいました。
しかし、アンケートの回収には時間と手間がかかります。また、アンケートでは質問を深掘りすることで示唆を得られましたが、機械学習だけに頼るとその示唆を得ることができません。
そこで、X社は、過去に発売された清涼飲料水やスナック菓子のパッケージ画像とそれに対する５段階の好感度アンケートの結果を保有していることに目をつけたのです。
ここにXAI技術を導入することで、今まで明確ではなかった顧客の商品デザインへの注視点が明らかになり、アンケートに頼らずとも効果的にパッケージ改善をしていくことが可能になりました。

4.本講座で学べる、明日からの実務に生きるスキルと最先端のXAI知見

ここからは、ビジネスよりの話ではなく技術系の話となります。

今回の講座におけるハンズオンでは、はじめに Google発のデータ可視化ライブラリである What-if Tools の使用方法を学びます。What-if Tools では、対話的なインタフェースにより、予測の根拠となった変数やデータの分布を簡単にチェックすることができます。

他にも Microsoft が提供しているデータ分析環境 Azure Machine Learning の AutoML におけるモデルや前処理の自動構築＆予測根拠の説明まで、丁寧に説明します。ハンズオンに使用するコードには詳細なコメントが付与されており、初心者でも理解しやすい内容となっています。

また、SHAP（Shapley Additive Explanations）と呼ばれる手法で予測根拠となった変数も確認します。SHAPはアウトプットに理論的な裏付けがあり、XAI技術のデファクトスタンダードになりつつある手法です。
このSHAPを理解するために、図解を豊富に用いた直感的な説明から入り、数式による表現まで、理論とイメージを対応させながら理解の勘所を押さえて解説をします。

XAIに関する研究は近年非常に盛り上がっており、様々な手法が提案されています。例えば、画像に対する予測根拠を自然言語でアウトプットさせようという試みなどがあります。
スキルアップAIのXAI講座では、2016年〜2020年で機械学習系のトップカンファレンスで採択されたXAI関連最新論文9本の概要をわかりやすく紹介しています。