説明可能なAI(Explainable AI/XAI)
京セラコミュニケーションシステム(KCCS)と当社グループ会社の株式会社Ristは、AIが出力した結果を人が直感的に理解しやすい形で説明する「説明可能なAI(Explainable AI/XAI)」の開発に取り組んでいます。
概要
AIはさまざまな分野で活用が進んでいますが、従来型の予測・分析AIモデルが出力する結果はブラックボックス化され、情報元や意思決定プロセスなどの結果の要因が不明瞭なため、ビジネスの現場では活用が難しいという問題に直面しています。
AIシステムを信頼して活用するためには、AIで生成した結果(アウトプット)をわかりやすく説明し、人間であるユーザーが適切に解釈できるようにする必要があります。
説明可能なAIを利用することで、ユーザーは結果の透明性や信頼性を判断し、短時間でアクションを起こすことができます。
説明可能なAIの利用イメージ
ユースケース
製造業
工場の歩留まり抑制や設備の故障予知
不動産
マンション/戸建て不動産の取引価格の算出
小売業
食料品小売業における注文数の需要予測
企業
退職者リスクの見える化
例えば、外観検査を行うAIにおいて、欠陥の特定や不良要因の相関を複合的な学習により導き出し、人が解釈可能な形で示唆することにより、短時間で根本原因にたどり着くことができます。
不動産の価値評価においても、物件自体の情報(築年数、間取り、駅からの距離)だけでなく、近隣の類似事例との比較や地域特有の住みやすさ、地域の成長・変化の傾向を元に分析した結果をわかりやすく説明することにより、売り主、買い主に対する働きかけが向上します。