人工知能 (AI) を最大限に活用するには、AI で何ができるのかを知る必要があります。ただし、これはほんの手始めに過ぎません。AI を真に効果的に活用するには、その仕組みを知る必要があります。残念ながら、最新の AI システムの多くの例、特に機械学習 (ML) 駆動型のものは「ブラックボックス」化しやすく、判断に至った過程について明確な分かりやすい説明なしに出力を生成します。こうした透明性の欠如によって、特にそれらと同じ AI システムが重大な意思決定に関与している場合、信頼、監視、説明責任の面で課題が生じる可能性があります。
説明可能な AI (XAI) は、AI モデルの内部の仕組みを解釈し理解する方法を提供することで、そうした課題に対処します。XAI は、AI システムの目的、推論、意思決定のプロセスを人間の運用担当者が理解できるようにすることで、観測可能で信頼できる AI 統合の基盤を作ります。責任を持って AI を導入し、倫理的基準や運用基準との整合性を確保しようと考える組織にとって、この明確さは不可欠です。責任ある AI 開発における XAI の役割を理解するための最初のステップは、XAI が重要である理由を理解することです。
単純に言えば、AI を支えるプロセスが見えなければ、その公平性、正確性、信頼性を確信することはできません。これは、偏った意思決定や誤った意思決定が深刻な結果をもたらす可能性がある繊細な領域で AI システムが使用されている場合に特に問題になります。たとえば、不完全なデータやまたは非典型的データに基づいてトレーニングされたモデルは、人口統計的要因に基づいて融資を違法に拒否する可能性があります。医療では、トレーニングデータの多様性が限定的だと、AI が少数集団の病気を誤診する可能性があります。採用においては、偏りのあるデータによって、候補者がジェンダーや民族に基づいて不当にスクリーニングされる場合があります。説明可能性が欠如していると、こうした問題が検出されない可能性があります。
説明可能な AI は、ユーザーや規制当局との信頼を維持するために必要な説明責任とサポートを組織に提供します。XAI は公平性に対処するだけでなく、モデルの監視をサポートし、コンプライアンス、セキュリティ、評判への悪影響に関連するリスクを軽減します。
機械学習モデル、特に深層学習やニューラルネットワークを使用するモデルが複雑度を増すにつれて、その動作を理解することも同様に困難になります。XAI は、高度なアルゴリズムであっても透明性を持たせ解釈可能にするために必要なツールとフレームワークを提供し、組織が説明責任を強化し精度を高めながら業務を遂行できるようにします。
説明可能な AI を導入する際は、AI システムの透明性、説明責任、効果的な使用を確立するために、いくつかの重要な考慮事項に対処する必要があります。グループによってアプローチの仕方はさまざまかもしれませんが、これらの考慮事項は一般的に次の 5 つのカテゴリに分類されます。
AI システムは、不公正または差別的な結果につながる可能性のあるバイアスがないか慎重に監視する必要があります。これには、定期的に展開済みの環境を監視してデータや AI の決定出力プロセスに潜在的な偏見がないか確認し、それを軽減するための措置を講じることなどがあります。
入力データの変更やその他の状況の変化により、AI モデルが本番環境でトレーニングフェーズと異なるパフォーマンスを見せ始めることがあります。モデルのパフォーマンスを監視し分析することで、こうした逸脱に対処し、正確で適切な出力を維持することができます。
AI モデルは、適切に管理されていないと容易にビジネスオペレーションに影響を与えたり、規制へのコンプライアンスを妨げたりするリスクをもたらす可能性があります。リスクレベルを定量化し、なかなか解消されないパフォーマンス問題を分析することで、全体的な問題を明らかにし、それが重大化する前に対処するために必要な要素を得ることができます。
構築、展開、監視、更新という AI モデルのライフサイクルを効率的に管理することは、透明性と使いやすさを維持する上で不可欠です。これらのプロセスを自動化することで、モデルのパフォーマンスの追跡、依存関係の特定、更新に必要な手作業を削減できます。さらに、統合プラットフォームを使用することで、時間が経過してもモデルの正確さと説明しやすさを維持できます。
パブリッククラウドとプライベートクラウドを含むハイブリッド環境に AI を導入するには、柔軟性と一貫性が必要です。説明可能な AI がそうした環境全体で効果的に機能するようにすることで、AI がどこで動作していても一貫した監視を促進できます。
XAI は、構造化されたプロセスと技術に依存して、AI システムが理解可能で透明性のある結果を生成できるようにします。AI を説明可能にするための主なステップと方法を以下に紹介します。
ガバナンスと標準を確立する
組織では、AI ガバナンス委員会を結成して、開発チームを指導するとともに説明可能性の明確な基準を設定する必要があります。説明可能性を責任ある AI のガイドラインに最初から組み込むことで、それが AI ライフサイクル全体の中核的な原則として維持されるようになります。データ品質とバイアスの軽減を重視する
説明可能な AI には高品質のトレーニングデータが不可欠です。開発者は、トレーニングを開始する前に、データセットにバイアスがないか精査し、不適切なデータを除外して、バイアスを軽減するための戦略を導入する必要があります。透明性の高いデータ慣行により、AI システムの信頼性が向上します。説明可能性を考慮したモデルを設計する
説明可能性を念頭に置いた AI システムを構築するには、モデルの特定の機能やレイヤーまで追跡可能な出力を生成するアルゴリズムを選択する必要があります。これにより、各決定や予測を、その基盤となるロジックを検証することで理解し正当性を示せるようになります。説明可能な AI の技術を活用する
Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) などの技術は、モデルがどのように結果の分類や予測を行うのかを明確にし、Deep Learning Important Features (DeepLIFT) は、ニューラルネットワークを介して決定をソースの特徴まで遡って追跡します。決定を確実に理解できるようにする
AI システムは、人間が理解できる言葉で出力の明確な説明を提供する必要があります。ユーザーにシステムの動作方法を教育することで、複雑な技術と実際の用途とのギャップを埋めることができ、AI の決定をより利用しやすく信頼できるものにします。
XAI は、AI システムの仕組みを明らかにすることで、組織のさまざまな課題に幅広いソリューションを提供します。主なメリットには次のようなものがあります。
リスク軽減の最適化
XAI は、バイアスがあったり誤っていたりする予測などの潜在的な問題を、評判、法律、運用に関するリスクにつながる前に特定するのに役立ちます。このアクティブなアプローチにより、コストのかかるエラーを最小限に抑え、AI を定められた標準に整合させることができます。生産性の向上
モデルの決定出力方法に関する明確なインサイトを活用して、技術チームがエラーや非効率性をより迅速に特定できます。これにより、AI システムの監視とメンテナンスのプロセスが簡素化され、チームがパフォーマンスの向上に集中できるようになります。信頼の強化
AI の決定出力における透明性は、あらゆるレベルのステークホルダーの信頼を強化します。システムが推奨を行う理由をユーザーが理解すると、決定出力プロセスに対する信頼が高まりやすくなります。バイアスの軽減
XAI は、モデルがデータを解釈する方法を明らかにすることで、組織が不公正なパターンやバイアスを検出して対処できるようにします。これにより、AI システムが完全に公平な決定を行い、倫理的な期待に適合するようになります。決定出力の改善
説明可能な AI は、予測を駆動している要因に関する実用的なインサイトを提供します。これらのインサイトにより、組織は戦略を改良し、介入方法を改善して、より効果的に成果に影響を与えることができます。AI の導入の促進
従業員が AI システムを理解し、信頼するようになると、導入率が向上します。XAI によって、組織は内部ユーザーの信頼を構築し、抵抗を受けることなく AI アプリケーションをワークフローに統合できるようになります。コンプライアンスの強化
XAI によって、進化する法律に照らして AI モデルを容易に監査し、検証できるようになります。決定の詳細な説明を提供することで、組織はコンプライアンスを実証し、制定された規制の遵守違反による罰則を回避できます。
説明可能な AI には多くのメリットがありますが、制約がないわけではありません。XAI に関連する主な課題には以下のようなものがあります。
トレーニングの課題
推論を説明できる AI システムの作成は、多くの場合従来のブラックボックス型モデルの構築よりも複雑で多くのリソースを必要とします。開発者は、使いやすさを犠牲にすることなくモデルを解釈可能な状態に保つために、専用のツールやフレームワークが必要になることがあります。過度な複雑さ
XAI モデルには、依然として専門家でさえ理解することが難しいものが存在します。これは、非常に複雑なニューラルネットワークを扱う場合に特に当てはまります。簡略化した説明が役に立つ場合もありますが、重要な詳細が省略されてしまうリスクを伴います。詳細な説明とわかりやすいサマリーのバランスを取ることで、XAI の出力がさまざまな対象者の役に立つものになります。検証の課題
XAI が生成した説明の正確性と完全性を検証することが、特に大規模なデータセットを処理するモデルでは困難な場合があります。この問題は、不完全な監査や誤ったインサイトにつながる可能性があります。全体的な概要と詳細な監査証跡の両方を提供する階層化された説明手法を採用することで、検証が管理しやすくなります。過剰な簡素化
XAI システムは、解釈しやすくするために、複雑なモデルを簡素化し過ぎてしまうことがあります。このトレードオフが決定出力における誤解や見落としにつながる可能性があります。これに対処するには、明確かつ正確な説明を優先し、重要な詳細を削らないようにする必要があります。データプライバシーの問題
XAI はその性質上、透明性を高める必要があり、そのため機密情報や秘密情報が漏洩してしまう可能性があります。これを軽減するには、安全なデータ処理プロトコルを実装し、説明に含まれるデータの範囲を制限することができます。統合の難しさ
XAI 機能を既存の AI システムに追加するには、特にレガシーシステムを使用している組織では、ワークフロー、ツール、インフラストラクチャに大きな変更が必要になる可能性があります。モジュール式の XAI ツールを使用して現在のプロセスと統合することで、中断を抑え、プロセスへの導入を簡素化できます。
XAI は、AI システムの仕組みを明らかにすることで、組織のさまざまな課題に幅広いソリューションを提供します。主なメリットには次のようなものがあります。
リスク軽減の最適化
XAI は、バイアスがあったり誤っていたりする予測などの潜在的な問題を、評判、法律、運用に関するリスクにつながる前に特定するのに役立ちます。このアクティブなアプローチにより、コストのかかるエラーを最小限に抑え、AI を定められた標準に整合させることができます。生産性の向上
モデルの決定出力方法に関する明確なインサイトを活用して、技術チームがエラーや非効率性をより迅速に特定できます。これにより、AI システムの監視とメンテナンスのプロセスが簡素化され、チームがパフォーマンスの向上に集中できるようになります。信頼の強化
AI の決定出力における透明性は、あらゆるレベルのステークホルダーの信頼を強化します。システムが推奨を行う理由をユーザーが理解すると、決定出力プロセスに対する信頼が高まりやすくなります。バイアスの軽減
XAI は、モデルがデータを解釈する方法を明らかにすることで、組織が不公正なパターンやバイアスを検出して対処できるようにします。これにより、AI システムが完全に公平な決定を行い、倫理的な期待に適合するようになります。決定出力の改善
説明可能な AI は、予測を駆動している要因に関する実用的なインサイトを提供します。これらのインサイトにより、組織は戦略を改良し、介入方法を改善して、より効果的に成果に影響を与えることができます。AI の導入の促進
従業員が AI システムを理解し、信頼するようになると、導入率が向上します。XAI によって、組織は内部ユーザーの信頼を構築し、抵抗を受けることなく AI アプリケーションをワークフローに統合できるようになります。コンプライアンスの強化
XAI によって、進化する法律に照らして AI モデルを容易に監査し、検証できるようになります。決定の詳細な説明を提供することで、組織はコンプライアンスを実証し、制定された規制の遵守違反による罰則を回避できます。
ServiceNow の XAI へのアプローチは、信頼性の高い Now Platform® を基盤としており、複雑な統合を必要とせずに、XAI 機能をエンタープライズワークフローに組み込みます。生成 AI コントローラーと Now Assist for Search は、主要な大規模言語モデル (LLM) とシームレスに連携し、AI 主導のインサイトを透明性を維持しながら容易に組織のプロセスに組み込むことができます。また、ServiceNow は NVIDIA 社や Hugging Face 社などのパートナーとのコラボレーションを通じ、AI イノベーションの安全性、信頼性、業界のベストプラクティスとの整合性を確保しています。
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