説明可能ＡＩ入門　人とＡＩが共存する未来に向けて

著者はこれまでに、特に企業との共同研究や技術相談において、深層学習などのブラックボックス系機械学習の人への説明の必要性・重要性を認識し、それらの解決方法について研究してきました。また、説明可能AI（XAI）に関する技術セミナーや講演をこれまでに何度も担当してきました。この度、本書を執筆する機会を得て、どのような内容にするべきかについて考えました。

ご存じのように、昨今のAIは進展が非常に速く、最新の手法もすぐに陳腐化してしまうため、最新情報をご紹介するだけのような内容は、増刷のときにだけ内容を更新できる書籍という媒体では難しいと感じました。また、逆に、ときを経てもあまり変わらない基礎数学・理論、普遍的な方法などについては、AIの分野でもこれまでに多くの良書が出版されてきています。そこで本書は、出版社の方々ともご相談の上、「説明可能AI（XAI）」について、陳腐化しない基本的な考え方と重要な手法をご紹介するとともに、AIの基礎や関連テーマ、生成AIやLLMなどの最近の話題も入れて、AIの入門書・参考図書としてご利用いただけるようにしました。そして、「AIを作る立場の方」だけでなく、ご専門はAIではないがAIやXAI、人とAIの関わり方にご関心をおもちの「AIを利用する立場の方」にも広く読んでいただけるようにしました。

解説する内容にも独自性が出るように心がけました。一般に「説明可能AI（XAI）」は「深層学習などのブラックボックス系機械学習の判断根拠や機序を人が分かるように説明する分野」とされています。一方、サポートベクタマシンや決定木など、人が理解し易いグレーボックス／ホワイトボックス系機械学習の精度が深層学習と同じくらい高精度になれば、そもそも膨大な学習用データを必要とする深層学習を利用する必要がなくなります。そこで著者は、XAIを「AIの説明性かつ／または精度を高めることで、人がAIを信頼して利用できるようにする技術」と通常より少し広くとらえて、関連する話題とともに本書にまとめました。

大学や専門学校などでの基礎的な講義の教科書・副読本、あるいは研究室やゼミなどでの参考書としてご利用し易いような構成にするとともに、各章に演習問題と参考文献を入れています。本書は、情報系以外の理系の研究者や技術者の方々はもちろん、いわゆる文系のゼミや職場における副読本としてもご利用頂けるのではないかと思っています。

本書が、学校や職場、グループなど様々な場面でAIやXAI、人とAIの関わり方などを議論する際の「きっかけ」や、何かのご参考になれば幸いです。

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説明可能AI，説明可能なAI，XAI

目次

〈第1部：人工知能と機械学習〉

1．人工知能と機械学習
1.1　人工知能の概論　
　1.1.1　人工知能とは何か　
　1.1.2　定式化された問題の解法　
　1.1.3　人工知能のアプローチの変遷　
　1.1.4　人工知能の解法の例　
1.2　機械学習の概要　
　1.2.1　機械学習とは何か　
　1.2.2　事例ベース学習と説明ベース学習　
1.3　人工知能の課題　
演習問題

2．機械学習の方法
2.1　機械学習の概論　
　2.1.1　機械学習の目的　
　2.1.2　機械学習の種類と特徴　
　2.1.3　特徴空間　
2.2　教師あり学習法　
　2.2.1　教師あり学習の課題　
　2.2.2　サポートベクタマシン　
　2.2.3　決定木　
　2.2.4　ブースティング　
　2.2.5　ランダムフォレスト　
2.3　教師なし学習法　
　2.3.1　教師なし学習の課題　
　2.3.2　k-平均法　
　2.3.3　自己組織化マップ　
2.4　半教師あり学習法　
　2.4.1　半教師あり学習の課題　
　2.4.2　基礎的な手法　
演習問題

3．ニューラルネットワークと深層学習
3.1　ニューラルネットワークの概論　
　3.1.1　神経細胞と回路網のモデル化　
　3.1.2　相互結合型NN　
　3.1.3　階層型NNの原理　
　3.1.4　階層型NNの学習の特徴　
　3.1.5　時系列信号向けの階層型NN　
3.2　深層学習の原理と特徴　
　3.2.1　多層化技術　
　3.2.2　深層学習の長所・短所　
　3.2.3　深層学習の応用例　
3.3　深層学習の最近の手法　
　3.2.1　生成AIの手法　
　3.2.2　大規模言語モデルとトランスフォーマ　
演習問題

ほか

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