組織にとって、AI のモデル監視と説明責任を備え、AI の意思決定プロセスを闇雲に信用せずに、AI の意思決定プロセスを完全に理解することが不可欠です。説明可能な AI は、機械学習（ML）アルゴリズム、ディープラーニング、ニューラル・ネットワークを、人間が理解して説明するのに役立ちます。

ML モデルは、解釈不可能なブラックボックスとして認識されることが多々あります。²ディープラーニングで使用されるニューラル・ネットワークは、人間にとって最も理解し難いものの 1 つです。多くの場合に人種、ジェンダー、年齢、地域に基づいて発生するバイアスは、長い間 AI モデルの学習におけるリスクでした。さらに、実稼働データが訓練データと異なるため、AI モデルのパフォーマンスが逸れたり低下する可能性があります。これにより、このようなアルゴリズムを使用することで生じる事業への影響を測りながら、AI の説明可能性を促進するための継続的なモデルの監視と管理が事業体にとって不可欠となります。また、説明可能な AI はエンドユーザーの信頼、モデルの可監査性、生産的な AI 利用を促進するのにも役立ちます。さらに、実稼働 AI のコンプライアンス、法律、セキュリティー、評判のリスクも軽減します。

説明可能な AI は、責任ある AI を実装する際に重要な要件の 1 つであり、実際の組織における公平性、モデルの説明可能性、説明責任を備えた AI メソッドの大規模な実装のための方法論でもあります。³責任を持って AI を導入するためには、組織は信頼と透明性の上に AI システムを構築して、AI アプリケーションとプロセスに倫理原則を組み込む必要があります。

説明可能な AI を使用すると、事業体はステークホルダーに対して AI モデルの動作の理解を促しながら、モデルのパフォーマンスのトラブルシューティングや改善を実行できます。デプロイメント・ステータス、公平性、品質、ドリフトに関するモデルのインサイトの追跡を通してモデルの動作を調査することが、AIのスケーリングに不可欠です。

継続的なモデルの評価により、モデル予測の比較、モデルリスクの数値化、モデル・パフォーマンスの最適化が強化されます。モデル動作のプラスとマイナスの数値を、説明の生成に使用したデータと共に表示して、モデルの評価をスピードアップします。A データと AI プラットフォームでモデル予測の機能特性を生成でき、これによりインタラクティブなチャートとエクスポート可能な資料と共に、チームはモデル動作を視覚的に調査できるようになります。

説明可能な AI から期待通りの結果を導き出すには、以下の点に留意しましょう。

公平性とバイアス排除： 公平性を管理・監視します。デプロイメントをスキャンして潜在的なバイアスを見つけます。 

モデルのドリフト軽減： 自作モデルを分析し、最も論理的な結果に基づいて推奨事項を作成します。意図した結果からモデルが逸れた際にはアラートを出します。

モデルのリスク管理： モデルのリスクを数値化して軽減します。モデルのパフォーマンスが不適切な場合にアラートを鳴らします。逸脱が続いた際には何が発生したのかを理解します。

ライフサイクルの自動化： 統合されたデータと AI サービスの一部としてモデルを構築、実行、管理します。1 つのプラットフォームでツールとプロセスを一元化し、モデルの監視と結果の共有を実行します。機械学習モデルの依存関係を説明します。

マルチクラウド対応： パブリッククラウド、プライベートクラウド、オンプレミスを含むハイブリッドクラウド全体にAIプロジェクトをデプロイします。説明可能な AI で信頼と信用を促します。

• ヘルスケア：診断、画像分析、リソースの最適化、医療診断を加速します。患者の治療を決定する際の透明性と追跡可能性を向上します。説明可能な AI を使用して医薬品承認プロセスを合理化します。

• 金融サービス：透明性の高いローンとクレジットの承認プロセスで顧客体験を向上します。信用リスク、資産管理、金融犯罪リスクの評価をスピードアップします。潜在的な苦情や問題に対する解決を加速します。料金体系、商品の推奨、投資サービスに対する信頼を高めます。

• 刑事司法：予測とリスク評価のプロセスを最適化します。DNA 分析、刑務所の人口分析、犯罪予測に関する説明可能な AI を用いて、解決を加速します。学習データとアルゴリズムの潜在的なバイアスを検知します。