機械学習の解釈：SHAP値の活用

機械学習の解釈：SHAP値の活用

説明可能な人工知能とは

近ごろ、人工知能、中でも機械学習はめざましい進歩を遂げ、様々な分野で役立てられています。買い物でのおすすめ商品の表示や、病気の診断支援など、私たちの生活にも身近なものになりつつあります。しかし、多くの機械学習の仕組みは複雑な計算に基づいており、なぜそのような結果になったのか、その理由を人間が理解するのは難しいという問題があります。例えるなら、まるで中身の見えない黒い箱、ブラックボックスのようです。このブラックボックスの中身を解き明かし、人工知能がどのような根拠で判断を下したのかを人間が理解できるようにする取り組みが、説明可能な人工知能、あるいは説明可能なえーあいと呼ばれています。

説明可能なえーあいは、人工知能の信頼性を高める上で重要な役割を担っています。なぜなら、人間は理由も分からずに提示された結果を簡単には信用できないからです。例えば、医者が診断結果だけを告げ、その理由を説明してくれなかったら、患者は不安に感じるでしょう。人工知能も同じで、判断の根拠が分かれば、その結果への信頼感や納得感が高まります。また、誤った判断をした場合でも、その原因を特定しやすく、改善にも繋がります。さらに、人工知能がどのように判断しているかを理解することは、新たな知識発見の可能性も秘めています。例えば、人工知能が病気の診断を支援する際に、人間の医者が見落としていた重要な要素を捉えているかもしれません。このように、説明可能なえーあいは、人工知能をより安全で信頼できるものにし、社会に広く受け入れられるために不可欠な技術と言えるでしょう。

シャープレイ値の導入

近年の機械学習技術の進歩により、精度の高い予測モデルが構築できるようになりました。しかし、これらのモデルは複雑な構造を持つことが多く、予測結果がどのように導き出されたのかを理解することが難しい場合も少なくありません。そこで注目されているのが、「説明可能な人工知能（説明可能人工知能）」という考え方です。説明可能人工知能は、モデルの予測根拠を人間が理解できるように提示することで、予測結果への信頼性を高めることを目指しています。

説明可能人工知能を実現するための手法の一つに、シャープ値があります。このシャープ値は、元々、複数の参加者が協力して成果を出す状況において、各参加者の貢献度を測るために考案されたものです。これを協力ゲームといいます。協力ゲームでは、参加者たちが協力することで、単独で行動するよりも大きな成果を得ることができます。シャープ値は、それぞれの参加者が、他の参加者との協力関係も含めて、全体にどれだけ貢献したかを公平に評価するための指標です。

シャープ値を機械学習モデルに適用する場合、参加者はモデルの入力データの特徴量、成果はモデルの予測結果と見なします。つまり、それぞれの特徴量が、他の特徴量との組み合わせを含めて、予測結果にどれだけ影響を与えているかを数値化することができます。例えば、商品の購入予測モデルで、ある商品の購入確率を予測する場合、商品の価格、商品の種類、顧客の年齢など、様々な特徴量が影響を与えます。シャープ値を用いることで、これらの特徴量がそれぞれどの程度、購入確率の予測に影響を与えているかを数値化し、「価格が安いことが購入確率を高くしている」、「顧客の年齢が高いことが購入確率を低くしている」といった解釈が可能になります。このように、シャープ値を用いることで、複雑な機械学習モデルの予測結果を解釈しやすくし、予測への信頼性を向上させることができます。

特徴量の貢献度の算出

機械学習の予測モデルを作る際には、様々な情報を利用します。例えば、家の値段を予測するモデルなら、家の広さや築年数、最寄り駅までの距離といった情報を使います。これらの個々の情報を特徴量と呼びます。たくさんの特徴量の中から、どの特徴量がどれくらい予測結果に影響を与えているのかを知ることが重要です。その影響度合いを測る方法の一つに、シャープレイ値を使ったSHAP値という指標があります。

SHAP値は、ある特徴量がモデルの予測にどれだけ貢献しているかを数値で表します。貢献度は、その特徴量がある場合とない場合の予測値の変化を比較することで計算します。しかし、単純に比較するだけでは、他の特徴量の影響も含まれてしまいます。そこで、SHAP値は、全ての特徴量の組み合わせパターンを考えます。例えば、家の広さだけを考慮する場合、広さと築年数の両方を考慮する場合、広さと駅からの距離だけを考慮する場合など、あらゆる組み合わせを想定します。そして、各組み合わせにおいて、対象の特徴量がある場合とない場合の予測値の差を計算します。最後に、全ての組み合わせパターンにおける差の平均値を計算することで、他の特徴量の影響を取り除いた、純粋なその特徴量の貢献度、つまりSHAP値を求めます。

SHAP値を見ることで、例えば家の広さが価格を上げる方向に大きく影響している、築年数は価格を下げる方向に少し影響している、といったことが分かります。どの特徴量が予測値を上げる方向に貢献しているのか、下げる方向に貢献しているのか、そしてその貢献度はどれくらいなのかを、SHAP値によって具体的に数値で把握できるため、モデルの解釈や改善に役立ちます。

解釈性の向上

近年の機械学習モデルは非常に複雑化しており、高精度な予測を行う一方で、その予測の根拠を人間が理解することは難しくなっています。そのため、モデルがどのように判断したのかが分からず、予測結果をそのまま信頼して良いのか不安を感じることがあります。そこで、モデルの予測根拠を分かりやすく説明する方法として、SHAP値という手法が注目されています。

SHAP値は、協力ゲーム理論を応用した手法で、各特徴量が予測結果にどの程度貢献したかを数値化することができます。例えば、ある人が住宅ローンの審査に落ちてしまったとします。この時、従来の方法では審査落ちの理由が分かりにくく、どうすれば審査に通るのか分からず途方に暮れてしまうかもしれません。しかし、SHAP値を用いることで、審査結果に影響を与えた要因を具体的に知ることができます。例えば、年収、勤続年数、過去の債務履歴など、様々な要因の中で、年収が最も大きな影響を与えていたとSHAP値が示した場合、収入を上げることで審査に通る可能性が高まると判断できます。また、勤続年数が短いことが次に大きな影響を与えていた場合は、転職を控える、あるいは今の職場で勤続年数を重ねることで審査に通る可能性が高まると考えることができます。

このように、SHAP値はモデルのブラックボックス性を解消し、予測結果に対する納得感を高めるのに役立ちます。また、SHAP値によって得られた知見は、具体的な行動指針を示すのにも役立ちます。ローン審査の例では、収入を増やす、勤続年数を重ねるといった具体的な行動目標を設定することができます。さらに、SHAP値はモデルの改善にも役立ちます。例えば、特定の特徴量が予測結果に過剰に影響を与えていることが分かれば、その特徴量の重みを調整することで、より公平で信頼性の高いモデルを構築することができます。このように、SHAP値は機械学習モデルをより効果的に活用するための強力なツールと言えるでしょう。

モデルの改善への活用

モデルの改良に役立つのが、シャープ値と呼ばれるものです。この値は、それぞれの変数が予測結果にどの程度影響を与えているかを示す指標です。

例えば、ある変数のシャープ値が常にゼロに近い場合、その変数は予測結果にほとんど影響を与えていないと考えられます。つまり、その変数はモデルにとって重要ではないということです。このような変数はモデルから削除しても問題ありません。そうすることで、モデルの構造を簡素化し、計算にかかる時間や資源を削減することができます。

また、シャープ値を詳しく調べることで、モデルの偏りを見つけることもできます。偏りとは、特定の属性を持つデータに対して、本来とは異なる高い、あるいは低い予測値を出してしまうことです。例えば、ある属性を持つ人々に対して、不当に高い、あるいは低い評価をしてしまうといった状況です。シャープ値を使うことで、このような偏りの原因となっている変数を特定することができます。そして、その変数を修正したり、モデルの構造を変えることで、より公平な予測を行うモデルを作ることができるのです。

さらに、シャープ値は変数同士の関係性を理解するのにも役立ちます。ある変数のシャープ値が他の変数の値によって大きく変わる場合、それらの変数同士に関係性があると考えられます。例えば、ある商品の価格のシャープ値が、商品の品質の値によって大きく変わるといった状況です。これは、価格と品質の間にある程度の関係性があることを示唆しています。この関係性を理解することで、モデルがどのように予測を行っているのかをより深く理解し、モデルの予測精度を向上させることができるのです。

今後の展望

説明可能な人工知能の実現に向けて、今後ますます重要性を増すと考えられるのがSHAP値です。これは、人工知能がなぜその結論を出したのかという理由を、人が理解できるように示してくれる技術です。特に、人の命や経済に大きな影響を及ぼす分野、例えば医療診断や金融取引などにおいては、人工知能の判断がどのように行われたのかを明確にする責任があります。そのため、SHAP値のような説明可能な人工知能技術を取り入れることは、今後なくてはならないものとなるでしょう。

現在、SHAP値の計算にはある程度の時間がかかりますが、今後の研究によって、その効率が向上することが期待されます。そうすれば、より多くの場面で手軽に利用できるようになります。また、複雑な仕組みを持つ人工知能モデルにもSHAP値を適用できるように、研究が進められています。人工知能は日々複雑化しており、その判断過程を解き明かすためには、より高度な技術が必要とされています。SHAP値の適用範囲が広がれば、より多くの種類の人工知能を理解し、信頼性を高めることができるようになります。

さらに、SHAP値と他の説明可能な人工知能技術を組み合わせることで、多角的な視点から人工知能の判断を分析できるようになる可能性も秘めています。複数の技術を組み合わせることで、より深く、より正確に人工知能の思考過程を理解できるようになるでしょう。SHAP値は発展途上の技術ですが、今後の更なる発展と普及によって、人工知能の信頼性と透明性は向上し、社会の様々な場面で安心して利用できるようになると期待されています。人工知能が人々の生活をより豊かに、より安全なものにするために、SHAP値は重要な役割を担っていくでしょう。