Shapely Values

近年、人工知能（ＡＩ）技術は目覚しい発展を遂げ、私たちの生活の様々な場面で活用されるようになってきました。自動運転や医療診断、金融取引など、その応用範囲は多岐に渡ります。しかし、ＡＩがどのように予測や判断を下しているのか、その過程が不透明な場合が多く、ＡＩの判断に対する信頼性を揺るがす一因となっています。例えば、ＡＩが融資を却下した理由が分からなければ、納得することは難しいでしょう。また、自動運転車が事故を起こした場合、その原因がＡＩの判断ミスにあるのかどうかを特定できなければ、再発防止策を講じることもできません。 このような背景から、ＡＩの予測結果の根拠を人間が理解できるように説明することを目指す「説明可能なＡＩ」、いわゆる「エックスエーアイ」が注目を集めています。説明可能なＡＩは、ＡＩのブラックボックス化を解消し、ＡＩの判断に対する信頼性を高める上で重要な役割を果たします。また、ＡＩの誤作動やバイアスを発見し、改善につなげることも可能になります。 説明可能なＡＩを実現するためのツールの一つとして、「シャープレイ値」というものがあります。シャープレイ値は、ゲーム理論に基づいて開発された指標で、複数の要素が協力して成果を上げた際に、それぞれの要素がどれだけの貢献をしたかを数値化することができます。ＡＩの予測においても、入力データのどの部分がどれくらい予測結果に影響を与えたかをシャープレイ値を用いて分析することで、ＡＩの判断根拠を人間が理解できる形で示すことが可能になります。例えば、ＡＩが融資を却下した理由として、過去の滞納履歴が最も大きな影響を与え、次に収入の低さが影響を与えた、といった形で説明できるようになります。このように、シャープレイ値は説明可能なＡＩを実現するための強力なツールとして期待されています。