AIの説明可能性（XAI）は、AIモデルがどのようにして特定の決定や予測を行ったのかを人間が理解できるようにする技術です。これにより、AIの透明性が向上し、特に医療や金融などの分野で信頼性の高いAIシステムを構築することが可能になります。
目次
重要性
説明可能性は、AIの信頼性と倫理的な運用において非常に重要です。特に、AIが人命や財務に関わる意思決定を行う場合、その根拠を説明できる能力が必要です。この技術は、AIが広範囲で受け入れられ、持続可能な形で発展するための基盤となります。
用語の使われ方
AIの説明可能性を向上させるには、モデル解釈を支援するツールやアルゴリズム（例：SHAP、LIME）を活用します。また、モデルの構造そのものをシンプルに設計することや、ユーザー向けの解説を提供するインターフェースを設計することも重要です。Pythonのライブラリを活用することで、効果的な実装が可能です。
