モデルの解釈性とは、AIモデルがどのようにして決定や予測を行ったかを説明する能力を指します。特にブラックボックスとされるディープラーニングモデルで、重要な要素です。手法として、特徴の重要度分析や部分依存プロット（PDP）などがあります。
目次
重要性
モデルの解釈性は、AIの信頼性を向上させ、実社会での利用を促進するために必要不可欠です。特に、医療診断や金融審査など、重大な意思決定に関わる場面では、モデルの透明性が求められます。また、ユーザーとの信頼関係を築くための基盤となります。
用語の使われ方
モデルの解釈性を向上させるには、可視化ツールやアルゴリズム（例：SHAP、LIME）を活用します。さらに、単純な構造のモデル（例：線形回帰、決定木）を採用するか、複雑なモデルには説明機能を追加するアプローチが効果的です。PythonのMatplotlibやScikit-learnを使うと、解釈性の実装が容易になります。
