【G検定過去問風テスト】AIの説明可能性（XAI）とは？重要性と代表的手法を解説

2026年8月23日 2026年8月23日 atsushi_kitazawa

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📝 問題

AIが導き出した予測や判断の「理由や根拠」を人間が理解できるように説明できる性質、またはそれを実現するための技術全般を指す言葉として、最も適切な選択肢を1つ選べ。

A）オプティミゼーション
B）カリブレーション
C）データリーケージ
D）説明可能性（XAI）

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正解: D）説明可能性（XAI）

💡 合格に近づく！徹底解説

重要度: ★★★

■ 1分で分かる！この問題の要点

「説明可能性（XAI: Explainable AI）」とは、AIの判断根拠を人間が理解できるようにする性質や技術のこと。
医療や融資審査など、人間の人生に重大な影響を与える分野で法規制や信頼性の観点から強く求められている。

■ 初学者向け解説（例え話や背景）

お医者さんが「この病気です」とだけ言って理由を教えてくれないと不安になるのと同じように、AIの判断も「なぜその結果になったのか」が分からないと現場で採用できません。LIMEやSHAP、Grad-CAMといった技術を用いて、AIが「画像のココを見て判断したよ」「このデータが影響したよ」と理由を示してくれる仕組みが説明可能性（XAI）です。

■ 選択肢の解説

A) オプティミゼーション（×）: 最適化（Optimization）を意味し、機械学習においては損失関数を最小化（または最大化）するパラメータを探索するプロセスなどを指します。
B) カリブレーション（×）: 出力された確率値の信頼性を調整し、実際の正解率と一致させるための補正作業などを指します。
C) データリーケージ（×）: 本来は未知であるはずの情報が訓練データに混入し、検証時の精度が異常に高くなってしまう現象のことです。
D) 説明可能性（XAI）（○）: AIが導き出した予測や判断の理由や根拠を、人間が理解できるように説明できる性質や技術全般を指します。

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