【G検定過去問風テスト】反事実的説明（Counterfactual Explanation）の仕組み
G検定のXAI分野から「反事実的説明」を過去問風問題で徹底解説！「もし〇〇だったら結果はどう変わっていたか」という条件変更を提示してAIの判断根拠を分かりやすく示す仕組みをサクッとマスターしましょう。
【G検定過去問風テスト】アテンションマップによる解釈・可視化技術
G検定のXAI分野から「アテンションマップ」を過去問風問題で徹底解説！Transformerなどのアテンション機構において、モデルが入力のどの領域や単語に注目したかを可視化する仕組みを分かりやすく解説します。
【G検定過去問風テスト】代理モデル（サロゲートモデル）の仕組みと役割
G検定のXAI分野から「代理モデル（サロゲートモデル）」を過去問風問題で徹底解説！複雑なブラックボックスモデルの挙動を模倣して解釈しやすくする仕組みや、大域的・局所的代理モデルの違いを分かりやすく解説します。
【G検定過去問風テスト】ブラックボックスモデルとホワイトボックスモデル
G検定のXAI分野から「ブラックボックスモデル」と「ホワイトボックスモデル」の違いを過去問風問題で徹底解説！AIの解釈性を左右する構造の基本概念をサクッとマスターしましょう。
【G検定過去問風テスト】XAIの分類軸：モデル非依存とモデル依存
G検定のXAI分野で頻出の「モデル非依存（Model-agnostic）」と「モデル依存（Model-specific）」の違いを過去問風問題で分かりやすく解説！適用範囲の仕組みをサクッとマスターしましょう。
【G検定過去問風テスト】XAIの分類軸：大域的説明と局所的説明
G検定のXAI分野で頻出の「大域的説明（Global）」と「局所的説明（Local）」の違いを過去問風問題で分かりやすく解説！AIの判断根拠をひもとくための基本分類軸をサクッとマスターしましょう。
【G検定過去問風テスト】画像認識の根拠を示すGrad-CAMの仕組み
G検定のAI解釈性（XAI）から「Grad-CAM」を過去問風問題で徹底解説！CNNの勾配情報を利用して画像認識の根拠をヒートマップで可視化する仕組みや、LIME・SHAPとの違いを分かりやすく紹介します。
【G検定過去問風テスト】ゲーム理論を応用したAIの解釈手法SHAP
G検定重要テーマ「SHAP」の仕組みと特徴を過去問風問題で解説！協力ゲーム理論のシャープレイ値をベースにした特徴量寄与度の算出や、LIMEとの違いを分かりやすくひもときます。試験対策に必須の知識をサクッとマスター！
【G検定過去問風テスト】AIの解釈性を高めるLIMEの特徴と仕組み
G検定頻出のAI解釈性（XAI）から「LIME」を徹底解説！ブラックボックス問題を解決する局所的・モデル非依存なアプローチや仕組みを、初学者にも分かりやすい例え話で解説します。合格へ一歩近づこう！
【G検定対策】モデルの解釈性（XAI）重要キーワード16選！LIME・SHAP・Grad-CAMまで完全解説
G検定の「モデルの解釈性（XAI）」を完全攻略！ブラックボックス問題、LIME、SHAP、Grad-CAMなどの可視化・説明手法、Local/Globalの違いまで例え話で分かりやすく解説。ひっかけ問題対策や要点比較表も網羅し、一発合格へ！